最近线上遇到Redis内存达到maxmemory限制后，数据淘汰过慢导致拖慢应用请求的问题。后来仔细看了一下Redis的各种数据淘汰策略，总结一下。
首先，Redis有三种删除key的时机，它们对应不同的淘汰策略：
1. 当读/写一个已经过期的key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个过期key。
2. 由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时删掉，所以Redis会定期主动淘汰一批已过期的key。
3. 当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略。
下面详细说一下定期主动淘汰策略和主动清理策略，以及它们所对应的配置参数的含义。
• 定期主动淘汰策略
首先，这里的“定期”指的是Redis定期调用databasesCron()函数时触发的清理策略，这个定期的频率由配置文件中的hz参数决定，代表了一秒钟内，后台任务期望被调用的次数。Redis-3.0.0中的默认值是10，代表每秒钟调用10次后台任务。
hz调大将会提高Redis主动淘汰的频率，如果你的Redis存储中包含很多冷数据占用内存过大的话，可以考虑将这个值调大，但Redis作者建议这个值不要超过100。我们实际线上将这个值调大到100，观察到CPU会增加2%左右，但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高（通过观察keyspace个数和used_memory大小）。
除了主动淘汰的频率外，Redis对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定，这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求，以下是这个限定计算公式：
#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */
...
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
可以看出timelimit和server.hz是一个倒数的关系，也就是说hz配置越大，timelimit就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高，则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的250ms（1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过hz参数控制的。
具体的淘汰过程为：在redis.c/activeExpireCycle()函数中，针对每个db有一个循环，每次从db->expires集合中随机取出20个key，如果有超过5个key过期淘汰，则继续循环。也就是说如果超过25%的key过期淘汰，则继续淘汰，直到随机抽取的key的过期率低于25%，或者整个循环时间超过timelimit的最大限定。则结束整个淘汰过程。
从以上的分析看，当redis中的过期key比率没有超过25%之前，提高hz可以明显提高扫描key的最小个数。假设hz为10，则一秒内最少扫描200个key（一秒调用10次*每次最少随机取出20个key），如果hz改为100，则一秒内最少扫描2000个key；另一方面，如果过期key比率超过25%，则扫描key的个数无上限，但是cpu时间每秒钟最多占用250ms。
• maxmemory的主动清理策略
当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求，都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。
清理时会根据用户配置的maxmemory-policy来做适当的清理（一般是LRU或TTL），这里的LRU或TTL策略并不是针对redis的所有key，而是以配置文件中的maxmemory-samples个key作为样本池进行抽样清理。
maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默认配置为5，如果增加，会提高LRU或TTL的精准度，redis作者测试的结果是当这个配置为10时已经非常接近全量LRU的精准度了，并且增加maxmemory-samples会导致在主动清理时消耗更多的CPU时间。
建议：
尽量不要触发maxmemory，最好在mem_used内存占用达到maxmemory的一定比例后，需要考虑调大hz以加快淘汰，或者进行集群扩容。
如果能够控制住内存，则可以不用修改maxmemory-samples配置；如果Redis本身就作为LRU cache服务（这种服务一般长时间处于maxmemory状态，由Redis自动做LRU淘汰），可以适当调大maxmemory-samples。
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