“叮……”，美好的周六就这么被一阵钉钉消息吵醒了。

业务组的同学告诉我说很多用户的帐号今天被强制下线。我们的帐号系统正常的逻辑是用户登录一次后，token的有效期可以维持一天的时间。现在的问题是用户大概每10分钟左右就需要重新登录一次。这种情况一般有两种原因：1、token生成时出问题。2、验证token时出现问题。

通过检查日志，我发现是验证token时，Redis中已经没有对应的token了。并且确定了生成新的token时，set到Redis中的有效期是正确的，那么就基本可以确定是Redis的问题了。

于是又去检查了Redis的监控，发现在那段时间Redis由于内存占用过高强制清理了几次key。但从日志上来看，这段时间并没有出现流量暴涨的情况，而且Redis中key的数量也没有显著增加。那是什么原因导致Redis内存占用过高呢？确定了Redis内存升高不是我们造成的之后，我们又联系了业务组的同学协助他们，他们表示最近确实有上线，并且新上线的功能有使用到Redis。但我仍然感觉很奇怪，为什么Redis中的key没有增多，并且没看到有其他业务的key。经过一番询问，才了解到，业务组同学使用的是这个Redis的db1，而我用的（和刚查的）是db0。这里确实是我在排查问题时出现了疏忽。

那么Redis的不同db之间会互相影响吗？通常情况下，我们使用不同的db进行数据隔离，这没问题。但Redis进行清理时，并不是只清理数据量占用最大的那个db，而是会对所有的db进行清理。在这之前我并不是很了解这方面知识，这里也只是根据现象进行的猜测。

好奇心驱使我来验证一下这个想法。于是我决定直接来看Redis的源码。清理key相关的代码在evict.c文件中。

Redis中会保存一个“过期key池”，这个池子中存放了一些可能会被清理的key。其中保存的数据结构如下：

struct evictionPoolEntry {
    unsigned long long idle;    /* Object idle time (inverse frequency for LFU) */
    sds key;                    /* Key name. */
    sds cached;                 /* Cached SDS object for key name. */
    int dbid;                   /* Key DB number. */
};

其中idle是对象空闲时间，在Reids中，key的过期算法有两种：一种是近似LRU，一种是LFU。默认使用的是近似LRU。

近似LRU

在解释近似LRU之前，先来简单了解一下LRU。当Redis的内存占用超过我们设置的maxmemory时，会把长时间没有使用的key清理掉。按照LRU算法，我们需要对所有key（也可以设置成只淘汰有过期时间的key）按照空闲时间进行排序，然后淘汰掉空闲时间最大的那部分数据，使得Redis的内存占用降到一个合理的值。

LRU算法的缺点是，我们需要维护一个全部（或只有过期时间）key的列表，还要按照最近使用时间排序。这会消耗大量内存，并且每次使用key时更新排序也会占用额外的CPU资源。对于Redis这样对性能要求很高的系统来说是不被允许的。

因此，Redis采用了一种近似LRU的算法。当Redis接收到新的写入命令，而内存又不够时，就会触发近似LRU算法来强制清理一些key。具体清理的步骤是，Redis会对key进行采样，通常是取5个，然后会把过期的key放到我们上面说的“过期池”中，过期池中的key是按照空闲时间来排序的，Redis会优先清理掉空闲时间最长的key，直到内存小于maxmemory。

近似LRU算法的清理效果图如图（图片来自Redis官方文档）

这么说可能不够清楚，我们直接上代码。

源码分析

上图展示了代码中近似LRU算法的主要逻辑调用路径。

其中主要逻辑是在freeMemoryIfNeeded函数中

首先调用getMaxmemoryState函数判断当前内存的状态

int getMaxmemoryState(size_t *total, size_t *logical, size_t *tofree, float *level) {
    size_t mem_reported, mem_used, mem_tofree;

    mem_reported = zmalloc_used_memory();
    if (total) *total = mem_reported;

    int return_ok_asap = !server.maxmemory || mem_reported <= server.maxmemory;
    if (return_ok_asap && !level) return C_OK;

    mem_used = mem_reported;
    size_t overhead = freeMemoryGetNotCountedMemory();
    mem_used = (mem_used > overhead) ? mem_used-overhead : 0;

    if (level) {
        if (!server.maxmemory) {
            *level = 0;
        } else {
            *level = (float)mem_used / (float)server.maxmemory;
        }
    }

    if (return_ok_asap) return C_OK;

    if (mem_used <= server.maxmemory) return C_OK;

    mem_tofree = mem_used - server.maxmemory;

    if (logical) *logical = mem_used;
    if (tofree) *tofree = mem_tofree;

    return C_ERR;
}

如果使用内存低于maxmemory的话，就返回C_OK，否则返回C_ERR。另外，这个函数还通过传递指针型的参数来返回一些额外的信息。

• total：已使用的字节总数，无论是C_OK还是C_ERR都有效。
• logical：已使用的内存减去slave或AOF缓冲区后的大小，只有返回C_ERR时有效。
• tofree：需要释放的内存大小，只有返回C_ERR时有效。
• level：已使用内存的比例，通常是0到1之间，当超出内存限制时，就大于1。无论是C_OK还是C_ERR都有效。

判断完内存状态以后，如果内存没有超过使用限制就会直接返回，否则就继续向下执行。此时我们已经知道需要释放多少内存空间了，下面就开始进行释放内存的操作了。每次释放内存都会记录释放内存的大小，直到释放的内存不小于tofree。

首先根据maxmemory_policy进行判断，对于不同的清除策略有不同的实现方法，我们来看LRU的具体实现。

for (i = 0; i < server.dbnum; i++) {
  db = server.db+i;
  dict = (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_ALLKEYS) ?
    db->dict : db->expires;
  if ((keys = dictSize(dict)) != 0) {
    evictionPoolPopulate(i, dict, db->dict, pool);
    total_keys += keys;
  }
}

首先是填充“过期池”，这里遍历了每一个db（验证了我最开始的想法），调用evictionPoolPopulate函数进行填充。

void evictionPoolPopulate(int dbid, dict *sampledict, dict *keydict, struct evictionPoolEntry *pool) {
    int j, k, count;
    dictEntry *samples[server.maxmemory_samples];

    count = dictGetSomeKeys(sampledict,samples,server.maxmemory_samples);
    for (j = 0; j < count; j++) {
        unsigned long long idle;
        sds key;
        robj *o;
        dictEntry *de;

        de = samples[j];
        key = dictGetKey(de);
				/* some code */
        if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LRU) {
            idle = estimateObjectIdleTime(o);
        }

        /* some code */
        k = 0;
        while (k < EVPOOL_SIZE &&
               pool[k].key &&
               pool[k].idle < idle) k++;
        if (k == 0 && pool[EVPOOL_SIZE-1].key != NULL) {
            continue;
        } else if (k < EVPOOL_SIZE && pool[k].key == NULL) {
        } else {
            if (pool[EVPOOL_SIZE-1].key == NULL) {
                sds cached = pool[EVPOOL_SIZE-1].cached;
                memmove(pool+k+1,pool+k,
                    sizeof(pool[0])*(EVPOOL_SIZE-k-1));
                pool[k].cached = cached;
            } else {
                k--;
                sds cached = pool[0].cached; /* Save SDS before overwriting. */
                if (pool[0].key != pool[0].cached) sdsfree(pool[0].key);
                memmove(pool,pool+1,sizeof(pool[0])*k);
                pool[k].cached = cached;
            }
        }
        /* some code */
    }
}

由于篇幅原因，我截取了部分代码，通过这段代码我们可以看到，Redis首先是采样了一部分key，这里采样数量maxmemory_samples通常是5，我们也可以自己设置，采样数量越大，结果就越接近LRU算法的结果，带来的影响是性能随之变差。

采样之后我们需要获得每个key的空闲时间，然后将其填充到“过期池”中的指定位置。这里“过期池”是按照空闲时间从小到大排序的，也就是说，idle大大key排在最右边。

填充完“过期池”之后，会从后向前获取到最适合清理的key。

/* Go backward from best to worst element to evict. */
for (k = EVPOOL_SIZE-1; k >= 0; k--) {
  if (pool[k].key == NULL) continue;
  bestdbid = pool[k].dbid;

  if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_ALLKEYS) {
    de = dictFind(server.db[pool[k].dbid].dict,
                  pool[k].key);
  } else {
    de = dictFind(server.db[pool[k].dbid].expires,
                  pool[k].key);
  }
  /* some code */
  if (de) {
    bestkey = dictGetKey(de);
    break;
  }
}

找到需要删除的key后，就需要根据设置清理策略进行同步/异步清理。

if (server.lazyfree_lazy_eviction)
  dbAsyncDelete(db,keyobj);
else
  dbSyncDelete(db,keyobj)

最后记下本次清理的空间大小，用来在循环条件判断是否要继续清理。

delta -= (long long) zmalloc_used_memory();
mem_freed += delta;

清理策略

最后我们来看一下Redis支持的几种清理策略

• noeviction：不会继续处理写请求（DEL可以继续处理）。
• allkeys-lru：对所有key的近似LRU
• volatile-lru：使用近似LRU算法淘汰设置了过期时间的key
• allkeys-random：从所有key中随机淘汰一些key
• volatile-random：对所有设置了过期时间的key随机淘汰
• volatile-ttl：淘汰有效期最短的一部分key

Redis4.0开始支持了LFU策略，和LRU类似，它分为两种：

• volatile-lfu：使用LFU算法淘汰设置了过期时间的key
• allkeys-lfu：从全部key中进行淘汰，使用LFU

写在最后

现在我知道了Redis在内存达到上限时做了哪些事了。以后出问题时也就不会只检查自己的db了。

关于这次事故的后续处理，我首先是让业务同学回滚了代码，然后让他们使用一个单独的Redis，这样业务再出现类似问题就不会影响到我们的帐号服务了，整体的影响范围也会变得更加可控。