Redis 延迟删除（Lazy Free）：异步释放大键值内存的策略

好的，咱们这就开始！

各位朋友，大家好！今天咱们聊聊Redis里一个挺有意思的特性，叫做“延迟删除”（Lazy Free）。这玩意儿听起来好像是说Redis偷懒，其实不然，它可是解决大键值删除时性能瓶颈的一大利器。想象一下，你家Redis里有个巨无霸键，几GB那种，你一DEL，服务器原地爆炸，卡死几秒甚至更久，这谁顶得住？所以，Lazy Free应运而生，它让Redis删除这些大块头的时候，不用一次性清理干净，而是悄悄地放到后台慢慢处理，保证你的Redis服务丝滑流畅。

一、啥是延迟删除？为啥需要它？

想象一下，你是个餐厅老板，突然来了个客人，点了一桌满汉全席。客人吃完拍拍屁股走了，留下你一个人面对堆积如山的碗筷。如果你必须一个人立刻把所有碗筷都洗干净，其他客人来了也得等着，那你的餐厅估计就得关门大吉了。

Redis也一样。如果一个键值对特别大，比如几百兆甚至几个G，当你执行DEL命令的时候，Redis主线程就得停下来，吭哧吭哧地释放内存。这个过程可能会持续几秒甚至更长，直接导致Redis阻塞，无法处理其他请求。这对于高并发的场景来说，简直是灾难。

延迟删除就是为了解决这个问题而生的。它的核心思想是：

异步释放： 当你执行DEL命令的时候，Redis主线程只是简单地把这个键标记为“待删除”，然后迅速返回。真正释放内存的工作，交给后台线程去做。
降低阻塞： 主线程不再需要等待内存释放完成，可以继续处理其他请求，从而大大降低了阻塞时间。

简单来说，就是把洗碗的任务交给洗碗工，老板只管招呼客人。

二、Lazy Free的实现原理

Lazy Free的核心在于把内存释放的任务交给后台线程。Redis 4.0引入了lazyfree-lazy-expire和lazyfree-lazy-eviction等配置项，控制不同场景下是否启用Lazy Free。到了Redis 6.0，又引入了lazyfree-lazy-user-del，使得用户手动DEL命令也能享受Lazy Free的待遇。

具体流程大概是这样：

客户端发送DEL命令： Redis主线程收到DEL命令。
检查键值大小： Redis会检查要删除的键值对的大小，如果超过了某个阈值（由配置项控制），就进入Lazy Free流程。
标记待删除： Redis将键值对标记为“待删除”，并把它放到一个队列里。
立即返回： 主线程立即返回，告诉客户端删除成功。
后台线程处理： 后台线程（通常是IO线程）从队列里取出待删除的键值对，然后释放内存。

三、Lazy Free相关的配置项

Redis提供了一些配置项来控制Lazy Free的行为。这些配置项可以在redis.conf文件中设置，也可以通过CONFIG SET命令动态修改。

配置项	默认值	说明
`lazyfree-lazy-eviction`	no	是否开启Lazy Free用于`maxmemory`策略的驱逐操作。如果设置为`yes`，当Redis因为内存达到上限而需要删除键时，会尝试使用Lazy Free。
`lazyfree-lazy-expire`	no	是否开启Lazy Free用于键的过期删除。如果设置为`yes`，当Redis发现某个键已经过期并需要删除时，会尝试使用Lazy Free。
`lazyfree-lazy-user-del`	no	是否开启Lazy Free用于用户手动执行的`DEL`命令。如果设置为`yes`，当你执行`DEL key`命令时，Redis会尝试使用Lazy Free。
`lazyfree-lazy-server-del`	no	是否开启Lazy Free用于某些内部删除操作，比如slave断开连接时删除slave相关数据。这个选项通常不建议开启，因为这些内部操作一般不会涉及到很大的键值对。

如何配置？

修改redis.conf文件：

找到redis.conf文件，修改相应的配置项，例如：
```
lazyfree-lazy-eviction yes
lazyfree-lazy-expire yes
lazyfree-lazy-user-del yes
```
修改完成后，需要重启Redis服务才能生效。
使用CONFIG SET命令动态修改：

连接到Redis服务器，执行CONFIG SET命令，例如：
```
redis-cli
127.0.0.1:6379> CONFIG SET lazyfree-lazy-eviction yes
OK
127.0.0.1:6379> CONFIG SET lazyfree-lazy-expire yes
OK
127.0.0.1:6379> CONFIG SET lazyfree-lazy-user-del yes
OK
```
使用CONFIG SET命令修改的配置项会立即生效，但是重启Redis服务后会失效，恢复为redis.conf文件中的配置。

四、Lazy Free的适用场景

大键值删除： 这是Lazy Free最典型的应用场景。当你需要删除一个很大的键值对时，启用Lazy Free可以避免Redis阻塞。
过期键删除： 当Redis中有大量的过期键需要删除时，启用Lazy Free可以减轻主线程的压力。
内存淘汰： 当Redis内存达到上限，需要淘汰一些键时，启用Lazy Free可以加快淘汰速度。

五、代码示例

咱们来写个简单的例子，模拟一下没有Lazy Free和有Lazy Free的情况。

1. 没有Lazy Free的情况：

import redis
import time

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 插入一个大键值对
data = b"A" * 1024 * 1024 * 500  # 500MB
r.set("big_key", data)

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 删除键
r.delete("big_key")

# 记录结束时间
end_time = time.time()

# 计算耗时
duration = end_time - start_time

print(f"没有Lazy Free，删除大键耗时：{duration:.2f}秒")

运行这段代码，你会发现删除一个500MB的键值对，耗时可能会超过1秒甚至更久。

2. 有Lazy Free的情况：

首先，确保你的Redis配置中开启了lazyfree-lazy-user-del：

lazyfree-lazy-user-del yes

然后，运行下面的代码：

import redis
import time

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 插入一个大键值对
data = b"A" * 1024 * 1024 * 500  # 500MB
r.set("big_key", data)

# 记录开始时间
start_time = time.time()

# 删除键
r.delete("big_key")

# 记录结束时间
end_time = time.time()

# 计算耗时
duration = end_time - start_time

print(f"开启Lazy Free，删除大键耗时：{duration:.2f}秒")

再次运行这段代码，你会发现删除大键的耗时大大缩短，几乎可以忽略不计。这是因为Redis主线程只是简单地标记了待删除，真正的删除工作交给了后台线程。

注意： 实际测试时，需要多次运行，并观察Redis的INFO命令的输出，才能更准确地评估Lazy Free的效果。特别是要关注lazyfree_pending_objects这个指标，它表示当前有多少个对象等待Lazy Free线程处理。

六、Lazy Free的优缺点

优点：

降低阻塞： 这是Lazy Free最主要的优点。通过将内存释放的任务交给后台线程，可以大大降低Redis主线程的阻塞时间，提高Redis的并发处理能力。
提高性能： 在高并发的场景下，启用Lazy Free可以显著提高Redis的性能，减少请求的响应时间。

缺点：

内存占用： 启用Lazy Free可能会导致内存占用增加。因为待删除的对象并没有立即释放，而是暂时保存在内存中，等待后台线程处理。
延迟释放： 内存的释放会有一定的延迟。这意味着，即使你执行了DEL命令，内存也不会立即释放，而是要等到后台线程处理完成后才能释放。
增加了复杂度： Lazy Free的引入，增加了Redis内部实现的复杂度。

七、注意事项

合理配置： 需要根据实际情况，合理配置Lazy Free相关的配置项。如果你的Redis服务器内存比较紧张，或者对内存释放的实时性要求比较高，可能不适合开启Lazy Free。
监控： 需要对Lazy Free进行监控，关注lazyfree_pending_objects等指标，及时发现问题。
权衡： 需要权衡Lazy Free带来的性能提升和内存占用增加之间的关系，选择最适合你的方案。

八、总结

Lazy Free是Redis中一个非常有用的特性，它可以有效地解决大键值删除带来的性能问题。但是，在使用Lazy Free的时候，也需要注意它的缺点，并根据实际情况进行合理的配置和监控。

总的来说，Lazy Free就像是给Redis请了个洗碗工，让老板可以专心招待客人，生意才能红红火火！希望今天的讲解对大家有所帮助。感谢各位！

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