面试题：从成本效益角度分析，Redis不同过期键删除策略对高并发读写场景的影响有哪些？

Question

在高并发读写的Redis应用场景下，对比惰性删除、定期删除以及内存淘汰策略对系统性能、内存使用和数据一致性方面的成本效益，说明在何种情况下应优先选择哪种策略。

Answer 1

惰性删除

1. 系统性能
   • 读操作：每次读操作检查键是否过期，若过期则删除。这会增加读操作的时间复杂度，在高并发读时可能导致性能瓶颈。
   • 写操作：基本不受影响。
2. 内存使用 可能会导致过期键长时间占用内存，直到被访问才删除，内存释放不及时。
3. 数据一致性 数据一致性较好，只有当访问过期键时才会删除，保证数据在被访问前都是“有效”状态。
4. 适用场景：适用于内存压力较小且对数据一致性要求较高的场景，如一些对实时性数据要求不高，但数据准确性很重要的系统。

定期删除

1. 系统性能
   • 读操作：后台定期检查并删除过期键，对读操作性能影响相对较小，但如果删除操作过于频繁或耗时较长，仍可能影响读性能。
   • 写操作：同理，对写操作影响也较小。
2. 内存使用 相比惰性删除，能更及时地释放过期键占用的内存，但如果定期检查频率过低，仍可能存在内存浪费情况。
3. 数据一致性 数据一致性相对惰性删除稍弱，因为可能存在过期键在下次检查前仍未被删除的情况。
4. 适用场景：适用于对内存使用较为敏感，同时对数据一致性要求不是极高的场景，如缓存一些不太重要的临时数据。

内存淘汰策略

1. 系统性能
   • 读操作：当内存达到阈值触发淘汰策略时，可能会导致部分读请求的数据缺失，需要重新获取数据，增加读操作的额外开销。
   • 写操作：同样，写操作可能因为需要淘汰数据而增加延迟。
2. 内存使用 能有效控制内存使用，确保Redis在内存阈值内运行，避免因内存耗尽导致系统崩溃。
3. 数据一致性 数据一致性较差，被淘汰的数据可能是未过期的，会导致数据丢失。
4. 适用场景：适用于对内存严格限制，且对数据一致性要求相对较低的场景，如大规模缓存场景，允许部分数据丢失或重建。

总结

1. 优先选择策略
   • 若对数据一致性要求极高，内存压力不大，优先选择惰性删除。
   • 若对内存使用较为敏感，对数据一致性要求尚可，优先选择定期删除。
   • 若对内存严格限制，能接受一定的数据丢失，优先选择内存淘汰策略。