Redis4.0新特性 -Lazy Free

Redis4.0新增了非常实用的lazy free特性，从根本上解决Big Key(主要指定元素较多集合类型Key)删除的风险。笔者在redis运维中也遇过几次Big Key删除带来可用性和性能故障。
本文分为以下几节说明redis lazy free：

• lazy free的定义
• 我们为什么需要lazy free
• lazy free的使用
• lazy free的监控
• lazy free实现的简单分析

lazy free的定义

lazy free可译为惰性删除或延迟释放；当删除键的时候,redis提供异步延时释放key内存的功能，把key释放操作放在bio(Background I/O)单独的子线程处理中，减少删除big key对redis主线程的阻塞。有效地避免删除big key带来的性能和可用性问题。

我们为什么需要lazy free

Redis是single-thread程序(除少量的bio任务),当运行一个耗时较大的请求时，会导致所有请求排队等待redis不能响应其他请求，引起性能问题,甚至集群发生故障切换。

而redis删除大的集合键时，就属于这类比较耗时的请求。通过测试来看，删除一个100万个元素的集合键，耗时约1000ms左右。
以下测试，删除一个100万个字段的hash键，耗时1360ms；处理此DEL请求期间，其他请求完全被阻塞。

删除一个100万字段的hash键
127.0.0.1:6379> HLEN hlazykey
(integer) 1000000
127.0.0.1:6379> del hlazykey
(integer) 1
(1.36s)
127.0.0.1:6379> SLOWLOG get
1) 1) (integer) 0
   2) (integer) 1501314385
   3) (integer) 1360908
   4) 1) "del"
      2) "hlazykey"
   5) "127.0.0.1:35595"
   6) “"

测试估算，可参考；和硬件环境、Redis版本和负载等因素有关

Key类型	Item数量	耗时
Hash	~100万	~1000ms
List	~100万	~1000ms
Set	~100万	~1000ms
Sorted Set	~100万	~1000ms

在redis4.0前，没有lazy free功能；DBA只能通过取巧的方法，类似scan big key,每次删除100个元素；但在面对“被动”删除键的场景，这种取巧的删除就无能为力。
例如：我们生产Redis Cluster大集群，业务缓慢地写入一个带有TTL的2000多万个字段的Hash键，当这个键过期时，redis开始被动清理它时，导致redis被阻塞20多秒，当前分片主节点因20多秒不能处理请求，并发生主库故障切换。

redis4.0有lazy free功能后，这类主动或被动的删除big key时，和一个O(1)指令的耗时一样,亚毫秒级返回； 把真正释放redis元素耗时动作交由bio后台任务执行。

lazy free的使用

lazy free的使用分为2类：第一类是与DEL命令对应的主动删除，第二类是过期key删除、maxmemory key驱逐淘汰删除。

主动删除键使用lazy free

UNLINK命令

UNLINK命令是与DEL一样删除key功能的lazy free实现。
唯一不同时，UNLINK在删除集合类键时，如果集合键的元素个数大于64个(详细后文），会把真正的内存释放操作，给单独的bio来操作。
示例如下：使用UNLINK命令删除一个大键mylist, 它包含200万个元素，但用时只有0.03毫秒

127.0.0.1:7000> LLEN mylist
(integer) 2000000
127.0.0.1:7000> UNLINK mylist
(integer) 1
127.0.0.1:7000> SLOWLOG get
1) 1) (integer) 1
   2) (integer) 1505465188
   3) (integer) 30
   4) 1) "UNLINK"
      2) "mylist"
   5) "127.0.0.1:17015"
   6) ""

注意：DEL命令，还是并发阻塞的删除操作

FLUSHALL/FLUSHDB ASYNC

通过对FLUSHALL/FLUSHDB添加ASYNC异步清理选项，redis在清理整个实例或DB时，操作都是异步的。

127.0.0.1:7000> DBSIZE
(integer) 1812295
127.0.0.1:7000> flushall  //同步清理实例数据，180万个key耗时1020毫秒
OK
(1.02s)
127.0.0.1:7000> DBSIZE
(integer) 1812637
127.0.0.1:7000> flushall async  //异步清理实例数据，180万个key耗时约9毫秒
OK
127.0.0.1:7000> SLOWLOG get
 1) 1) (integer) 2996109
    2) (integer) 1505465989
    3) (integer) 9274       //指令运行耗时9.2毫秒
    4) 1) "flushall" 
       2) "async"
    5) "127.0.0.1:20110"
    6) ""

被动删除键使用lazy free

lazy free应用于被动删除中，目前有4种场景，每种场景对应一个配置参数； 默认都是关闭。

lazyfree-lazy-eviction no
lazyfree-lazy-expire no
lazyfree-lazy-server-del no
slave-lazy-flush no

注意：从测试来看lazy free回收内存效率还是比较高的； 但在生产环境请结合实际情况，开启被动删除的
lazy free 观察redis内存使用情况。

lazyfree-lazy-eviction

针对redis内存使用达到maxmeory，并设置有淘汰策略时；在被动淘汰键时，是否采用lazy free机制；
因为此场景开启lazy free, 可能使用淘汰键的内存释放不及时，导致redis内存超用，超过maxmemory的限制。此场景使用时，请结合业务测试。

lazyfree-lazy-expire --todo 验证这类操作 同步到从库的是DEL还是UNLINK.

针对设置有TTL的键，达到过期后，被redis清理删除时是否采用lazy free机制；
此场景建议开启，因TTL本身是自适应调整的速度。

lazyfree-lazy-server-del

针对有些指令在处理已存在的键时，会带有一个隐式的DEL键的操作。如rename命令，当目标键已存在,redis会先删除目标键，如果这些目标键是一个big key,那就会引入阻塞删除的性能问题。 此参数设置就是解决这类问题，建议可开启。

slave-lazy-flush

针对slave进行全量数据同步，slave在加载master的RDB文件前，会运行flushall来清理自己的数据场景，
参数设置决定是否采用异常flush机制。如果内存变动不大，建议可开启。可减少全量同步耗时，从而减少主库因输出缓冲区爆涨引起的内存使用增长。

lazy free的监控

lazy free能监控的数据指标，只有一个值：lazyfree_pending_objects，表示redis执行lazy free操作，在等待被实际回收内容的键个数。并不能体现单个大键的元素个数或等待lazy free回收的内存大小。
所以此值有一定参考值，可监测redis lazy free的效率或堆积键数量； 比如在flushall async场景下会有少量的堆积。

lazy free实现的简单分析

antirez为实现lazy free功能，对很多底层结构和关键函数都做了修改；该小节只介绍lazy free的功能实现逻辑；代码主要在源文件lazyfree.c和bio.c中。

UNLINK命令

unlink命令入口函数unlinkCommand()和del调用相同函数delGenericCommand()进行删除KEY操作，使用lazy标识是否为lazyfree调用。如果是lazyfree,则调用dbAsyncDelete()函数。
但并非每次unlink命令就一定启用lazy free，redis会先判断释放KEY的代价(cost),当cost大于LAZYFREE_THRESHOLD才进行lazy free.
释放key代价计算函数lazyfreeGetFreeEffort()，集合类型键，且满足对应编码，cost就是集合键的元数个数，否则cost就是1.
�举例：
1 一个包含100元素的list key, 它的free cost就是100
2 一个512MB的string key, 它的free cost是1
所以可以看出，redis的lazy free的cost计算主要时间复杂度相关。

lazyfreeGetFreeEffort()函数代码

size_t lazyfreeGetFreeEffort(robj *obj) {
    if (obj->type == OBJ_LIST) {  
        quicklist *ql = obj->ptr;
        return ql->len;
    } else if (obj->type == OBJ_SET && obj->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
        dict *ht = obj->ptr;
        return dictSize(ht);
    } else if (obj->type == OBJ_ZSET && obj->encoding == OBJ_ENCODING_SKIPLIST){
        zset *zs = obj->ptr;
        return zs->zsl->length;
    } else if (obj->type == OBJ_HASH && obj->encoding == OBJ_ENCODING_HT) {
        dict *ht = obj->ptr;
        return dictSize(ht);
    } else {
        return 1; /* Everything else is a single allocation. */
    }
}

dbAsyncDelete()函数的部分代码

#define LAZYFREE_THRESHOLD 64 //根据FREE一个key的cost是否大于64，用于判断是否进行lazy free调用
int dbAsyncDelete(redisDb *db, robj *key) {
    /* Deleting an entry from the expires dict will not free the sds of
     * the key, because it is shared with the main dictionary. */
    if (dictSize(db->expires) > 0) dictDelete(db->expires,key->ptr); //从expires中直接删除key

    dictEntry *de = dictUnlink(db->dict,key->ptr); //进行unlink处理，但不进行实际free操作
    if (de) {
        robj *val = dictGetVal(de);
        size_t free_effort = lazyfreeGetFreeEffort(val); //评估free当前key的代价

        /* If releasing the object is too much work, let's put it into the
         * lazy free list. */
        if (free_effort > LAZYFREE_THRESHOLD) { //如果free当前key cost>64, 则把它放在lazy free的list, 使用bio子线程进行实际free操作，不通过主线程运行
            atomicIncr(lazyfree_objects,1); //待处理的lazyfree对象个数加1，通过info命令可查看
            bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE,val,NULL,NULL); 
            dictSetVal(db->dict,de,NULL);
        }
    }

}

在bio中实际调用lazyfreeFreeObjectFromBioThread()函数释放key

void lazyfreeFreeObjectFromBioThread(robj *o) {
    decrRefCount(o); //更新对应引用，根据不同类型，调用不同的free函数
    atomicDecr(lazyfree_objects,1); //完成key的free,更新待处理lazyfree的键个数
}

flushall/flushdb async命令

当flushall/flushdb带上async,函数emptyDb()调用emptyDbAsync()来进行整个实例或DB的lazy free逻辑处理。
emptyDbAsync处理逻辑如下：

/* Empty a Redis DB asynchronously. What the function does actually is to
 * create a new empty set of hash tables and scheduling the old ones for
 * lazy freeing. */
void emptyDbAsync(redisDb *db) {
    dict *oldht1 = db->dict, *oldht2 = db->expires; //把db的两个hash tables暂存起来
    db->dict = dictCreate(&dbDictType,NULL); //为db创建两个空的hash tables
    db->expires = dictCreate(&keyptrDictType,NULL);
    atomicIncr(lazyfree_objects,dictSize(oldht1)); //更新待处理lazyfree的键个数，加上db的key个数
    bioCreateBackgroundJob(BIO_LAZY_FREE,NULL,oldht1,oldht2);//加入到bio list
}

在bio中实际调用lazyfreeFreeDatabaseFromBioThread函数释放db

void lazyfreeFreeDatabaseFromBioThread(dict *ht1, dict *ht2) {
    size_t numkeys = dictSize(ht1);
    dictRelease(ht1);
    dictRelease(ht2);
    atomicDecr(lazyfree_objects,numkeys);//完成整个DB的free,更新待处理lazyfree的键个数 
}

被动删除键使用lazy free

被动删除4个场景，redis在每个场景调用时，都会判断对应的参数是否开启，如果参数开启，则调用以上对应的lazy free函数处理逻辑实现。

总结

因为Redis是单个主线程处理，antirez一直强调"Lazy Redis is better Redis".
而lazy free的本质就是把某些cost(主要时间复制度，占用主线程cpu时间片)较高删除操作，从redis主线程剥离，让bio子线程来处理，极大地减少主线阻塞时间。从而减少删除导致性能和稳定性问题。

参考：
http://antirez.com/news/93