redis过期键进行删除，redis如何处理过期数据

Redis过期删除策略和内存淘汰策略

Redis可以用使用 expire 指令设置过期时间，在Redis内部，每当我们设置一个键的过期时间时，Redis就会将该键带上过期时间存放到一个过期字典中。当我们查询一个键时，Redis便首先检查该键是否存在过期字典中，如果存在，那就获取其过期时间。然后将过期时间和当前系统时间进行比对，比系统时间大，那就没有过期；反之判定该键过期。

那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：

Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用。

spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类，对于key过期，需要得到通知，做业务处理的，可以做此监听。

springboot整合Redis参考， SpringBoot整合Redis - (jianshu.com)

在整合Redis的基础上，在新加监听配置

监听配置类

监听类

将Redis用作缓存时，如果内存空间用满，就会自动驱逐老的数据。

Redis中有6种淘汰策略：

redis.conf 文件中配置策略，有2个地方：

相关问答

Q1: Redis过期键删除策略及原理

通过EXPIRE命令或者PEXPIRE命令，客户端可以以秒或者毫秒精度对库中的键设置生存时间（Time To Live，TTL）

SETNX可以在设置一个字符串键的同时设置过期时间。

TTL/ PTTL key 返回当前键的剩余时间

这也就是常用的，分布式锁的基本实现方式。

首先是明确：过期时间，存储在redisDB结构的expires字典里。这个字典称之为过期字典。

字典的键是一个指针，指向键空间里的某个键对象。

字典的值是一个long的整数，保存过期时间的毫米级unix时间戳。

Q2: Redis 配置过期自动删除策略

Redis操作是基于内存的，大小有限。当内存不足或占用过高时，需要自动放弃一些未到期的数据

Redis 默认 的生效的配置为 noeviction ，需要根据不同的业务选择不同的淘汰策略

volatile-lru：在设置过期时间的数据集合里淘汰最近访问最少的数据

allkeys-lru：所有数据集合中淘汰最近访问最少的数据

volatile-lfu：在设置过期时间的数据集合里淘汰访问频率最低的数据

allkeys-lfu：所有数据集合中淘汰访问频率最低的数据

volatile-random：在设置过期时间的数据集合里，随机淘汰

allkeys-random：在所有的数据集合随机淘汰

volatile-ttl：在设置过期时间的数据集合里，淘汰剩余存活时间 (TTL) 最少的数据

noevictionl：当内存不足以写入新数据时，拒绝新数据写入。Redis 默认策略

我这里越久的数据价值越低，不在乎调用次数。所以选择

volatile-ttl

找到配置 maxmemory-policy 默认被注释 生效策略 noevictionl

保存

重启redis 生效

Q3: Redis过期键删除策略和内存淘汰策略

    惰性删除+定期删除

    键过期后并不会立即删除，而是等到使用它时，先判断该键是否已经过期，如果过期则删除

    对内存不友好，对CPU友好

    redis每隔一段时间随机检测一部分数据（并不是全部）是否过期，如果已过期则删除

    redis.conf中的hz参数用来配置每秒执行几次定期删除，默认值是10，即100ms/次

    redis.conf中的maxmemory-samples参数用来指定每次检测几条数据，默认5

    对CPU不友好，对内存友好

    redis.conf中的maxmemory参数配置了redis的最大内存，maxmemory-policy配置了内存淘汰策略，当redis内存达到最大后，会根据内存淘汰策略淘汰部分数据。

    redis提供了8种内存淘汰策略：

        no-eviction：当内存达到最大后，新数据不能写入，会报错

        allkeys-lru：当内存达到最大后，淘汰最近最少使用的数据（最常用的策略）

        allkeys-random：当内存达到最大后，随机淘汰

        allkeys-lfu：当内存达到最大后，淘汰最少使用的数据

        volatitle-lru：当内存达到最大后，从设置了过期键的数据中，淘汰最近最少使用的数据

        volatitle-random：当内存达到最大后，从设置了过期键的数据中，随机淘汰

        volatitle-lfu：当内存达到最大后，从设置了过期键的数据中，淘汰最少使用的数据

        volatitle-ttl：当内存达到最大后，淘汰最早过期的数据

    标准的LRU算法需要维护一个链表，当某个数据被使用时就把它放到链表头部，这样就保证了链表是按照使用时间排序的，当需要淘汰数据时，就从链表尾部删除部分数据。

    标准LRU算法要进行大量的计算，redis采取了近似LRU算法的操作。

    redis给每个键维护了一个24bit的属性字段，用来记录最后一次使用的时间戳。redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。后来redis又引入了淘汰池，淘汰池内的数据量等于maxmemory-samples，每次淘汰时将随机抽取的数据和淘汰池中的数据合并，淘汰最旧的数据，然后将剩余最旧的数据维护到淘汰池中，等待下次循环。

    为什么需要LFU算法？

    现在假设这种场景：redis中有两个键A和B，其使用频率如上面所示，当到达$时，因为A的使用时间比B晚，按照LRU算法会淘汰B，但是从使用频率上看，B明显比A使用的更频发，应该淘汰A。

    为了解决上面的问题，Redis引入了LFU算法，淘汰最少使用的数据。原理如下：

    LFU给每个数据维护了一个计数器，每次使用都会使计数器增加，淘汰使用次数最少的键。但是这样又有新的问题：

    ①新的key如果计数器为0，可能就会一直被淘汰

            redis解决方案：redis给每个新的键的计数器一个初始值

    ②某个键可能前一段时间被频繁使用，但是一段时间后使用频率就会下降。

            redis解决方案：如果某个键一段时间不使用，计数器会减小

  

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