windowredis过期策略不起作用，redis过期机制实现原理

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为什么往Redis写入的数据会突然消失了?

1、可能有人会遇到，Redis 经常会丢掉一些数据，写进去了，过一会儿可能就没了。那么你可能是将Redis当成存储了而没有当作缓存。啥叫缓存？用内存当缓存。内存是无限的吗，内存是很宝贵而且是有限的，磁盘是廉价而且是大量的。

2、因为 master - slave的复制是异步的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了）所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。

3、Redis中的Map被误删除：在某些情况下，可能会出现误删除Map的情况，例如在操作时误执行了DEL命令或者使用了错误的键名。

4、来恢复 Redis 当前实例的内存数据结构的状态。Redis 会在收到客户端修改指令后，进行参数校验、逻辑处理，如果没问题，就立即将该指令文本存储到 AOF 日志中，也就是说，先执行指令才将日志存盘。

5、TreeNMS是一款redis可视化客户端工具，功能有：redis系统状态监控查看，数据新增、修改、编辑、删除、列表查询过滤操作等。

Q1: Redis过期删除策略和内存淘汰策略

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。

（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。

Redis 中数据过期策略采用定期删除+惰性删除策略。定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除。

定期删除在一定程度上是一种合理有效的过期键删除策略，但是由于其在执行时长和执行频度的局限性，必须要有另一种机制（策略）确保内存能够获得回收，因此，就需要引入内存淘汰策略。

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。

Q2: redis过期策略有哪些?

1、Redis的过期策略就是指当Redis中缓存的key过期了，Redis如何处理。定时过期：每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器，到过期时间就会立即清除。

2、redis 过期策略是：定期删除+惰性删除。所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。

3、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。

4、两种方式是设置一个过期的时间段，就是咱们处理验证码最常用的策略，设置三分钟或五分钟后失效，把分钟数转换成秒或毫秒存储到Redis中。

Q3: Redis过期键删除策略和内存淘汰策略

1、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。

2、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。

3、（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。

Q4: Redis常见延迟问题排查手册!附33条优化建议

1、注意， Redis的主动过期的定时任务，也是在Redis主线程中执行的，也就是说如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期key的情况，那么在业务访问时，必须等这个过期任务执行结束，才可以处理业务请求。

2、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

3、请注意Redis 并不适合被绑到单个CPU核上。redis会在后台创建一些非常消耗CPU的进程，如bgsave和AOF重写，这些任务是绝对不能和主事件循环进程放在一个CPU核上的。

4、Java服务不需要重启，当Redis重启后，Java应用程序会自动重新连接到Redis。这是因为Java应用程序中的Redis客户端会自动尝试重新建立连接。

5、网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

6、出现这种问题从以下几个方面排查：网络不稳定，这种情况只会出现在调用机器和redis服务器不在同一台机器的情况，如果调用本机redis请忽略。

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