redis中设置第二天过期（24点刷新）的方法

最新推荐文章于 2024-10-10 15:46:34 发布
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#数据库 #缓存 #redis

在项目开发中，为了实现每天限制验证码发送次数为5次，使用Redis记录并设置数据在24小时后自动过期。通过计算当前时间到次日0点的剩余时间来设定Redis缓存的过期时间。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在写项目中的验证码部分，我要设置一天只能发5次验证码，所以记录验证码次数的数据要在一天之后过期。所以过期时间就可以通过计算一天还剩多少时间来设置。
以下是计算一天还剩多少时间的方法：

		//LocalDateTime和ChronoUnit为1.8新增
        LocalDateTime midnight = LocalDateTime.now().plusDays(1).withHour(0).wit
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但是由于8个bit能表示的最大整数值有限为255，存储访问频次肯定不够用，所以这8个bit存储的是频次的对数值，并且这个值会随着时间衰减。由于redis的核心处理逻辑是单线程的，如果同一时间有过多的key同时过期就会导致主线程处理过期的key花费太多的时间，从而导致主线程阻塞可能无法执行线上的读写指令。惰性删除的策略是，不会主动删除过期的key，只有当客户端访问该key的时候，redis才从过期字典中获取key的过期时间进行判断，如果过期立即删除。10非常接近真实的LRU，但需要更多的CPU。
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业务测试的过程中，本来有一个时间函数“获取当天剩余时间”，其中使用了localtime()和mktime()，但是在压力测试的过程中发现，两个time函数都不是线程安全的，多线程并发的时候会产生一些随机的错误，结果就是获得的interval时间错误，进而影响到业务流程。fs是多线程架构，对于大并发场景下的压力测试要特别注意线程安全的问题。为了尽可能的提高性能，也有很多技术手段可以不使用加锁的方式解决。空空如常求真得真。
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long milliSecondsLeftToday = 86400000 - DateUtils.getFragmentInMilliseconds(Calendar.getInstance(), Calendar.DATE); 最少commons-lang3的包
如果这些信息同时过期怎么办
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03-12
<think>嗯，用户问的是如何处理多个缓存或会话信息同时过期的问题。这个问题看起来常见，但需要仔细分析。首先，我得回忆一下缓存和会话管理的基本机制。缓存过期通常是为了节省资源，但多个同时过期可能导致瞬间的高负载，比如数据库压力骤增，或者用户体验到延迟。这可能就是所谓的“缓存雪崩”现象吧？ 那用户可能遇到的情况是，当大量缓存在同一时间失效，系统不得不重新生成这些缓存，导致后端服务压力过大，甚至崩溃。这时候应该考虑如何分散缓存的过期时间，避免同时失效。比如，给每个缓存条目设置随机的过期时间，这样它们的过期时间点就会分散开来，减少同时失效的概率。 另外，会话信息如果同时过期，用户可能需要重新登录，这会影响用户体验。处理会话过期的话，可以考虑延长会话有效期，或者在接近过期时自动续期。比如，用户每次活动都会延长会话的生存时间，这样活跃用户的会话就不会集中过期。 还有，可能需要使用互斥锁或者分布式锁，防止多个请求同时去重建同一个缓存。比如，当某个缓存过期时，第一个请求去生成新数据，其他请求等待或者返回旧数据，直到新数据准备好。这可以避免大量请求同时打到数据库上。 另外，预热缓存可能也是个办法，系统可以在缓存过期前主动更新，或者在低峰期预加载数据，这样即使过期时间相近，数据也已经提前准备好了。还有，降级机制，比如当缓存失效时，先返回默认值或旧数据，同时异步更新缓存，这样用户不会感觉到明显的延迟。 不过，得确认这些方法是否真的有效。比如，随机过期时间的具体实现，比如基础时间加上一个随机偏移量，这样能有效分散请求。而会话续期可能需要调整服务器的会话管理配置，比如使用滑动过期时间。 另外，引用一些资料的话，可能需要确认是否有相关的文献或者最佳实践支持这些方法。例如，缓存雪崩的解决方案在很多系统设计的资料里都有提到，比如《高并发系统设计》之类的书可能有相关建议。而会话管理部分，可以参考OAuth或者JWT的最佳实践，比如自动续签令牌的机制。 用户提到的“多个信息同时过期”可能不仅仅是技术问题，还涉及到用户体验。比如，如果用户同时有多个会话或缓存失效，可能需要在前端处理重新认证的流程，避免多次跳转登录页面。或者，在后端采用单点登录（SSO）机制，统一管理会话的生命周期。 总结下来，可能的解决方案包括： 1. 分散过期时间，添加随机因子。 2. 使用互斥锁或队列控制重建缓存的并发。 3. 提前异步更新缓存（预热）。 4. 会话滑动过期和自动续期。 5. 降级策略和限流，防止系统过载。 需要将这些方法具体化，给出实现的例子或者步骤，比如代码层面的锁机制，或者配置缓存过期时间的代码示例。同时，用户可能需要知道如何在实际项目中应用这些策略，比如在Redis中设置过期时间时加上随机数，或者在Web框架中调整会话配置。 此外，可能还要考虑分布式环境下的问题，比如分布式锁的使用，或者缓存服务器的一致性。例如，使用Redis的SETNX命令来实现锁，或者使用Redlock算法。不过，这些细节可能需要根据具体情况调整。 最后，生成相关问题时，应该围绕这些解决方案展开，比如如何预防缓存雪崩，如何实现会话续期，或者分布式锁的具体实现方法。这样用户可以从问题中找到更多相关的知识点，扩展他们的理解。</think>### 处理多个缓存或会话信息同时过期的解决方案 当多个缓存或会话同时过期时，可能引发**缓存雪崩**（瞬时高并发请求压垮后端）或**会话集中失效**（用户体验下降）。以下是分步解决方案： --- #### 一、缓存过期问题的处理 1. **随机化过期时间** 为每个缓存设置基础过期时间$T$，并添加随机偏移量$\Delta$（例如$T \pm \Delta$）。例如在Redis中实现： ```python import random def set_cache(key, value, base_ttl=3600): delta = random.randint(-300, 300) # 添加±5分钟的随机偏移 redis_client.set(key, value, ex=base_ttl + delta) ``` 通过分散过期时间，避免集中失效[^1]。 2. **互斥锁控制重建** 当缓存失效时，使用分布式锁（如Redis的`SETNX`命令）确保只有一个线程能重建数据，其他线程等待或返回旧数据： ```python def get_data(key): data = redis_client.get(key) if not data: lock_key = f"lock:{key}" if redis_client.set(lock_key, "1", nx=True, ex=10): # 获取锁 data = generate_data_from_db() redis_client.set(key, data, ex=3600) redis_client.delete(lock_key) else: time.sleep(0.1) # 等待后重试或返回默认值 return data ``` 3. **异步预热与定时更新** 在缓存过期前，通过定时任务或事件触发异步更新，例如： ```python def refresh_cache_async(key): if cache_ttl_remaining(key) < 600: # 剩余时间小于10分钟时触发更新 schedule_task(generate_data_from_db, key) ``` --- #### 二、会话过期问题的处理 1. **滑动过期时间（Sliding Expiration）** 每次用户活动时重置会话有效期。例如在Web框架中配置： ```python from flask import Flask from flask_session import Session app = Flask(__name__) app.config['SESSION_REFRESH_EACH_REQUEST'] = True # 每次请求刷新会话时间 ``` 2. **自动续期机制** 前端在会话临近过期时自动发送续期请求： ```javascript setInterval(() => { fetch('/renew-session', { method: 'POST' }) # 提前30分钟续期 }, 60 * 60 * 1000); // 每小时检测一次 ``` 3. **多级会话存储** 将短期会话与长期令牌结合，例如： - 短期会话Cookie（如30分钟） - 长期Refresh Token（如7天），用于生成新会话[^2] --- #### 三、补充策略 - **降级与限流**：使用熔断器（如Hystrix）或限流算法（漏桶/令牌桶）保护后端。 - **监控告警**：通过Prometheus等工具监控缓存命中率与会话过期峰值。 ---
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