Redis过期

最新推荐文章于 2025-05-05 15:51:02 发布
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分类专栏： redis 文章标签： redis 数据库 缓存
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Redis过期

为什么设置过期？

1.因为内存是有限的，如果缓存中的所有数据都是一直保存的话，分分钟直接Out of memory。

2.有些场景需要设置过期时间：比如短信验证。

如果使用传统的数据库来处理的话，一般都是自己判断过期，这样更麻烦并且性能要差很多

如何设置过期？

Redis中除了字符串类型有自己独有设置过期时间的命令 setex 外，其他方法都需要依靠 expire 命令来设置过期时间 。另外， persist 命令可以移除一个键的过期时间

如何判断过期？

Redis 通过一个叫做过期字典（可以看作是hash表）来保存数据过期的时间

typedef struct redisDb {
    ...
    dict *dict;     //数据库键空间,保存着数据库中所有键值对
    dict *expires   // 过期字典,保存着键的过期时间
    ...
} redisDb;

举例：
有三个类型数据：List类型的alphabet ，Hash类型book，string类型message

alphabet对于值为string类型a，string类型b，string类型c

book对应值为string类型name，string类型author，string类型publicsher

message对应值为string类型的hello world

alphabet过期时间为long long类型1385877600000

在这里插入图片描述

过期删除策略

redis提供了以下三种删除策略，可以根据实际业务场景选择合适的删除策略

定时删除，惰性删除，定期删除，内存淘汰机制

  • 定时删除 对内存友好，对CPU不友好
    对内存是最友好的：通过定时器，定时删除策略可以保证过期键会尽快被删除，并释放过期键所占用的内存

    对 CPU 时间不友好：在过期键比较多的情况下，删除过期键可能会占用相当一部分 CPU 时间

  • 惰性删除 对内存不友好，对CPU友好
    对 CPU 时间最友好：程序只会在取出键时才对键进行过期检查，这可以保证删除过期键的操作只会在非做不可的情况下进行，并且删除的目标仅限于当前处理的键，这个策略不会在删除其他无关的过期键上花费任何 CPU 时间

    对内存是最不友好的：如果一个键已经过期，而这个键又仍然保留在数据库中，那么只要这个过期键不被删除，它所占用的内存就不会释放，这可以看作是一种内存泄漏

  • 定期删除

    定期删除策略是前两种策略的一种折中：

    • 定期删除策略每隔一段时间执行一次删除过期键操作，并通过限制删除操作执行的时长和频率来减少删除操作对 CPU 时间的影响
    • 此外，通过定期删除过期键，可以有效减少内存浪费

  • 内存淘汰机制

redis 过期策略
ai_goodStudent的博客
01-16 869
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。 假设 redis 里放了 10w 个 key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查 10w 个 key，那 redis 基本上就死了，cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了。注意，这里可不是每隔 1...
redis过期提醒
Lxn2zh的博客
10-16 1400
有一次看redis的配置文件发现一个notify-keyspace-events配置，注释里边长篇大论的，那我得看看这是干啥的，看完注释内容，发现不得了了，redis竟然还有过期提醒的功能。g 一般性的，非特定类型的命令，比如del，expire，rename等。e 驱逐事件，当某个键因 maxmemore 策略而被删除时，产生该事件。首先呢，这个功能是基于发布订阅的，通过key的事件来触发发布订阅。x 过期事件，当某个键过期并删除时会产生该事件。s Set命令。
redis过期
天涯孤狼的博客
01-18 2519
1. PHP + redis （阿里云 redis过期） ERR DISABLE You can’t write or read against a disable instance 错误禁用，不能针对禁用实例编写或读取。
Redis的过期设置和策略
最新发布
老头的博客
05-05 1019
Redis设置过期时间主要有以下几个配置方式。
redis过期时间
m0_70556273的博客
11-19 2766
上述笔者写的代码也存在一个非常大的问题，就是排序遍历取全部缓存节点访问频次最少的一个key，如果缓存不多还好，如果达到了千万级别缓存，排序遍历这些key的成本是非常大的，Redis作者在实现lfu算法的时候也有考虑到上述问题，redis新增了pool机制， redis每次都将随机选择的10个key放在pool中，但是随机选择的key的时间戳必须小于pool中最小的key的时间戳才会继续放入，直到pool放满了，如果有新的key需要放入，那么需要将池中最大的一个时间戳的key取出。
Redis的过期策略
沉迷代码无法自拔
06-17 1309
3种过期策略定时删除含义：在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的过期时间来临时，对key进行删除优点：保证内存被尽快释放缺点：若过期key很多，删除这些key会占用很多的CPU时间，在CPU时间紧张的情况下，CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿，还需要去花时间删除这些key定时器的创建耗时，若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器（将会有大量的定时器产生）...
Redis篇——深入了解Redis数据过期清除策略和缓存淘汰策略，一篇文章超详细、超细节！
我热爱学习，也乐于分享。无论是科技前沿的洞见，还是生活中的小技巧，我都会在这里与你分享。我相信，知识就是力量，而分享则能让这份力量得到更好的传递。
12-09 2158
（2）定期删除注意事项①如果删除操作执行次数过多、执行时间太长，就会导致和定时删除同样的问题：占用大量CPU资源去进行删除操作②如果删除操作次数太少、执行时间短，就会导致和惰性删除一样的问题：类似内存泄露！所以，定期删除最关键的地方就是在于执行时常和频率的设置，将来在实际开发中依照需求，可在Redis的配置文件中配置！
springboot+redis过期事件监听实现过程解析
08-19
SpringBoot+Redis过期事件监听实现过程解析 本文主要介绍了SpringBoot+Redis过期事件监听实现过程的详细解析，旨在帮助读者更好地理解和掌握相关技术。通过示例代码的详细介绍，对大家的学习或者工作具有一定的参考...
redis过期监听.docx
03-18
其中，`psubscribe1`方法用于订阅模式`__keyevent@0__:expired`，当任何键过期时，Redis会发布消息到这个通道。 ```php class Redis2 { // 类的构造函数和其他方法... public function psubscribe1($patterns = ...
Redis过期删除策略和内存淘汰策略
weixin_46290302的博客
01-22 1920
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。
【Redis教程0x08】详解Redis过期删除策略&内存淘汰策略
weixin_70757494的博客
03-28 3415
Redis 使用的过期删除策略是「惰性删除+定期删除」，删除的对象是已过期的 key。
redis过期策略
Flying_Fish_roe的博客
11-29 2161
Redis 的过期策略为缓存系统提供了灵活的键值管理机制，包括定时删除、惰性删除和定期删除。每种策略都有各自的适用场景，结合 Redis 的淘汰策略，可以更高效地管理内存和数据生命周期。在 Java 应用中，借助 Jedis 或 Lettuce，可以方便地实现 Redis 的过期功能，为系统提供可靠的缓存服务。
缓存的有效期和淘汰策略【Redis和其他缓存】【刘新宇】
agrj56057的博客
08-02 492
缓存有效期与淘汰策略 有效期 TTL （Time to live) 设置有效期的作用： 节省空间 做到数据弱一致性，有效期失效后，可以保证数据的一致性 Redis的过期策略 过期策略通常有以下三种： 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。该策略可以立即清除过期的数据，对内存很友好；但是会占用大量的CPU资源去处理过...
【Redis】Redis 的过期策略以及内存淘汰机制详解
迪曼奥特迦-博客
02-23 9029
hz 默认是 10。惰性删除不是去主动删除，而是在你要获取某个 key 的时候，Redis 会先去检测一下这个 key 是否已经过期，如果没有过期则返回给你，如果已经过期了，那么 Redis 会删除这个 key，不会返回给你。Slave 在读取过期键时，不会做判断删除操作，而是继续返回该键对应的值，只有当 Master 发送 DEL 通知，Slave 才会删除过期键，这是统一、中心化的键删除策略，保证主从服务器的数据一致性。Master 载入 RDB 时，文件中的未过期的键会被正常载入，过期键则会被忽略。
面试官必问：谈谈 Redis 的过期策略？
Java后端架构V
05-28 370
在日常开发中，我们使用 Redis 存储 key 时通常会设置一个过期时间，但是 Redis 是怎么删除过期的 key，而且 Redis 是单线程的，删除 key 会不会造成阻塞。要搞清楚这些，就要了解 Redis 的过期策略和内存淘汰机制。Redis采用的是定期删除 + 懒惰删除策略。
Redis学习[5] ——Redis过期删除和内存淘汰
shenfenxihuan的博客
08-02 5221
惰性删除策略：不主动删除过期键，每当从数据库访问key时，如果检测到这个key过期了，则删除这个key。优点：只有在访问时才会检测，消耗很少的系统资源，对CPU时间友好。缺点：如果一个过期的key一直没有被访问，那么会始终最早数据库内，造成内存空间浪费，对内存不友好。定期删除策略：每隔一段时间**「随机」从过期字典中取出一定数量的 key 进行检查，并删除其中的过期key。**具体流程从过期字典中随机选取20个key；检查这20个key是否过期，删除已过期的key；
Redis键过期-内存淘汰-持久化原理
Dustin_CDS的博客
03-18 2233
1. Redis数据过期策略 转自：https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7151812.html 1.1 设置过期时间 Redis对存储值的过期处理实际上是针对该值的键（key）处理的，即时间的设置也是设置key的有效时间。Expires字典保存了所有键的过期时间，Expires也被称为过期字段。 expire key time(以秒为单位)–这...
redis的过期策略【转】
weixin_35821291的博客
03-14 9224
转：Redis的过期策略以及内存淘汰机制_Felix-优快云博客_redis过期策略和内存淘汰机制 我们知道，redis中缓存的数据是有过期时间的，当缓存数据失效时，redis会删除过期数据以节省内存，那redis是怎样删除过期数据的？删除过期数据的策略是什么？这就是我们今天要讨论的第一个问题：Redis过期策略。 redis为什么这么快，原因之一就是Redis操作都是基于内存的，既然是基于内存的，而内存的大小是有限的，当内存不足或占用过高时，怎么办？这就是我们今天要讨论的第二个问题：Redis的.
redis过期key
03-20
### Redis 过期 Key 的处理机制 Redis 中的过期 Key 主要通过两种方式进行处理：惰性删除和定期删除。 #### 惰性删除 当客户端尝试访问某个 Key 时，如果发现该 Key 已经过期，则会在返回结果之前将其删除。这种方式的优点是不会主动占用 CPU 资源去扫描和删除过期 Key，缺点是在高并发场景下可能会导致大量已过期但尚未被访问的 Key 占用内存资源[^1]。 ```python def lazy_deletion(key): if is_expired(key): # 判断key是否已经过期 delete_key(key) # 删除过期key ``` #### 定期删除 为了弥补惰性删除可能带来的内存浪费问题，Redis 实现了一种定时任务，在后台周期性地检查并删除部分过期 Key。这种机制的核心在于选取一定数量的数据库分片（database slots），从中随机抽取若干 Keys 并逐一判断它们是否需要被清除。虽然这种方法无法一次性彻底清理所有过期数据，但它能够在一定程度上缓解内存压力[^2]。 ```c void active_expire_cycle() { int dbs_per_call = REDIS_EXPIRE_DBS_PER_CALL; // 数据库轮询次数 while (dbs_per_call--) { int j; for (j = 0; j < REDIS_EXPIRE_SAMPLE_KEYS; j++) { // 抽样样本数 sds key = getRandomKey(); if (is_expired(key)) { server.db->expires[key]--; freeMemoryIfNeeded(); // 如果必要则释放内存 } } } } ``` 这两种方法各有优劣，实际应用中通常会结合使用以达到最佳效果。对于某些特殊需求的应用程序来说，还可以利用订阅发布模式配合 Lua 脚本等方式自定义更复杂的逻辑来应对业务层面的需求[^4]。 另外值得注意的是，在采用 LRU 或 LFU 等淘汰策略管理有限容量内的对象集合时，即使设置了合理的 TTL 值也不能完全避免因突发流量而导致缓存击穿的风险。因此建议开发者们根据实际情况合理规划存储结构以及预估峰值负载情况下的表现特性[^3]。
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