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众所周知，Redis是一种内存级kv数据库，所有的操作都是在内存里面进行，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因此它是纯内存操作，Redis的性能非常出色，每秒可以处理超过10万次读写操作。虽然是内存数据库，但是其数据可以持久化，而且支持丰富的数据类型。
正因为是内存级操作，那么其受限于物理内存，所以Redis提供了过期key的删除以及内存淘汰策略，从而在一定程度上，能够避免达到内存上限。
在本文中，我们首先介绍下如何对某个key设置过期时间，然后再次介绍对于这些过期key都有哪些处理策略，随后分析下在内存达到上限时候，redis采取的策略。
设置过期
redis中设置过期时间有四种方式：
- expire key seconds：设置key在N秒后过期;
- pexpire key milliseconds：设置key在n毫秒后过期;
- expire key timestamp：设置key在某个时间戳后过期(精确到秒)
- pexpireat key millisecondstimestamp：设置key在一个时间戳后过期(精确到毫秒)
下面，我们来看看具体命令的用法。
expire: N秒后过期
- 127.0.0.1:6379> set key value
- OK
- 127.0.0.1:6379> expire key 100
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> ttl key
- (integer) 93
其中命令TTL的全称是 time to live，意思是key在N秒后过期。比如上面的结果93表示key在93s后过期。
pexpire: N毫秒后过期
- 127.0.0.1:6379> set key2 value2
- OK
- 127.0.0.1:6379> pexpire key2 100000
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> pttl key2
- (integer) 94524
pexpire key2 100000 表示 key2 设置为在 100000 毫秒(100 秒)后过期。
expireat: 在某个时间戳过期(精确到秒)
- 127.0.0.1:6379> set key3 value3
- OK
- 127.0.0.1:6379> expireat key3 1630644399
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> ttl key3
- (integer) 67
expired Key3 1630644399(精确到秒)之后过期。使用TTL查询，可以发现Key3会在67s后过期。
在redis中，可以使用time命令查询当前时间的时间戳(精确到秒)，例如：
127.0.0.1:6379> time
1) "1630644526"
2) "239640"
pexpireat: 在某个时间戳过期(精确到毫秒)
- 127.0.0.1:6379> set key4 value4
- OK
- 127.0.0.1:6379> pexpireat key4 1630644499740
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> pttl key4
- (integer) 3522
其中，pexpireat key4 1630644499740表示key4在时间戳1630644499740(精确到毫秒)之后过期。使用TTL查询可以发现key4会在3522ms后过期。
value为string时候的过期设置
直接操作value为string的过期时间有几种方法，如下所示：
- set key value ex seconds：N秒后过期
- set key value ex milliseconds：设置key在n毫秒后过期;
- setex key seconds value：为指定的 key 设置值及其过期时间，如果 key 已经存在， SETEX 命令将会替换旧的值。
设置kv对在N秒后过期
- 127.0.0.1:6379> set k v ex 100
- OK
- 127.0.0.1:6379> ttl k
- (integer) 97
设置kv对在N毫秒后过期
- 127.0.0.1:6379> set k2 v2 px 100000
- OK
- 127.0.0.1:6379> pttl k2
- (integer) 92483
使用setex来设置
- 127.0.0.1:6379> setex k3 100 v3
- OK
- 127.0.0.1:6379> ttl k3
- (integer) 91
取消过期
使用命令：persist key去除key值的过期时间，如下代码所示：
- 127.0.0.1:6379> ttl k3
- (integer) 97
- 127.0.0.1:6379> persist k3
- (integer) 1
- 127.0.0.1:6379> ttl k3
- (integer) -1
可以看出，第一次使用TTL查询K3，97s后就会过期。使用persist命令查询K3的生命周期的结果是-1，表示K3永不过期。
过期策略
redis对过期key的删除策略，有定时删除、定期删除和惰性删除三种。
定时删除
创建一个定时器，当key设置有过期时间，且过期时间到达时，由定时器任务执行对key的删除操作。
- 优点：节约内存，到时就删除，快速释放掉不必要的内存占用
- 缺点：CPU压力很大，无论CPU此时负载量多高，均占用CPU，会影响redis服务器响应时间和指令吞吐量
定期删除
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。注意这里是随机抽取的。为什么要随机呢?假如redis存了几十万个key，每隔100ms就遍历所有的设置过期时间的key的话，就会给CPU带来很大的负载。
- 优点：可以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 的影响。另外定期删除，也能有效释放过期键占用的内存。
- 缺点：难以确定删除操作执行的时长和频率。
如果执行的太频繁，定期删除策略变得和定时删除策略一样，对CPU不友好，如果执行的太少，那又和惰性删除一样了，过期键占用的内存不会及时得到释放。
另外最重要的是，在获取某个键时，如果某个键的过期时间已经到了，但是还没执行定期删除，那么就会返回这个键的值，这是业务不能忍受的错误。
惰性删除
定期删除可能会导致很多过期key到了时间并没有被删除掉。所以就有了惰性删除。假如你的过期key，靠定期删除没有被删除掉，还停留在内存里，除非你的系统去查一下那个key，才会被redis给删除掉。这就是所谓的惰性删除。expireIfNeeded(),检查数据是否过期，执行get的时候调用。
- 优点：节约CPU性能，发现必须删除的时候才删除。
- 缺点：内存压力很大，出现长期占用内存的数据
换句话说，惰性删除就是用存储空间换取处理器性能
结合上述三种策略的优缺点，redis采取了折中的删除策略，即采用的是定期删除+惰性删除策略。
定时删除,用一个定时器来负责监视key,过期则自动删除。虽然内存及时释放，但是十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求，而不是删除key,因此没有采用这一策略
定期删除+惰性删除是如何工作的呢?
定期删除，redis默认每个100ms检查，是否有过期的key,有过期key则删除。需要说明的是，redis不是每个100ms将所有的key检查一次，而是随机抽取进行检查(如果每隔100ms,全部key进行检查，redis岂不是卡死)。因此，如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间没有删除。
惰性删除，也就是说在你获取某个key的时候，redis会检查一下，这个key如果设置了过期时间那么是否过期了?如果过期了此时就会删除。
但是这种方案，仍然存在缺点: 如果定期删除没删除key。然后你也没及时去请求key，也就是说惰性删除也没生效。这样，redis的内存会越来越高。那么就应该采用内存淘汰机制。
内存淘汰策略
maxmemory 用于指定 Redis 能使用的最大内存。既可以在 redis.conf 文件中设置, 也可以在运行过程中通过 CONFIG SET 命令动态修改。
例如, 要设置 100MB 的内存限制, 可以在 redis.conf 文件中这样配置：
- maxmemory 100mb
上述命令设置了redis内存上限，当内存中的数据量达到其设置的上限的时候，就需要采取一定的淘汰策略，否则会影响redis的正常访问。
为了更好的实现这一点，必须针对不同的应用场景提供不同的策略，下面，我们将介绍下redis支持的几种内存淘汰策略。
Redis 提供了以下几种策略供用户选择，其中noeviction 策略的默认策略为。
- noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。
- allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key。
- allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key。
- volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key。
- volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
- volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除。
需要注意的是，如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件，那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。
Redis 使用的并不是完全LRU算法。自动驱逐的 key , 并不一定是最满足LRU特征的那个. 而是通过近似LRU算法, 抽取少量的 key 样本, 然后删除其中访问时间最古老的那个key。
驱逐算法, 从 Redis 3.0 开始得到了巨大的优化, 使用 pool(池子) 来作为候选. 这大大提升了算法效率, 也更接近于真实的LRU算法。
在 Redis 的 LRU 算法中, 可以通过设置样本(sample)的数量来调优算法精度。
maxmemory-samples 5
以上就是Redis的六种淘汰策略。关于这六种策略的使用，使用者需要根据自身实际需要，选择合理的淘汰策略。读者可以根据自身需求，再结合下面的笔者经验，进行策略选择。
- 当部分数据访问频率较高而其余部分访问频率较低，或者数据的使用频率无法预测时，设置allkeys-lru比较合适。
- 如果所有数据访问概率大致相等，可以选择allkeys-random。
- 如果开发者需要通过设置不同的ttls来确定数据过期的顺序，此时可以选择volatile-ttl策略。
- 如果你想让一些数据长期保存，而一些数据可以消除，最好选择volatile-lru或volatile-random。
- 由于设置expire会消耗额外的内存，如果你打算避免Redis内存浪费在这一项上，可以选择allkeys-lru策略，这样就可以不再设置过期时间，高效利用内存。
经验之谈
对于redis的操作，我们应该慎之又慎。
- 不要放垃圾数据，及时清理无用数据。
- key尽量都设置过期时间。对具有时效性的key设置过期时间，通过redis自身的过期key清理策略来降低过期key对于内存的占用，同时也能够减少业务的麻烦，不需要定期手动清理了。
- 单Key不要过大，这种key在get的时候网络传输延迟会比较大，需要分配的输出缓冲区也比较大，在定期清理的时候也容易造成比较高的延迟. 最好能通过业务拆分，数据压缩等方式避免这种过大的key的产生。
- 不同业务如果公用一个业务的话，最好使用不同的逻辑db分开。这是因为Redis的过期Key清理策略和强制淘汰策略都会遍历各个db。将key分布在不同的db有助于过期Key的及时清理。另外不同业务使用不同db也有助于问题排查和无用数据的及时下线。
