# 时间复杂度:O(1),最常用方式
expire key seconds
# 字符串独有方式
setex(String key, int seconds, String value)
除了string独有设置过期时间的方法,其他类型都需要依靠expire方法设置时间,若:
设置key
的过期时间。超时后,将会自动删除该key
。在Redis的术语中一个key
的相关超时是volatile的。
超时后只有对key
执行DEL、SET、GETSET时才会清除。所以,从概念上讲,所有改变key
而不用新值替换的所有操作都将保持超时不变。 例如,使用 INCR
递增key的值,执行 LPUSH
将新值推到 list 中或用 HSET
改变hash的field
,这些操作都使超时保持不变。
PERSIST
命令可以清除超时,使其变成一个永久key
key
被 RENAME
命令修改,相关的超时时间会转移到新key
key
被 RENAME
命令修改,比如原来就存在 Key_A
,然后调用 RENAME Key_B Key_A
命令,这时不管原来 Key_A
是永久的还是设为超时的,都会由Key_B
的有效期状态覆盖注意,使用非正超时调用 EXPIRE/PEXPIRE 或具有过去时间的 EXPIREAT/PEXPIREAT 将导致key被删除而不是过期(因此,发出的key事件将是 del,而不是过期)。
对已经有过期时间的key
执行EXPIRE
操作,将会更新它的过期时间。有很多应用有这种业务场景,例如记录会话的session。
在 Redis 版本之前 2.1.3 中,使用更改其值的命令更改具有过期集的密钥具有完全删除key的效果。由于现在修复的复制层中存在限制,因此需要此语义。
EXPIRE 将返回 0,并且不会更改具有超时集的键的超时。
1
如果成功设置过期时间。0
如果key
不存在或者不能设置过期时间。假设有一 Web 服务,对用户最近访问的最新 N 页感兴趣,这样每个相邻页面视图在上一个页面之后不超过 60 秒。从概念上讲,可以将这组页面视图视为用户的导航会话,该会话可能包含有关ta当前正在寻找的产品的有趣信息,以便你可以推荐相关产品。
可使用以下策略轻松在 Redis 中对此模式建模:每次用户执行页面视图时,您都会调用以下命令:
MULTI
RPUSH pagewviews.user:<userid> http://.....
EXPIRE pagewviews.user:<userid> 60
EXEC
如果用户空闲超过 60 秒,则将删除该key,并且仅记录差异小于 60 秒的后续页面视图。 此模式很容易修改,使用 INCR 而不是使用 RPUSH 的列表。
通常,创建 Redis 键时没有关联的存活时间。key将永存,除非用户以显式方式(例如 DEL 命令)将其删除。 EXPIRE 族的命令能够将过期项与给定key关联,但代价是该key使用的额外内存。当key具有过期集时,Redis 将确保在经过指定时间时删除该key。 可使用 EXPIRE 和 PERSIST 命令(或其他严格命令)更新或完全删除生存的关键时间。
在 Redis 2.4 中,过期可能不准确,并且可能介于 0 到 1 秒之间。 由于 Redis 2.6,过期误差从 0 到 1 毫秒。
过期信息的键存储为绝对 Unix 时间戳(Redis 版本 2.6 或更高版本为毫秒)。这意味着即使 Redis 实例不处于活动状态,时间也在流动。 要使过期工作良好,必须稳定计算机时间。若将 RDB 文件从两台计算机上移动,其时钟中具有大 desync,则可能会发生有趣的事情(如加载时加载到过期的所有key)。 即使运行时的实例,也始终会检查计算机时钟,例如,如果将一个key设置为 1000 秒,然后在将来设置计算机时间 2000 秒,则该key将立即过期,而不是持续 1000 秒。
为保证 Redis 的高性能,所以不会单独安排一个线程专门去删除。
key过期时不删除,每次获取key时,再去检查是否过期。若过期,则删除,返回null。
删除操作只发生在取key时,且只删除当前key,所以对CPU时间占用较少。此时删除已非做不可,毕竟若还不删除,就会获取到已过期key。
当查询该key时,Redis再很懒惰地检查是否删除。这和 Spring 的延迟初始化有着异曲同工之妙。
但这是不够的,因为有过期key,永远不会再访问。若大量key在超出TTL后,很久一段时间内,都没有被获取过,则可能发生内存泄露(无用垃圾占用了大量内存)。
无论如何,这些key都应过期,因此还需要定期 Redis 在具有过期集的key之间随机测试几个key。已过期的所有key将从key空间中删除。
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。
保证内存被尽快释放
所以没人用
每隔一段时间执行一次删除过期key操作。
难点
具体来说,如下 Redis 每秒 10 次:
这是一个微不足道的概率算法,假设我们的样本代表整个key空间,继续过期,直到可能过期的key百分比低于 25%。 这意味着在任何给定时刻,使用内存的已过期的最大键量等于最大写入操作量/秒除以 4。
惰性删除+定期删除。
在进行get或setnx等操作时,先检查key是否过期:
简单而言,对指定个数个库的每一个库随机删除小于等于指定个数个过期key。
注意:
由于在实际中并没有操作过定期删除的时长和频率,所以这两个值的设置方式作为疑问。
过期key对RDB没有任何影响。
过期key对AOF没有任何影响。
重写时,会先判断key是否过期,已过期的key不会重写到aof文件
为了在不牺牲一致性的情况下获得正确行为,当key过期时,DEL 操作将同时在 AOF 文件中合成并获取所有附加的从节点。这样,过期的这个处理过程集中到主节点中,还没有一致性错误的可能性。
但是,虽然连接到主节点的从节点不会独立过期key(但会等待来自master的 DEL),但它们仍将使用数据集中现有过期的完整状态,因此,当选择slave作为master时,它将能够独立过期key,完全充当master。
默认每台Redis服务器有16个数据库,默认使用0号数据库,所有的操作都是对0号数据库的操作
# 设置数据库数量。默认为16个库,默认使用DB 0,可使用"select 1"来选择一号数据库
# 注意:由于默认使用0号数据库,那么我们所做的所有的缓存操作都存在0号数据库上,
# 当你在1号数据库上去查找的时候,就查不到之前set过的缓存
# 若想将0号数据库上的缓存移动到1号数据库,可以使用"move key 1"
databases 16
可是,很多过期key,你没及时去查,定期删除也漏掉了,大量过期key堆积内存,Redis内存殆耗尽! 因此内存满时,还需有内存淘汰机制!这就是 Redis 自己 主动删除 数据了!
不删除任何东西,只需在写操作中返回错误。即不会继续服务写请求 (但DEL 请求可继续服务),读请求可继续进行。 这保证不会丢数据,但会让线上业务无法持续进行。
createEnumConfig("maxmemory-policy", NULL,
MODIFIABLE_CONFIG, maxmemory_policy_enum,
server.maxmemory_policy,
MAXMEMORY_NO_EVICTION, NULL, NULL),
当内存不足以容纳新写入的数据时,在键空间中,随机移除某key。
但是凭啥随机呢,至少也是把最近最少使用的key删除。
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,没有设置过期时间的 key 也会被淘汰。
LRU的关键是看页面最后一次被使用到发生调度的时间长短,而LFU关键是看一定时间段内页面被使用的频率。
尝试淘汰设置了过期时间的 key,最少使用的 key 优先被淘汰。 没有设置过期时间的 key 不会被淘汰,这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。 区别于 allkey-lru,这个策略要淘汰的只是过期的 key 集。
淘汰的 key 是过期 key 集合中随机的 key。
淘汰的策略不是 LRU,而是 key 的剩余寿命 ttl 的值,ttl 越小越优先被淘汰。
volatile-xxx 策略只会针对带TTL的 key 进行淘汰,allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。
可以充分的利用Redis的特性,大大提高效率。
参考