网站建设人才seo任务
参考：面试官：为什么 Redis 不立刻删除已经过期的数据？
目录
1.Redis 给缓存数据设置过期时间有什么用？
2.Redis 是如何判断数据是否过期的呢？
3.Redis 过期 key 删除策略了解么？
4.大量 key 集中过期怎么办？
1.Redis 给缓存数据设置过期时间
- 在日常中，短信验证码一般只在 1 分钟内有效，用户登录的 Token 可能只在 1 天内有效，超过过期时间就会失效。
- 上面的例子就是Redis 给缓存数据设置过期时间的一个业务场景，那么Redis 给缓存数据设置过期时间有什么好处？
- 因为内存是有限且珍贵的，如果不对缓存数据设置过期时间，那内存占用就会一直增长，最终可能会导致 OOM 问题。通过设置合理的过期时间，Redis 会自动删除暂时不需要的数据，为新的缓存数据腾出空间。 有助于缓解内存的消耗。
#设置过期时间命令 expire命令，setex 命令expire key 60 # 数据在 60s 后过期pexpire key 60000 # 命令 pexpire 设置 key 在 60000 毫秒（即 60 秒）后过期#设置过期时间命令 setex 命令setex key 60 value # 数据在 60s 后过期, seyex 将 "key" 设置为 "value"，并在 60 秒后过期psetex key 60000 value #使用 PSETEX 指定毫秒为单位的过期时间#查看过期时间命令ttl命令ttl key # 查看数据还有多久过期# 移除一个键的过期时间,使其永久存储，有效，persist 命令persist my_key注：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 。
OOM 问题（Out Of Memory）
当 JVM 因为没有足够的内存来为对象分配空间，并且垃圾回收器也已经没有空间可回收时，就会抛出这个错误。
分配过少：JVM 初始化内存小，业务使用了大量内存；或者不同 JVM 区域分配内存不合理
代码漏洞：某一个对象被频繁申请，不用了之后却没有被释放，导致内存耗尽
内存泄漏：申请使用完的内存没有释放，导致虚拟机不能再次使用该内存，此时这段内存就泄露了。因为申请者不用了，而又不能被虚拟机分配给别人用，久而久之内存空间会越来越小。
内存溢出：申请的内存超出了 JVM 能提供的内存大小，此时称之为溢出，如果内存泄漏持续存在，最后一定会溢出，两者是因果关系。
2.Redis 判断数据是否过期
- Redis 通过一个叫做过期字典（redisDB 结构的 expires 字典保存了数据库中所有键的过期时间，该字典被称为过期字典，可以看作是 hash 表）来保存数据过期的时间。
- 过期字典的键（一个指针）指向 redisDB中的某个 key(键对象)，过期字典的值是一个 long long 类型的整数，这个整数保存了 key 所指向的数据库键的过期时间（毫秒精度的 UNIX 时间戳）。
- 在查询一个 key 的时候，Redis 首先检查该 key 是否存在于过期字典中（时间复杂度为 O(1)），如果不在就直接返回，在的话需要判断一下这个 key 是否过期，过期直接删除 key 然后返回 null。
3.Redis 过期 key 删除策略
常用的过期数据的删除策略：
惰性删除：只会在取出/查询 key 的时候才对数据进行过期检查。这种方式对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。 好处是：如果我们设置了过期时间的key 数量非常庞大的话，挨个遍历检查是非常耗时的，会严重影响性能。Redis 设计这种策略的目的是为了平衡内存和性能。
定期删除：周期性地随机从设置了过期时间的 key 中抽查一批，然后逐个检查这些 key 是否过期，过期就删除 key。相比于惰性删除，定期删除对内存更友好，对 CPU 不太友好。
延迟队列：把设置过期时间的 key 放到一个延迟队列里，到期之后就删除 key。这种方式可以保证每个过期 key 都能被删除，但维护延迟队列太麻烦，队列本身也要占用资源。 因为在key 多的情况下，一个延迟队列可能无法容纳；修改 key 的过期时间就需要调整期在延迟队列中的位置，还需要引入并发控制。
定时删除：每个设置了过期时间的 key 都会在设置的时间到达时立即被删除。这种方法可以确保内存中不会有过期的键，但是它对 CPU 的压力最大，因为它需要为每个键都设置一个定时器。
Redis 采用的是定期删除+惰性/懒汉式删除 结合的策略
定期删除对内存更加友好，惰性删除对 CPU 更加友好，二者结合起来使用既能兼顾 CPU 友好，又能兼顾内存友好。
Redis 的定期删除过程
- 随机的（周期性地随机从设置了过期时间的 key 中抽查一批），并不能够保证所有过期键都会被立即删除。这就是为什么有的 key 过期了，并没有被删除。
- 而且Redis 底层还会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。
因此，定期删除会受到执行时间和过期 key 的比例的影响：
如果删除操作的执行时间已经超过了阈值，就会中断这一次定期删除循环，以避免使用过多的 CPU 时间。
如果这一批过期的 key 比例超过一个比例，就会重复执行此删除流程，以更积极地清理过期 key。相应地，如果过期的 key 比例低于这个比例，就会中断这一次定期删除循环，避免做过多的工作而获得很少的内存回收。
Redis 7.2 版本每次随机抽查数量是 20 ，也就是说每次会随机选择 20 个设置了过期时间的 key 判断是否过期。Redis 7.2 版本的执行时间阈值是 25ms，过期 key 比例设定值是 **10%**。
4.大量 key 集中过期
如果存在大量 key 集中过期的问题，可能会使 Redis 的请求延迟变高。
尽量避免 key 集中过期，在设置键的过期时间时尽量随机一点。
对过期的 key 开启 lazyfree 机制（修改
redis.conf中的lazyfree-lazy-expire参数即可），这样会在后台异步删除过期的 key，不会阻塞主线程的运行。