0

0

一文聊聊Redis中的过期操作和过期策略

青灯夜游

青灯夜游

发布时间:2022-02-09 10:12:37

|

3146人浏览过

|

来源于掘金社区

转载

本篇文章带大家了解一下redis中的过期操作和过期策略,介绍一下redis中设置过期时间的四种方法、持久化中的过期键、过期键执行流程等,希望对大家有所帮助!

一文聊聊Redis中的过期操作和过期策略

如果在 Redis 中没有过期这个概念,这就意味着我们所有写入的键只要不主动删除就会一直保存在 Redis 中,而 Redis 又是一个基于内存的数据库,内存空间是非常有限的。【相关推荐:Redis视频教程

过期操作

过期设置

Redis 中设置过期时间主要通过以下四种方式:

  • 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。
  • expireat key timestamp:设置 key 在某个时间戳(精确到秒)之后过期。
  • pexpireat key millisecondsTimestamp:设置 key 在某个时间戳(精确到毫秒)之后过期。

可用命令 ttl key (以秒为单位)或 pttl key (以毫秒为单位)来查看 key 还有多久过期。

Redis 可以使用 time 命令查询当前时间的时间戳(精确到秒)。

字符串中几个直接操作过期时间的方法,如下列表:

  • set key value ex seconds:设置键值对的同时指定过期时间(精确到秒)。
  • set key value px milliseconds:设置键值对的同时指定过期时间(精确到毫秒)。
  • setex key seconds valule:设置键值对的同时指定过期时间(精确到秒)。

移除过期时间

使用命令: persist key 可以移除键值的过期时间。-1 表示永不过期。

Java 实现过期操作

使用 Jedis 来实现对 Redis 的操作,代码:

public class TTLTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建 Redis 连接
        Jedis jedis = new Jedis("xxx.xxx.xxx.xxx", 6379);
        // 设置 Redis 密码(如果没有密码,此行可省略)
        jedis.auth("xxx");
        // 存储键值对(默认情况下永不过期)
        jedis.set("k", "v");
        // 查询 TTL(过期时间)
        Long ttl = jedis.ttl("k");
        // 打印过期日志
        // 过期时间:-1
        System.out.println("过期时间:" + ttl);
        // 设置 100s 后过期
        jedis.expire("k", 100);
        // 等待 1s 后执行
        Thread.sleep(1000);
        // 打印过期日志
        // 执行 expire 后的 TTL=99
        System.out.println("执行 expire 后的 TTL=" + jedis.ttl("k"));
    }
}

更多过期操作方法,如下列表:

  • pexpire(String key, long milliseconds):设置 n 毫秒后过期。
  • expireAt(String key, long unixTime):设置某个时间戳后过期(精确到秒)。
  • pexpireAt(String key, long millisecondsTimestamp):设置某个时间戳后过期(精确到毫秒)。
  • persist(String key):移除过期时间。
public class TTLTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建 Redis 连接
        Jedis jedis = new Jedis("xxx.xxx.xxx.xxx", 6379);
        // 设置 Redis 密码(如果没有密码,此行可省略)
        jedis.auth("xxx");
        // 存储键值对(默认情况下永不过期)
        jedis.set("k", "v");
        // 查询 TTL(过期时间)
        Long ttl = jedis.ttl("k");
        // 打印过期日志
        System.out.println("过期时间:" + ttl);
        // 设置 100s 后过期
        jedis.expire("k", 100);
        // 等待 1s 后执行
        Thread.sleep(1000);
        // 打印过期日志
        System.out.println("执行 expire 后的 TTL=" + jedis.ttl("k"));
        // 设置 n 毫秒后过期
        jedis.pexpire("k", 100000);
        // 设置某个时间戳后过期(精确到秒)
        jedis.expireAt("k", 1573468990);
        // 设置某个时间戳后过期(精确到毫秒)
        jedis.pexpireAt("k", 1573468990000L);
        // 移除过期时间
        jedis.persist("k");
    }
}

持久化中的过期键

RDB 中的过期键

RDB 文件分为两个阶段,RDB 文件生成阶段和加载阶段。

1. RDB 文件生成

RDB 加载分为以下两种情况:

  • 如果 Redis服务器运行模式的话,在载入 RDB 文件时,程序会对文件中保存的键进行检查,过期键不会被载入到数据库中。所以过期键不会对载入 RDB 文件的主服务器造成影响;
  • 如果 Redis服务器运行模式的话,在载入 RDB 文件时,不论键是否过期都会被载入到数据库中。但由于主从服务器在进行数据同步时,从服务器的数据会被清空。所以一般来说,过期键对载入 RDB 文件的从服务器也不会造成影响。

RDB 文件加载的源码可以在 rdb.c 文件的 rdbLoad() 函数中找到,源码所示:

/* Check if the key already expired. This function is used when loading
* an RDB file from disk, either at startup, or when an RDB was
* received from the master. In the latter case, the master is
* responsible for key expiry. If we would expire keys here, the
* snapshot taken by the master may not be reflected on the slave. 
*
* 如果服务器为主节点的话,
* 那么在键已经过期的时候,不再将它们关联到数据库中去
*/
if (server.masterhost == NULL && expiretime != -1 && expiretime < now) {
    decrRefCount(key);
    decrRefCount(val);
    // 跳过
    continue;
}

AOF 中的过期键

1. AOF 文件写入

RedisAOF 模式持久化时,如果数据库某个过期键还没被删除,那么 AOF 文件会保留此过期键,当此过期键被删除后,Redis 会向 AOF 文件追加一条 DEL 命令来显式地删除该键值。

2. AOF 重写

执行 AOF 重写时,会对 Redis 中的键值对进行检查已过期的键不会被保存到重写后的 AOF 文件中,因此不会对 AOF 重写造成任何影响。

主从库的过期键

Redis 运行在主从模式下时,从库不会进行过期扫描,从库对过期的处理是被动的。也就是即使从库中的 key 过期了,如果有客户端访问从库时,依然可以得到 key 对应的值,像未过期的键值对一样返回。

从库的过期键处理依靠主服务器控制,主库在 key 到期时,会在 AOF 文件里增加一条 del 指令,同步到所有的从库,从库通过执行这条 del 指令来删除过期的 key

过期策略

在 Redis 中我们可以给一些元素设置过期时间,那当它过期之后 Redis 是如何处理这些过期键呢?

过期键执行流程

Redis 之所以能知道那些键值过期,是因为在 Redis 中维护了一个字典,存储了所有设置了过期时间的键值,我们称之为过期字典

1.png

过期键源码分析

AssemblyAI
AssemblyAI

转录和理解语音的AI模型

下载

过期键存储在 redisDb 结构中,源代码在 src/server.h 文件中(基于 Redis 5):

/* Redis database representation. There are multiple databases identified
 * by integers from 0 (the default database) up to the max configured
 * database. The database number is the 'id' field in the structure. */
typedef struct redisDb {
    dict *dict;                 /* 数据库键空间,存放着所有的键值对 */
    dict *expires;              /* 键的过期时间 */
    dict *blocking_keys;        /* Keys with clients waiting for data (BLPOP)*/
    dict *ready_keys;           /* Blocked keys that received a PUSH */
    dict *watched_keys;         /* WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS */
    int id;                     /* Database ID */
    long long avg_ttl;          /* Average TTL, just for stats */
    list *defrag_later;         /* List of key names to attempt to defrag one by one, gradually. */
} redisDb;

过期键数据结构如下图所示:

2.png

过期策略

Redis 会删除已过期的键值,以此来减少 Redis 的空间占用,但因为 Redis 本身是单线的,如果因为删除操作而影响主业务的执行就得不偿失了,为此 Redis 需要制定多个(过期)删除策略来保证正常执行的性能。

定时删除

在设置键值过期时间时,创建一个定时事件,当过期时间到达时,由事件处理器自动执行键的删除操作

  • 优点:保证内存可以被尽快地释放。
  • 缺点:在 Redis 高负载的情况下或有大量过期键需要同时处理时,会造成 Redis 服务器卡顿,影响主业务执行。

惰性删除

不主动删除过期键,每次从数据库获取键值时判断是否过期,如果过期则删除键值,并返回 null

  • 优点:因为每次访问时,才会判断过期键,所以此策略只会使用很少的系统资源。
  • 缺点:系统占用空间删除不及时,导致空间利用率降低,造成了一定的空间浪费。

源码解析

惰性删除的源码位于 src/db.c 文件的 expireIfNeeded 方法中,源码如下:

int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
    // 判断键是否过期
    if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;
    if (server.masterhost != NULL) return 1;
    /* 删除过期键 */
    // 增加过期键个数
    server.stat_expiredkeys++;
    // 传播键过期的消息
    propagateExpire(db,key,server.lazyfree_lazy_expire);
    notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EXPIRED,
        "expired",key,db->id);
    // server.lazyfree_lazy_expire 为 1 表示异步删除(懒空间释放),反之同步删除
    return server.lazyfree_lazy_expire ? dbAsyncDelete(db,key) :
                                         dbSyncDelete(db,key);
}
// 判断键是否过期
int keyIsExpired(redisDb *db, robj *key) {
    mstime_t when = getExpire(db,key);
    if (when < 0) return 0; /* No expire for this key */
    /* Don't expire anything while loading. It will be done later. */
    if (server.loading) return 0;
    mstime_t now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime();
    return now > when;
}
// 获取键的过期时间
long long getExpire(redisDb *db, robj *key) {
    dictEntry *de;
    /* No expire? return ASAP */
    if (dictSize(db->expires) == 0 ||
       (de = dictFind(db->expires,key->ptr)) == NULL) return -1;
    /* The entry was found in the expire dict, this means it should also
     * be present in the main dict (safety check). */
    serverAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);
    return dictGetSignedIntegerVal(de);
}

所有对数据库的读写命令在执行之前,都会调用 expireIfNeeded 方法判断键值是否过期,过期则会从数据库中删除,反之则不做任何处理。

3.png

定期删除

每隔一段时间检查一次数据库,随机删除一些过期键

Redis 默认每秒进行 10 次过期扫描,此配置可通过 Redis 的配置文件 redis.conf 进行配置,配置键为 hz 它的默认值是 hz 10

注意:Redis 每次扫描并不是遍历过期字典中的所有键,而是采用随机抽取判断并删除过期键的形式执行的。

定期删除流程

  • 从过期字典中随机取出 20 个键。

  • 删除这 20 个键中过期的键。

  • 如果过期 key 的比例超过 25%,重复步骤 1。

同时为了保证过期扫描不会出现循环过度,导致线程卡死现象,算法还增加了扫描时间的上限,默认不会超过 25ms。

4.png

  • 优点:通过限制删除操作的时长和频率,来减少删除操作对 Redis 主业务的影响,同时也能删除一部分过期的数据减少了过期键对空间的无效占用。
  • 缺点:内存清理方面没有定时删除效果好,同时没有惰性删除使用的系统资源少。

源码解析

定期删除的核心源码在 src/expire.c 文件下的 activeExpireCycle 方法中,源码如下:

void activeExpireCycle(int type) {
    static unsigned int current_db = 0; /* 上次定期删除遍历到的数据库ID */
    static int timelimit_exit = 0;      /* Time limit hit in previous call? */
    static long long last_fast_cycle = 0; /* 上一次执行快速定期删除的时间点 */
    int j, iteration = 0;
    int dbs_per_call = CRON_DBS_PER_CALL; // 每次定期删除,遍历的数据库的数量
    long long start = ustime(), timelimit, elapsed;
    if (clientsArePaused()) return;
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST) {
        if (!timelimit_exit) return;
        // ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION 是快速定期删除的执行时长
        if (start < last_fast_cycle + ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION*2) return;
        last_fast_cycle = start;
    }
    if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
        dbs_per_call = server.dbnum;
    // 慢速定期删除的执行时长
    timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;
    timelimit_exit = 0;
    if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
    if (type == ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST)
        timelimit = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION; /* 删除操作的执行时长 */
    long total_sampled = 0;
    long total_expired = 0;
    for (j = 0; j < dbs_per_call && timelimit_exit == 0; j++) {
        int expired;
        redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
        current_db++;
        do {
            // .......
            expired = 0;
            ttl_sum = 0;
            ttl_samples = 0;
            // 每个数据库中检查的键的数量
            if (num > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP)
                num = ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP;
            // 从数据库中随机选取 num 个键进行检查
            while (num--) {
                dictEntry *de;
                long long ttl;
                if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
                ttl = dictGetSignedInteger
                // 过期检查,并对过期键进行删除
                if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
                if (ttl > 0) {
                    /* We want the average TTL of keys yet not expired. */
                    ttl_sum += ttl;
                    ttl_samples++;
                }
                total_sampled++;
            }
            total_expired += expired;
            if (ttl_samples) {
                long long avg_ttl = ttl_sum/ttl_samples;
                if (db->avg_ttl == 0) db->avg_ttl = avg_ttl;
                db->avg_ttl = (db->avg_ttl/50)*49 + (avg_ttl/50);
            }
            if ((iteration & 0xf) == 0) { /* check once every 16 iterations. */
                elapsed = ustime()-start;
                if (elapsed > timelimit) {
                    timelimit_exit = 1;
                    server.stat_expired_time_cap_reached_count++;
                    break;
                }
            }
            /* 每次检查只删除 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4 个过期键 */
        } while (expired > ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP/4);
    }
    // .......
}

activeExpireCycle 方法在规定的时间,分多次遍历各个数据库,从过期字典中随机检查一部分过期键的过期时间,删除其中的过期键。

这个函数有两种执行模式,一个是快速模式一个是慢速模式,体现是代码中的 timelimit 变量,这个变量是用来约束此函数的运行时间的。快速模式下 timelimit 的值是固定的,等于预定义常量 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST_DURATION,慢速模式下,这个变量的值是通过 1000000 * ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100 计算的。

Redis 使用的过期策略

Redis 使用的是惰性删除加定期删除的过期策略

更多编程相关知识,请访问:编程入门!!

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

WorkBuddy
WorkBuddy

腾讯云推出的AI原生桌面智能体工作台

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
TypeScript类型系统进阶与大型前端项目实践
TypeScript类型系统进阶与大型前端项目实践

本专题围绕 TypeScript 在大型前端项目中的应用展开,深入讲解类型系统设计与工程化开发方法。内容包括泛型与高级类型、类型推断机制、声明文件编写、模块化结构设计以及代码规范管理。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建类型安全、结构清晰、易维护的前端工程体系,提高团队协作效率与代码质量。

49

2026.03.13

Python异步编程与Asyncio高并发应用实践
Python异步编程与Asyncio高并发应用实践

本专题围绕 Python 异步编程模型展开,深入讲解 Asyncio 框架的核心原理与应用实践。内容包括事件循环机制、协程任务调度、异步 IO 处理以及并发任务管理策略。通过构建高并发网络请求与异步数据处理案例,帮助开发者掌握 Python 在高并发场景中的高效开发方法,并提升系统资源利用率与整体运行性能。

89

2026.03.12

C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践
C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践

本专题围绕 C# 在现代后端架构中的微服务实践展开,系统讲解基于 ASP.NET Core 构建可扩展服务体系的核心方法。内容涵盖服务拆分策略、RESTful API 设计、服务间通信、API 网关统一入口管理以及服务治理机制。通过真实项目案例,帮助开发者掌握构建高可用微服务系统的关键技术,提高系统的可扩展性与维护效率。

276

2026.03.11

Go高并发任务调度与Goroutine池化实践
Go高并发任务调度与Goroutine池化实践

本专题围绕 Go 语言在高并发任务处理场景中的实践展开,系统讲解 Goroutine 调度模型、Channel 通信机制以及并发控制策略。内容包括任务队列设计、Goroutine 池化管理、资源限制控制以及并发任务的性能优化方法。通过实际案例演示,帮助开发者构建稳定高效的 Go 并发任务处理系统,提高系统在高负载环境下的处理能力与稳定性。

59

2026.03.10

Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践
Kotlin Android模块化架构与组件化开发实践

本专题围绕 Kotlin 在 Android 应用开发中的架构实践展开,重点讲解模块化设计与组件化开发的实现思路。内容包括项目模块拆分策略、公共组件封装、依赖管理优化、路由通信机制以及大型项目的工程化管理方法。通过真实项目案例分析,帮助开发者构建结构清晰、易扩展且维护成本低的 Android 应用架构体系,提升团队协作效率与项目迭代速度。

99

2026.03.09

JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践
JavaScript浏览器渲染机制与前端性能优化实践

本专题围绕 JavaScript 在浏览器中的执行与渲染机制展开,系统讲解 DOM 构建、CSSOM 解析、重排与重绘原理,以及关键渲染路径优化方法。内容涵盖事件循环机制、异步任务调度、资源加载优化、代码拆分与懒加载等性能优化策略。通过真实前端项目案例,帮助开发者理解浏览器底层工作原理,并掌握提升网页加载速度与交互体验的实用技巧。

105

2026.03.06

Rust内存安全机制与所有权模型深度实践
Rust内存安全机制与所有权模型深度实践

本专题围绕 Rust 语言核心特性展开,深入讲解所有权机制、借用规则、生命周期管理以及智能指针等关键概念。通过系统级开发案例,分析内存安全保障原理与零成本抽象优势,并结合并发场景讲解 Send 与 Sync 特性实现机制。帮助开发者真正理解 Rust 的设计哲学,掌握在高性能与安全性并重场景中的工程实践能力。

230

2026.03.05

PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践
PHP高性能API设计与Laravel服务架构实践

本专题围绕 PHP 在现代 Web 后端开发中的高性能实践展开,重点讲解基于 Laravel 框架构建可扩展 API 服务的核心方法。内容涵盖路由与中间件机制、服务容器与依赖注入、接口版本管理、缓存策略设计以及队列异步处理方案。同时结合高并发场景,深入分析性能瓶颈定位与优化思路,帮助开发者构建稳定、高效、易维护的 PHP 后端服务体系。

619

2026.03.04

AI安装教程大全
AI安装教程大全

2026最全AI工具安装教程专题:包含各版本AI绘图、AI视频、智能办公软件的本地化部署手册。全篇零基础友好,附带最新模型下载地址、一键安装脚本及常见报错修复方案。每日更新,收藏这一篇就够了,让AI安装不再报错!

173

2026.03.04

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
进程与SOCKET
进程与SOCKET

共6课时 | 0.4万人学习

Redis+MySQL数据库面试教程
Redis+MySQL数据库面试教程

共72课时 | 7.2万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号