过期时间的设置
在我们使用Redis的时候，最常使用的就是SET命令了。
SET命令除了可以设置key-value之外，还可以设置key的超时时间，情况如下。
设置完毕超时时间之后可以使用TTL查看对应key的剩余超时时间，单位为秒
而再次对同一个key使用SET命令的时候，并且没有设定超时时间，那么这个key的超时时间就会被擦除，情况如下。
可以发现name的超时时间变为了-1，也就是永不超时的意思。
导致这个问题的原因在于：SET命令如果不设定超时时间，那么Redis会自动擦除这个key的超时时间。
随着对内存占用的不断增长，很多原本设置了超时时间的key，随着后续的使用发现超时时间被擦除了，很可能就是由于这个原因导致的。
这个时候Redis中就会存在着大量的永不超时的key，消耗过多的内存资源。
所以，在使用Redis的SET命令的时候，如果刚开始设定了超时时间，那么之后修改这个key，也务必加上这个超时时间的参数，避免超时时间丢失的问题。
Redis是如何知道一个key是否过期的？
Redis本身是一个典型的key-value内存存储数据库，因此所有的key、value都保存在Dict结构中。不过在其database结构体中，有两个Dict：一个用来记录key-value；另一个用来记录key-TTL。
也就是，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。过期字典的键指向 Redis 数据库中的某个 key(键)，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）。
大致如下图
下面是redis源码中的结构体设计
typedef struct redisDb { dict *dict; /*存放所有key及value的地方，也被称为keyspace*/ dict *expires;/*存放每一个key及其对应的TTL存活时间，只包含设置了TTL的key*/ 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,0~15 */ long long avg ttl; /*记录平均TTL时长*/ unsigned long expires_cursor;/* expire检查时在dict中抽样的索弓位置．*/ list *defrag_later;/*等待碎片整理的key列表．*/ }redisDb;
下面是Dict结构中每一个存放键值数据的节点。
其中key用于存放Redis中插入进去的键，v存放redis中插入进去的值或者超时时间。
typedef struct dictEntry { void *key; l/键 union { void *val; uint6_t u64; int64_t s64; double d;} v;//值 //下一个Entry的指针 struct dictEntry *next; }dictEntry ;
而Redis只需要通过这两个dict就可以得知对应的key对应的超时时间了。
Redis的两种过期key删除策略
- 惰性删除：只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查。这样对 CPU 最友好，但是可能会造成太多过期 key 没有被删除。当读/写一个key的时候，会判断key是否超时，如果是，那么就立即删除掉这个key，如果没有访问到，那么这个key有可能一直存在于内存中。
- 周期删除/定时删除：每隔一段时间抽取一批 key 执行删除过期 key 操作。并且，Redis 底层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。由于惰性删除策略无法保证冷数据被及时的删除，所以Redis会定期（默认每100ms）主动淘汰一批已经过期的key，这里的一批只是部分过期的key，所以可能会出现部分key已经过期但是还没有被删除的情况，导致占用的内存没有被释放。
定期删除对内存更加友好，惰性删除对 CPU 更加友好。两者各有千秋，所以 Redis 采用的是 定期删除+惰性/懒汉式删除 。但是，仅仅通过给 key 设置过期时间还是有问题的。因为还是可能存在定期删除和惰性删除漏掉了很多过期 key 的情况。这样就导致大量过期 key 堆积在内存里，然后就 Out of memory 了。
这里重点讲解周期删除
周期删除顾明思议是通过一个定时任务，周期性的抽样部分过期的key，然后执行删除。执行周期有两种:
- Redis会设置一个定时任务serverCron()，按照server.hz的频率来执行过期key清理，模式为SLOW
- Redis的每个事件循环前会调用beforeSleep()函数，执行过期key清理，模式为FAST
SLOW模式规则
① 执行频率受server.hz影响，默认为10，即每秒执行10次，每个执行周期100ms
② 执行清理耗时不超过一次执行周期的25%（25ms）
③ 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
④ 如果没达到时间上限（25ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束。
FAST模式规则（过期key比例小于10%不执行）
① 执行频率受beforeSleep()调用频率影响，但两次FAST模式间隔不低于2ms
② 执行清理耗时不超过1ms
③ 逐个遍历db，逐个遍历db中的bucket，抽取20个key判断是否过期
④ 如果没达到时间上限（1ms）并且过期key比例大于10%，再进行一次抽样，否则结束
上面说了这么多，还是有可能有很多的过期key存在于内存中，那么怎么办？
答案就是----Redis的内存淘汰机制
Redis内存淘汰机制
Redis在执行每一个命令之前都需要检测当前使用的内存空间，如果当前使用的内存已经超过了设定的maxmemory，那么Redis就会拒绝这次命令，并且主动触发内存淘汰策略，内存淘汰策略会主动删除一些key，删除这些key将会按照一定的规则。
内存淘汰就是当Redis内存使用达到设置的阈值时，Redis主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰:
int processCommand(client *c) { //如果服务器设置了server.maxmemory属性，并且并未有执行lua脚本 if (server.maxmemory && !server.lua_timedout) { //尝试进行内存淘汰performEvictions int out_of_memory = (performEvictions() == EVICT_FAIL); // ....... if (out_of_memory && reject_cmd_on_oom){ //拒绝请求 rejectCommand(c， shared. oomerr); return C_OK; } } }
Redis总共支持八种不同策略来选择要删除的key。
- noeviction:不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。
- volatile-ttl:对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越小越先被淘汰
- allkeys-random:对全体key，随机进行淘汰。也就是直接从db->dict中随机挑选
- volatile-random:对设置了TTL的key，随机进行淘汰。也就是从db->expires中随机挑选。
- allkeys-lru:对全体key，基于LRU算法进行淘汰
- volatile-lru:对设置了TTL的key，基于LRU算法进行淘汰
- allkeys-lfu: 对全体key，基于LFU算法进行淘汰
- volatile-lfu:对设置了TTL的key，基于LFI算法进行淘汰
比较容易混淆的有两个:
LRU (Least Recently Used)，最少最近使用。用当前时间减去最后一次访问时间，这个值越大则淘汰优先级越高。
LFU (Least Frequently Used)，最少频率使用。会统计每个key的访问频率，值越小淘汰优先级越高。
而如果使用LFU和LRU相关的算法，那么Redis就需要知道最近使用的频率和最近使用的时间，那么Redis是如何知道这些数据的呢？
Redis的数据都会被封装为RedisObject结构:
typedef struct redisobject { unsigned type:4; //对象类型 unsigned encoding: 4; //编码方式 unsigned lru:LRU_BITS; // LRU:以秒为单位记录最近一次访问时间，长度24bit // LFU:高16位以分钟为单位记录最近一次访问时间，低8位记录逻辑访问次数 int refcount; //引用计数，计数为0则可以回收 void *ptr; //数据指针,指向真实数据 }robj;
LFU的访问次数之所以叫做逻辑访问次数，是因为并不是每次key被访问都计数，而是通过运算:
① 生成0~1之间的随机数R
② 计算1/(旧次数 * lfu_log_factor + 1)，记录为P，lfu_log_factor默认为10
③ 如果R<P，则计数器＋1，且最大不超过255
④ 访问次数会随时间衰减，距离上一次访问时间每隔lfu_decay_time分钟(默认1)，计数器-1
现在用下面这张图介绍Redis的内存淘汰机制。
首先命令过来的时候先判断内存是否足够，如果是直接继续。如果不够，那么就判断是否开启了内存淘汰策略，如果没有开启，那么直接报错返回内存不够。如果开启了，那么进行判断，判断是对所有的key进行淘汰，还是只对设置了超时时间的key进行淘汰。
如果是对所有的key进行淘汰，那么直接从db中的dict进行操作，否则从db中的entries进行操作。
然后继续判断内存淘汰机制，如果是随机淘汰，那么直接随机淘汰一些key，然后判断是否内存够用，如果还是不够就继续循环，够了就结束。
如果不是选择随机淘汰，那么就创建一个淘汰池，然后获取数据库，从这些数据库中选择一些样本数据，之所以选择原本数据是因为如果对全部数据进行遍历比较进行LRU或者LFU算法，那么效率很低，因此直接抽一些原本也是够用的。
样本选择完毕之后，根据淘汰策略进行选择。
由于淘汰池设定的是升序淘汰，也就是存入淘汰池中的idleTime越大，那么越先淘汰。
同时如果淘汰池已经满了，那么再次插入数据的时候就需要进行判断了，如果要插入的idleTime更大，那么就把最小的放回去，把这次的插进去。（也就是比idleTime更大，越大越先淘汰）
因此如果是TTL淘汰，那么就用maxTTL（常量）-TTL（当前超时时间），如果这个差值很大，说明TTL很小，本身就快超时了，对所有的原本数据进行这个操作之后，选出部分差值最大的key将他们放入淘汰池。也就是按照idleTime升序插入到淘汰池中。也就是idleTime越大的在越下面，所以进行淘汰的时候倒叙遍历倒序淘汰数据即可。
然后继续判断下一个数据库，因此如果只是用一个数据库，那么效率就更好了。
如果没有下一个数据库就从淘汰池底部（以为是升序，越后面的数据越先淘汰）抽取一个key进行淘汰，然后进行判断内存是否足够，不足够继续删除，足够了停止删除。
相信讲解到这里你就明白为什么有些key没有设定超时时间却也被删除了。
