从过期字典中随机抽取 20 个 key；
检查这 20 个 key 是否过期，并删除已过期的 key；
如果本轮检查的已过期 key 的数量，超过 5 个（20/4），也就是「已过期 key 的数量」占比「随机抽取 key 的数量」大于 25%，则继续重复步骤 1；如果已过期的 key 比例小于 25%，则停止继续删除过期 key，然后等待下一轮再检查。

可以看到，定期删除是一个循环的流程。那 Redis 为了保证定期删除不会出现循环过度，导致线程卡死现象，为此增加了定期删除循环流程的时间上限，默认不会超过 25ms。

定期删除的流程如下：

定期删除策略优缺点

优点：

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，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：

难以确定删除操作执行的时长和频率。如果执行的太频繁，就会对 CPU 不友好；如果执行的太少，那又和惰性删除一样了，过期 key 占用的内存不会及时得到释放。

Redis 过期删除总结

可以看到，惰性删除策略和定期删除策略都有各自的优点，所以 Redis 选择「惰性删除+定期删除」这两种策略配和使用，以求在合理使用 CPU 时间和避免内存浪费之间取得平衡。

Redis支持的两种过期策略总结：

惰性删除：客户端访问一个key的时候，Redis会先检查它的过期时间，如果发现过期就立刻删除这个key。
定期删除：Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典中，并对该字典进行每秒10次的过期扫描，过期扫描不会遍历字典中所有的key，而是采用了一种简单的贪心策略。该策略的删除逻辑如下：

从过期字典中随机选择20个key；
删除这20个key中已过期的key；
如果已过期key的比例超过25%，则重复步骤1。

其他特殊过期情况

Redis 持久化时，对过期键会如何处理的？

Redis 持久化文件有两种格式：RDB（Redis Database）和 AOF（Append Only File），下面我们分别来看过期键在这两种格式中的呈现状态。

RDB 过程过期策略

RDB 文件分为两个阶段，RDB 文件生成阶段和加载阶段。

RDB 文件生成阶段

从内存状态持久化成 RDB（文件）的时候，会对 key 进行过期检查，过期的键「不会」被保存到新的 RDB 文件中，因此 Redis 中的过期键不会对生成新 RDB 文件产生任何影响。

RDB 加载阶段

RDB 加载阶段时，要看服务器是主服务器还是从服务器，分别对应以下两种情况：

如果 Redis 是「主服务器」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 是「从服务器」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。

AOF 过程过期策略

AOF 文件分为两个阶段，AOF 文件写入阶段和 AOF 重写阶段。

AOF 文件写入阶段

当 Redis 以 AOF 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。

AOF 重写阶段

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。

Redis 主从模式中，对过期键会如何处理？

当 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。

Redis 内存满了，会如何进行删除？

在 Redis 的运行内存达到了某个阀值，就会触发内存淘汰机制，这个阀值就是我们设置的最大运行内存，此值在 Redis 的配置文件中可以找到，配置项为 maxmemory。

Redis的淘汰策略

当写入数据将导致超出maxmemory限制时，Redis会采用maxmemory-policy所指定的策略进行数据淘汰，该策略一共包含如下8种选项：

策略	描述	版本
noeviction	直接返回错误；
volatile-ttl	从设置了过期时间的键中，选择过期时间最小的键，进行淘汰；
volatile-random	从设置了过期时间的键中，随机选择键，进行淘汰；
volatile-lru	从设置了过期时间的键中，使用LRU算法选择键，进行淘汰；
volatile-lfu	从设置了过期时间的键中，使用LFU算法选择键，进行淘汰；	4.0
allleys-random	从所有的键中，随机选择键，进行淘汰；
allkeys-lru	从所有的键中，使用LRU算法选择键，进行淘汰；
allkeys-lfu	从所有的键中，使用LFU算法选择键，进行淘汰；	4.0

其中，volatile前缀代表从设置了过期时间的键中淘汰数据，allkeys前缀代表从所有的键中淘汰数据。

关于后缀，ttl代表选择过期时间最小的键，random代表随机选择键，需要我们额外关注的是lru和lfu后缀，它们分别代表采用lru算法和lfu算法来淘汰数据。

LRU（Least Recently Used）是按照最近最少使用原则来筛选数据，即最不常用的数据会被筛选出来！

标准LRU：把所有的数据组成一个链表，表头和表尾分别表示MRU（Max Recently Used）和LRU（Least Recently Used）端，即最常使用端和最少使用端。刚被访问的数据会被移动到MRU端，而新增的数据也是刚被访问的数据，也会被移动到MRU端。当链表的空间被占满时，它会删除LRU端的数据。
近似LRU：Redis会记录每个数据的最近一次访问的时间戳（LRU）。Redis执行写入操作时，若发现内存超出maxmemory，就会执行一次近似LRU淘汰算法。近似LRU会随机采样N个key，然后淘汰掉最旧的key，若淘汰后内存依然超出限制，则继续采样淘汰。可以通过maxmemory_samples配置项，设置近似LRU每次采样的数据个数，该配置项的默认值为5。

LRU算法的不足之处在于，若一个key很少被访问，只是刚刚偶尔被访问了一次，则它就被认为是热点数据，短时间内不会被淘汰。

LFU算法正式用于解决上述问题，LFU（Least Frequently Used）是Redis4新增的淘汰策略，它根据key的最近访问频率进行淘汰。LFU在LRU的基础上，为每个数据增加了一个计数器，来统计这个数据的访问次数。当使用LFU策略淘汰数据时，首先会根据数据的访问次数进行筛选，把访问次数最低的数据淘汰出内存。如果两个数据的访问次数相同，LFU再比较这两个数据的访问时间，把访问时间更早的数据淘汰出内存。

如何合理的设置过期时间？

热点数据不设置过期时间，使其达到“物理”上的永不过期，可以避免缓存击穿问题；
在设置过期时间时，可以附加一个随机数，避免大量的key同时过期，导致缓存雪崩。

Redis 过期删除机制探究

Redis 过期删除机制探究

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