Redis 的键空间是什么？
Redis 的键空间（key space）是指 Redis 数据库中存储的所有键值对的集合。可以理解为 Redis 数据库的一张大表，其中每一行是一个键值对。键空间内的键支持多种数据类型（如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），并且可以为键设置过期时间，来实现自动删除。
如何设置 Redis 的过期时间？
Redis 提供了多种方式来设置键的过期时间：
-
EXPIRE 命令：
用于设置键的过期时间（以秒为单位）。
示例：EXPIRE key 10（10秒后过期）。 -
PEXPIRE 命令：
设置键的过期时间（以毫秒为单位）。
示例：PEXPIRE key 10000（10秒后过期）。 -
EXPIREAT 和 PEXPIREAT 命令：
通过指定 Unix 时间戳来设置过期时间（秒或毫秒）。
示例：EXPIREAT key 1700000000（在特定时间点过期）。 -
SETEX 命令：
设置键值同时指定过期时间。
示例：SETEX key 10 value（10秒后过期）。 -
通过 Redis 客户端库：
使用某些编程语言的 Redis 客户端（如 Python 的redis-py），设置过期时间通常直接通过库函数实现。
在 Redis 中，键的过期时间存储在一个专门的数据结构中，与键值分开管理。
1. 过期时间的存储结构
- Redis 使用一个额外的哈希表（hash table），专门存储键的过期时间。
- 键（Key）：指向 Redis 主键，与数据存储的键一致。
- 值（Value）：记录该键的过期时间（以毫秒或秒为单位的 Unix 时间戳）。
例如：
| 键名 | 过期时间 |
|---|---|
key1 | 1700845200000（毫秒） |
key2 | 1700845300000（毫秒） |
注意：
- 如果某个键没有设置过期时间，则不会在过期时间哈希表中记录。
- Redis 内部通过两个哈希表分别管理数据和过期时间。
2. 过期时间的单位
Redis 默认以毫秒为单位存储过期时间，但通过命令设置时可以选择秒级或毫秒级。
- 秒级过期时间：使用
EXPIRE或EXPIREAT命令设置。 - 毫秒级过期时间：使用
PEXPIRE或PEXPIREAT命令设置。
Redis 内部会将所有过期时间统一转换为毫秒级 Unix 时间戳存储。
3. 如何检查键的过期时间？
-
TTL（Time-To-Live）命令：查看键剩余的过期时间。
TTL key1返回值：
-
0：键的剩余存活时间（单位：秒）。
- -1：键没有设置过期时间。
- -2：键不存在或已过期。
-
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PTTL 命令：查看剩余时间（以毫秒为单位）。
PTTL key1
4. 过期键的删除与触发
Redis 的过期时间存储仅影响键何时被删除，具体删除依赖于以下策略：
- 惰性删除：当键被访问时，Redis 检查它的过期时间，过期即删除。
- 定期删除：Redis 定时扫描一部分键，删除过期键。
- 内存淘汰：当内存不足时，结合过期时间和淘汰策略清理数据。
5. 示例：查看过期时间
通过 Jedis 库操作 Redis 键的过期时间：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisExpireTimeDemo {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 设置键并指定过期时间（秒级）
jedis.setex("key1", 60, "value1");
// 查看过期时间
long ttl = jedis.ttl("key1");
System.out.println("key1 的剩余过期时间（秒）： " + ttl);
// 设置键并指定毫秒级过期时间
jedis.pexpire("key2", 30000); // 30 秒后过期
long pttl = jedis.pttl("key2");
System.out.println("key2 的剩余过期时间（毫秒）： " + pttl);
jedis.close();
}
}
Redis 的过期键删除策略是什么？
过期键是设置了过期时间的键，Redis 会在过期后将其从键空间中删除。删除策略共有 三种：
1. 惰性删除（Lazy Deletion）：
- 机制：仅当键被访问时，Redis 检查其是否过期，如果过期则立即删除。
- 优点：开销小，只有键被访问时才会检查。
- 缺点：可能导致大量过期键占用内存，特别是如果过期键很少被访问。
2. 定期删除（Periodic Deletion）：
- 机制：Redis 会定期扫描一部分键，检查是否过期，并删除其中的过期键。
- 优点：自动清理过期键，减少内存占用。
- 缺点：如果扫描频率过低或扫描的键数量不足，可能导致过期键堆积；如果扫描过于频繁，则可能影响性能。
3. 内存淘汰（Memory Eviction）：
- 机制：当 Redis 内存到达限制时，触发淘汰策略，优先清理过期键。
- 优点：在内存紧张时减少占用。
- 缺点：需要触发内存淘汰，且无法实时清理所有过期键。
Redis 的内存淘汰策略是什么？
当 Redis 的内存使用达到限制（由 maxmemory 配置指定）时，为了腾出空间存储新数据，会触发内存淘汰策略。Redis 提供了 六种内存淘汰策略：
1. noeviction（不淘汰）：
- 机制：拒绝写入操作，直接返回错误。
- 优点：数据完全保留，适合读多写少场景。
- 缺点：可能影响写操作的正常进行。
2. allkeys-lru：
- 机制：从所有键中淘汰最近最少使用的键。
- 优点：优先保留热点数据。
- 缺点：需要额外维护 LRU 数据结构，增加内存开销。
3. volatile-lru：
- 机制：从设置了过期时间的键中淘汰最近最少使用的键。
- 优点：结合过期时间管理，减少无用数据。
- 缺点：如果大部分键没有过期时间，会导致淘汰效果不明显。
4. allkeys-random：
- 机制：随机淘汰键（所有键中随机选择）。
- 优点：实现简单，适用于无显著热点的场景。
- 缺点：可能导致热点数据被淘汰。
5. volatile-random：
- 机制：从设置了过期时间的键中随机淘汰。
- 优点：只淘汰可过期的键，减少重要数据被误删的概率。
- 缺点：淘汰效果不够精准。
6. volatile-ttl：
- 机制：从设置了过期时间的键中优先淘汰即将过期的键。
- 优点：更智能的淘汰策略，减少即将无效数据的占用。
- 缺点：需要频繁维护过期时间排序，开销较高。
如何设置Redis 的过期键删除策略和内存淘汰策略？
Redis 的过期键删除策略如何设置？
Redis 的过期键删除策略不能直接通过客户端设置，而是由 Redis 服务端自动处理。用户可以通过调整 Redis 配置文件来优化：
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配置文件设置（redis.conf）：
- 定期删除相关参数：
hz 10 # Redis 每秒的主循环频率，影响定期删除检查频率，默认是10。 - 惰性删除和定期删除均为 Redis 默认的机制，无需手动启用。
- 定期删除相关参数：
-
Java 示例：设置键的过期时间
使用 Java 的Jedis库：import redis.clients.jedis.Jedis; public class RedisExpirationDemo { public static void main(String[] args) { // 连接 Redis Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379); // 设置一个键，并指定 10 秒后过期 jedis.setex("key1", 10, "value1"); // 设置一个键，并使用 EXPIRE 命令指定过期时间 jedis.set("key2", "value2"); jedis.expire("key2", 20); System.out.println("key1: " + jedis.get("key1")); System.out.println("key2: " + jedis.get("key2")); // 关闭连接 jedis.close(); } }
Redis 的内存淘汰策略
通过设置 Redis 的 maxmemory 和 maxmemory-policy 配置。
在 Redis 配置文件 redis.conf 中：
# 配置过期键删除策略
# noeviction：不淘汰
# allkeys-lru：所有键中最近最少使用的键
# volatile-lru：仅过期键中最近最少使用的键
# allkeys-random：所有键中随机淘汰
# volatile-random：仅过期键中随机淘汰
# volatile-ttl：仅过期键中优先淘汰即将过期的键
maxmemory-policy volatile-lru
或者在运行时通过命令设置：
127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory-policy volatile-lru
示例：
# 设置 Redis 内存上限
maxmemory 256mb
# 设置内存淘汰策略
maxmemory-policy allkeys-lru
同样，也可以通过运行时命令设置：
127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 268435456 # 设置为256MB
127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
实际项目中的应用场景
- 电商秒杀系统：
- 场景：限时优惠的商品数据需要设置过期时间，避免占用内存。
- 策略：
- 过期键删除：定期删除 + 惰性删除。
- 淘汰策略：volatile-ttl，优先清理即将过期的键。
- 电商秒杀场景需要设置过期时间，确保商品活动结束后，数据不再占用 Redis。
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisSeckillSystem {
public static void main(String[] args) {
// 连接 Redis
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 设置过期时间的商品库存
String productKey = "product:1001:stock";
jedis.setex(productKey, 3600, "100"); // 设置商品库存，过期时间为1小时
// 模拟秒杀逻辑
int remainingStock = Integer.parseInt(jedis.get(productKey));
if (remainingStock > 0) {
jedis.decr(productKey); // 减少库存
System.out.println("秒杀成功！剩余库存：" + jedis.get(productKey));
} else {
System.out.println("秒杀结束，商品已售罄！");
}
// 关闭连接
jedis.close();
}
}
- 实时数据缓存：
- 场景：热点数据需要经常更新，避免无关数据占用内存。
- 策略：
- 淘汰策略：allkeys-lru，优先保留最常访问的热点数据。
- 热点数据缓存，使用 LRU 策略优先保留最近访问的数据。
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisCache {
public static void main(String[] args) {
// 连接 Redis
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 配置 Redis 内存上限和淘汰策略
jedis.configSet("maxmemory", "256mb");
jedis.configSet("maxmemory-policy", "allkeys-lru");
// 模拟写入热点数据
for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
String key = "user:" + i;
jedis.set(key, "data" + i);
}
// 模拟访问热点数据
jedis.get("user:1");
jedis.get("user:2");
jedis.get("user:3");
System.out.println("热点数据缓存模拟完成！");
// 关闭连接
jedis.close();
}
}
- 用户会话管理：
- 场景：用户登录状态需要定期过期。
- 策略：
- 过期键删除：惰性删除，仅在会话被访问时清理。
- 淘汰策略：volatile-lru，优先淘汰过期会话数据。
- 用户会话数据需要设置过期时间，采用
volatile-lru策略管理内存。
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisSessionManagement {
public static void main(String[] args) {
// 连接 Redis
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 设置内存淘汰策略
jedis.configSet("maxmemory", "128mb");
jedis.configSet("maxmemory-policy", "volatile-lru");
// 模拟用户登录会话数据
String sessionKey = "session:user:123";
jedis.setex(sessionKey, 1800, "user_data"); // 设置会话数据过期时间为30分钟
// 检查会话是否有效
String sessionData = jedis.get(sessionKey);
if (sessionData != null) {
System.out.println("用户会话有效，数据：" + sessionData);
} else {
System.out.println("用户会话已过期！");
}
// 关闭连接
jedis.close();
}
}
通过合理组合过期键删除策略和内存淘汰策略，可以根据项目需求优化性能和资源利用率。
