redis如何設置過期時間

redis如何設置過期時間？相信很多新手小白還沒學會這個技能，通過這篇文章的總結，希望你能學會這個技能。以下資料是實現的步驟。

1、Redis中key的過期時間

通過EXPIRE key seconds命令來設置數據的過期時間。返回1表明設置成功，返回0表明key不存在或者不能成功設置過期時間。在key上設置了過期時間后key將在指定的秒數后被自動刪除。被指定了過期時間的key在Redis中被稱為是不穩定的。

當key被DEL命令刪除或者被SET、GETSET命令重置后與之關聯的過期時間會被清除

127.0.0.1:6379> setex s 20 1
OK
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 17
127.0.0.1:6379> setex s 200 1
OK
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 195
127.0.0.1:6379> setrange s 3 100
(integer) 6
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 152
127.0.0.1:6379> get s
"1\x00\x00100"
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 108
127.0.0.1:6379> getset s 200
"1\x00\x00100"
127.0.0.1:6379> get s
"200"
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) -1

使用PERSIST可以清除過期時間

127.0.0.1:6379> setex s 100 test
OK
127.0.0.1:6379> get s
"test"
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 94
127.0.0.1:6379> type s
string
127.0.0.1:6379> strlen s
(integer) 4
127.0.0.1:6379> persist s
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) -1
127.0.0.1:6379> get s
"test"

使用rename只是改了key值

127.0.0.1:6379> expire s 200
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl s
(integer) 198
127.0.0.1:6379> rename s ss
OK
127.0.0.1:6379> ttl ss
(integer) 187
127.0.0.1:6379> type ss
string
127.0.0.1:6379> get ss
"test"

說明：Redis2.6以后expire精度可以控制在0到1毫秒內，key的過期信息以絕對Unix時間戳的形式存儲（Redis2.6之后以毫秒級別的精度存儲），所以在多服務器同步的時候，一定要同步各個服務器的時間

2、Redis過期鍵刪除策略

Redis key過期的方式有三種：

(1)、被動刪除：當讀/寫一個已經過期的key時，會觸發惰性刪除策略，直接刪除掉這個過期key

(2)、主動刪除：由于惰性刪除策略無法保證冷數據被及時刪掉，所以Redis會定期主動淘汰一批已過期的key

(3)、當前已用內存超過maxmemory限定時，觸發主動清理策略

被動刪除

只有key被操作時(如GET)，REDIS才會被動檢查該key是否過期，如果過期則刪除之并且返回NIL。

1、這種刪除策略對CPU是友好的，刪除操作只有在不得不的情況下才會進行，不會其他的expire key上浪費無謂的CPU時間。

2、但是這種策略對內存不友好，一個key已經過期，但是在它被操作之前不會被刪除，仍然占據內存空間。如果有大量的過期鍵存在但是又很少被訪問到，那會造成大量的內存空間浪費。expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key)函數位于src/db.c。

/*-----------------------------------------------------------------------------
 * Expires API
 *----------------------------------------------------------------------------*/
 
int removeExpire(redisDb *db, robj *key) {
    /* An expire may only be removed if there is a corresponding entry in the
     * main dict. Otherwise, the key will never be freed. */
    redisAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);
    return dictDelete(db->expires,key->ptr) == DICT_OK;
}
 
void setExpire(redisDb *db, robj *key, long long when) {
    dictEntry *kde, *de;
 
    /* Reuse the sds from the main dict in the expire dict */
    kde = dictFind(db->dict,key->ptr);
    redisAssertWithInfo(NULL,key,kde != NULL);
    de = dictReplaceRaw(db->expires,dictGetKey(kde));
    dictSetSignedIntegerVal(de,when);
}
 
/* Return the expire time of the specified key, or -1 if no expire
 * is associated with this key (i.e. the key is non volatile) */
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). */
    redisAssertWithInfo(NULL,key,dictFind(db->dict,key->ptr) != NULL);
    return dictGetSignedIntegerVal(de);
}
 
/* Propagate expires into slaves and the AOF file.
 * When a key expires in the master, a DEL operation for this key is sent
 * to all the slaves and the AOF file if enabled.
 *
 * This way the key expiry is centralized in one place, and since both
 * AOF and the master->slave link guarantee operation ordering, everything
 * will be consistent even if we allow write operations against expiring
 * keys. */
void propagateExpire(redisDb *db, robj *key) {
    robj *argv[2];
 
    argv[0] = shared.del;
    argv[1] = key;
    incrRefCount(argv[0]);
    incrRefCount(argv[1]);
 
    if (server.aof_state != REDIS_AOF_OFF)
        feedAppendOnlyFile(server.delCommand,db->id,argv,2);
    replicationFeedSlaves(server.slaves,db->id,argv,2);
 
    decrRefCount(argv[0]);
    decrRefCount(argv[1]);
}
 
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
    mstime_t when = getExpire(db,key);
    mstime_t now;
 
    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;
 
    /* If we are in the context of a Lua script, we claim that time is
     * blocked to when the Lua script started. This way a key can expire
     * only the first time it is accessed and not in the middle of the
     * script execution, making propagation to slaves / AOF consistent.
     * See issue #1525 on Github for more information. */
    now = server.lua_caller ? server.lua_time_start : mstime();
 
    /* If we are running in the context of a slave, return ASAP:
     * the slave key expiration is controlled by the master that will
     * send us synthesized DEL operations for expired keys.
     *
     * Still we try to return the right information to the caller,
     * that is, 0 if we think the key should be still valid, 1 if
     * we think the key is expired at this time. */
    if (server.masterhost != NULL) return now > when;
 
    /* Return when this key has not expired */
    if (now <= when) return 0;
 
    /* Delete the key */
    server.stat_expiredkeys++;
    propagateExpire(db,key);
    notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_EXPIRED,
        "expired",key,db->id);
    return dbDelete(db,key);
}
 
/*-----------------------------------------------------------------------------
 * Expires Commands
 *----------------------------------------------------------------------------*/
 
/* This is the generic command implementation for EXPIRE, PEXPIRE, EXPIREAT
 * and PEXPIREAT. Because the commad second argument may be relative or absolute
 * the "basetime" argument is used to signal what the base time is (either 0
 * for *AT variants of the command, or the current time for relative expires).
 *
 * unit is either UNIT_SECONDS or UNIT_MILLISECONDS, and is only used for
 * the argv[2] parameter. The basetime is always specified in milliseconds. */
void expireGenericCommand(redisClient *c, long long basetime, int unit) {
    robj *key = c->argv[1], *param = c->argv[2];
    long long when; /* unix time in milliseconds when the key will expire. */
 
    if (getLongLongFromObjectOrReply(c, param, &when, NULL) != REDIS_OK)
        return;
 
    if (unit == UNIT_SECONDS) when *= 1000;
    when += basetime;
 
    /* No key, return zero. */
    if (lookupKeyRead(c->db,key) == NULL) {
        addReply(c,shared.czero);
        return;
    }
 
    /* EXPIRE with negative TTL, or EXPIREAT with a timestamp into the past
     * should never be executed as a DEL when load the AOF or in the context
     * of a slave instance.
     *
     * Instead we take the other branch of the IF statement setting an expire
     * (possibly in the past) and wait for an explicit DEL from the master. */
    if (when <= mstime() && !server.loading && !server.masterhost) {
        robj *aux;
 
        redisAssertWithInfo(c,key,dbDelete(c->db,key));
        server.dirty++;
 
        /* Replicate/AOF this as an explicit DEL. */
        aux = createStringObject("DEL",3);
        rewriteClientCommandVector(c,2,aux,key);
        decrRefCount(aux);
        signalModifiedKey(c->db,key);
        notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC,"del",key,c->db->id);
        addReply(c, shared.cone);
        return;
    } else {
        setExpire(c->db,key,when);
        addReply(c,shared.cone);
        signalModifiedKey(c->db,key);
        notifyKeyspaceEvent(REDIS_NOTIFY_GENERIC,"expire",key,c->db->id);
        server.dirty++;
        return;
    }
}
 
void expireCommand(redisClient *c) {
    expireGenericCommand(c,mstime(),UNIT_SECONDS);
}
 
void expireatCommand(redisClient *c) {
    expireGenericCommand(c,0,UNIT_SECONDS);
}
 
void pexpireCommand(redisClient *c) {
    expireGenericCommand(c,mstime(),UNIT_MILLISECONDS);
}
 
void pexpireatCommand(redisClient *c) {
    expireGenericCommand(c,0,UNIT_MILLISECONDS);
}
 
void ttlGenericCommand(redisClient *c, int output_ms) {
    long long expire, ttl = -1;
 
    /* If the key does not exist at all, return -2 */
    if (lookupKeyRead(c->db,c->argv[1]) == NULL) {
        addReplyLongLong(c,-2);
        return;
    }
    /* The key exists. Return -1 if it has no expire, or the actual
     * TTL value otherwise. */
    expire = getExpire(c->db,c->argv[1]);
    if (expire != -1) {
        ttl = expire-mstime();
        if (ttl < 0) ttl = 0;
    }
    if (ttl == -1) {
        addReplyLongLong(c,-1);
    } else {
        addReplyLongLong(c,output_ms ? ttl : ((ttl+500)/1000));
    }
}
 
void ttlCommand(redisClient *c) {
    ttlGenericCommand(c, 0);
}
 
void pttlCommand(redisClient *c) {
    ttlGenericCommand(c, 1);
}
 
void persistCommand(redisClient *c) {
    dictEntry *de;
 
    de = dictFind(c->db->dict,c->argv[1]->ptr);
    if (de == NULL) {
        addReply(c,shared.czero);
    } else {
        if (removeExpire(c->db,c->argv[1])) {
            addReply(c,shared.cone);
            server.dirty++;
        } else {
            addReply(c,shared.czero);
        }
    }
}

但僅是這樣是不夠的，因為可能存在一些key永遠不會被再次訪問到，這些設置了過期時間的key也是需要在過期后被刪除的，我們甚至可以將這種情況看作是一種內存泄露----無用的垃圾數據占用了大量的內存，而服務器卻不會自己去釋放它們，這對于運行狀態非常依賴于內存的Redis服務器來說，肯定不是一個好消息

主動刪除

先說一下時間事件，對于持續運行的服務器來說， 服務器需要定期對自身的資源和狀態進行必要的檢查和整理， 從而讓服務器維持在一個健康穩定的狀態， 這類操作被統稱為常規操作（cron job）

在 Redis 中， 常規操作由 redis.c/serverCron 實現， 它主要執行以下操作：

更新服務器的各類統計信息，比如時間、內存占用、數據庫占用情況等。

清理數據庫中的過期鍵值對。

對不合理的數據庫進行大小調整。

關閉和清理連接失效的客戶端。

嘗試進行 AOF 或 RDB 持久化操作。

如果服務器是主節點的話，對附屬節點進行定期同步。

如果處于集群模式的話，對集群進行定期同步和連接測試。

Redis 將 serverCron 作為時間事件來運行， 從而確保它每隔一段時間就會自動運行一次， 又因為 serverCron 需要在 Redis 服務器運行期間一直定期運行， 所以它是一個循環時間事件： serverCron 會一直定期執行，直到服務器關閉為止。

在 Redis 2.6 版本中， 程序規定 serverCron 每秒運行 10 次， 平均每 100 毫秒運行一次。 從 Redis 2.8 開始， 用戶可以通過修改 hz選項來調整 serverCron 的每秒執行次數。

也叫定時刪除，這里的“定期”指的是Redis定期觸發的清理策略，由位于src/redis.c的activeExpireCycle(void)函數來完成。

serverCron是由redis的事件框架驅動的定位任務，這個定時任務中會調用activeExpireCycle函數，針對每個db在限制的時間REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_LIMIT內遲可能多的刪除過期key，之所以要限制時間是為了防止過長時間 的阻塞影響redis的正常運行。這種主動刪除策略彌補了被動刪除策略在內存上的不友好。

因此，Redis會周期性的隨機測試一批設置了過期時間的key并進行處理。測試到的已過期的key將被刪除。典型的方式為,Redis每秒做10次如下的步驟：

(1)隨機測試100個設置了過期時間的key

(2)刪除所有發現的已過期的key

(3)若刪除的key超過25個則重復步驟1

這是一個基于概率的簡單算法，基本的假設是抽出的樣本能夠代表整個key空間，redis持續清理過期的數據直至將要過期的key的百分比降到了25%以下。這也意味著在任何給定的時刻已經過期但仍占據著內存空間的key的量最多為每秒的寫操作量除以4.

Redis-3.0.0中的默認值是10，代表每秒鐘調用10次后臺任務。

除了主動淘汰的頻率外，Redis對每次淘汰任務執行的最大時長也有一個限定，這樣保證了每次主動淘汰不會過多阻塞應用請求，以下是這個限定計算公式：

#define ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC 25 /* CPU max % for keys collection */ 
... 
timelimit = 1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/server.hz/100;

hz調大將會提高Redis主動淘汰的頻率，如果你的Redis存儲中包含很多冷數據占用內存過大的話，可以考慮將這個值調大，但Redis作者建議這個值不要超過100。我們實際線上將這個值調大到100，觀察到CPU會增加2%左右，但對冷數據的內存釋放速度確實有明顯的提高（通過觀察keyspace個數和used_memory大小）。

可以看出timelimit和server.hz是一個倒數的關系，也就是說hz配置越大，timelimit就越小。換句話說是每秒鐘期望的主動淘汰頻率越高，則每次淘汰最長占用時間就越短。這里每秒鐘的最長淘汰占用時間是固定的250ms（1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰頻率和每次淘汰的最長時間是通過hz參數控制的。

從以上的分析看，當redis中的過期key比率沒有超過25%之前，提高hz可以明顯提高掃描key的最小個數。假設hz為10，則一秒內最少掃描200個key（一秒調用10次*每次最少隨機取出20個key），如果hz改為100，則一秒內最少掃描2000個key；另一方面，如果過期key比率超過25%，則掃描key的個數無上限，但是cpu時間每秒鐘最多占用250ms。

當REDIS運行在主從模式時，只有主結點才會執行上述這兩種過期刪除策略，然后把刪除操作”del key”同步到從結點。

maxmemory

當前已用內存超過maxmemory限定時，觸發主動清理策略：

volatile-lru：只對設置了過期時間的key進行LRU（默認值）

allkeys-lru ： 刪除lru算法的key

volatile-random：隨機刪除即將過期key

allkeys-random：隨機刪除

volatile-ttl ： 刪除即將過期的

noeviction ： 永不過期，返回錯誤當mem_used內存已經超過maxmemory的設定，對于所有的讀寫請求，都會觸發redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函數以清理超出的內存。注意這個清理過程是阻塞的，直到清理出足夠的內存空間。所以如果在達到maxmemory并且調用方還在不斷寫入的情況下，可能會反復觸發主動清理策略，導致請求會有一定的延遲。

當mem_used內存已經超過maxmemory的設定，對于所有的讀寫請求，都會觸發redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函數以清理超出的內存。注意這個清理過程是阻塞的，直到清理出足夠的內存空間。所以如果在達到maxmemory并且調用方還在不斷寫入的情況下，可能會反復觸發主動清理策略，導致請求會有一定的延遲。

清理時會根據用戶配置的maxmemory-policy來做適當的清理（一般是LRU或TTL），這里的LRU或TTL策略并不是針對redis的所有key，而是以配置文件中的maxmemory-samples個key作為樣本池進行抽樣清理。

maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默認配置為5，如果增加，會提高LRU或TTL的精準度，redis作者測試的結果是當這個配置為10時已經非常接近全量LRU的精準度了，并且增加maxmemory-samples會導致在主動清理時消耗更多的CPU時間，建議：

(1)盡量不要觸發maxmemory，最好在mem_used內存占用達到maxmemory的一定比例后，需要考慮調大hz以加快淘汰，或者進行集群擴容。

(2)如果能夠控制住內存，則可以不用修改maxmemory-samples配置；如果Redis本身就作為LRU cache服務（這種服務一般長時間處于maxmemory狀態，由Redis自動做LRU淘汰），可以適當調大maxmemory-samples。

以下是上文中提到的配置參數的說明

# Redis calls an internal function to perform many background tasks, like 
# closing connections of clients in timeout, purging expired keys that are 
# never requested, and so forth. 
# 
# Not all tasks are performed with the same frequency, but Redis checks for 
# tasks to perform according to the specified "hz" value. 
# 
# By default "hz" is set to 10. Raising the value will use more CPU when 
# Redis is idle, but at the same time will make Redis more responsive when 
# there are many keys expiring at the same time, and timeouts may be 
# handled with more precision. 
# 
# The range is between 1 and 500, however a value over 100 is usually not 
# a good idea. Most users should use the default of 10 and raise this up to 
# 100 only in environments where very low latency is required. 
hz 10 
 
# MAXMEMORY POLICY: how Redis will select what to remove when maxmemory 
# is reached. You can select among five behaviors: 
# 
# volatile-lru -> remove the key with an expire set using an LRU algorithm 
# allkeys-lru -> remove any key according to the LRU algorithm 
# volatile-random -> remove a random key with an expire set 
# allkeys-random -> remove a random key, any key 
# volatile-ttl -> remove the key with the nearest expire time (minor TTL) 
# noeviction -> don't expire at all, just return an error on write operations 
# 
# Note: with any of the above policies, Redis will return an error on write 
#       operations, when there are no suitable keys for eviction. 
# 
#       At the date of writing these commands are: set setnx setex append 
#       incr decr rpush lpush rpushx lpushx linsert lset rpoplpush sadd 
#       sinter sinterstore sunion sunionstore sdiff sdiffstore zadd zincrby 
#       zunionstore zinterstore hset hsetnx hmset hincrby incrby decrby 
#       getset mset msetnx exec sort 
# 
# The default is: 
# 
maxmemory-policy noeviction 
 
# LRU and minimal TTL algorithms are not precise algorithms but approximated 
# algorithms (in order to save memory), so you can tune it for speed or 
# accuracy. For default Redis will check five keys and pick the one that was 
# used less recently, you can change the sample size using the following 
# configuration directive. 
# 
# The default of 5 produces good enough results. 10 Approximates very closely 
# true LRU but costs a bit more CPU. 3 is very fast but not very accurate. 
# 
maxmemory-samples 5

Replication link和AOF文件中的過期處理

為了獲得正確的行為而不至于導致一致性問題，當一個key過期時DEL操作將被記錄在AOF文件并傳遞到所有相關的slave。也即過期刪除操作統一在master實例中進行并向下傳遞，而不是各salve各自掌控。

這樣一來便不會出現數據不一致的情形。當slave連接到master后并不能立即清理已過期的key（需要等待由master傳遞過來的DEL操作），slave仍需對數據集中的過期狀態進行管理維護以便于在slave被提升為master會能像master一樣獨立的進行過期處理。

看完這篇文章，你們學會redis設置過期時間的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀。