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[一、Redis 过期键的存储原理](#一、Redis 过期键的存储原理)
[【1】惰性删除（Lazy Expiration）："用的时候再检查"](#【1】惰性删除（Lazy Expiration）：“用的时候再检查”)
[【2】 定期删除（Periodic Expiration）："定时批量清扫"](#【2】 定期删除（Periodic Expiration）：“定时批量清扫”)
[【2】如何避免 "缓存雪崩"？](#【2】如何避免 “缓存雪崩”？)
在 Redis 开发中，缓存过期是保障内存高效利用的核心机制。如果不了解 Redis 如何处理过期键，可能会导致内存泄漏、缓存雪崩等严重问题。本文将从过期键的存储结构出发，详解三种核心过期策略，再到内存淘汰机制的联动逻辑，帮你彻底掌握 Redis 过期管理的底层逻辑。
一、Redis 过期键的存储原理
Redis 并不会为过期键单独开辟存储空间，而是通过 "键 - 值对"+"过期时间字典" 的组合方式管理：
- 核心字典（db->dict）：存储正常的键值对（key-value）；
- 过期字典（db->expires）：存储键的过期时间（key->timestamp），其中 timestamp 是 Unix 时间戳（毫秒级）。
当我们执行 SET key value EX 30 命令时，Redis 会同时在两个字典中写入数据，确保查询键是否过期时，只需快速访问过期字典即可。
二、基于过期时间的删除策略
【1】惰性删除（Lazy Expiration）："用的时候再检查"
- 原理：只有当用户访问某个键（如 GET、HGET）时，Redis 才会检查该键是否过期。若过期则删除键，并返回空值；若未过期则正常返回数据。
- 优点：完全不消耗 CPU 资源在 "无用检查" 上，只在必要时执行删除操作，对 CPU 友好。
- 缺点：可能导致大量过期键堆积在内存中，造成 "内存泄漏"。例如，一个设置了 1 小时过期的键，若 1 小时后始终无人访问，它会一直占用内存。
【2】 定期删除（Periodic Expiration）："定时批量清扫"
为解决惰性删除的内存问题，Redis 增加了定期删除机制：
- 原理：Redis 每隔一段时间（默认 100ms，可通过 hz 配置调整）会执行一次 "过期键扫描"，流程如下：
- 从过期字典中随机抽取 N 个键（N 可配置，默认 3 个）；
- 检查这些键是否过期，删除已过期的键；
- 若删除的键占比超过 25%，则重复步骤 1，否则结束本次扫描。
- 优点：避免大量过期键堆积，同时通过 "随机抽样" 和 "占比阈值" 控制 CPU 消耗，防止扫描阻塞主线程。
- 注意点：hz 配置默认值为 10（即每秒扫描 10 次），过高会增加 CPU 负担，过低则可能导致过期键清理不及时。
三、基于内存淘汰的删除策略**(逐出算法)**
当 Redis 内存达到 maxmemory 限制时，即使有定期删除和惰性删除，仍可能存在未清理的过期键或永久键。此时 Redis 会触发 内存淘汰机制（Maxmemory Policy），根据预设策略删除部分键以释放内存。
【1】删除策略
检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires）
① volatile-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
② volatile-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
③ volatile-ttl：挑选将要过期的数据淘汰
④ volatile-random：任意选择数据淘汰
检测全库数据（所有数据集server.db[i].dict）
⑤ allkeys-lru：挑选最近最少使用的数据淘汰
⑥ allkeys-lfu：挑选最近使用次数最少的数据淘汰
⑦ allkeys-random：任意选择数据淘汰
放弃数据驱逐
⑧ no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据（redis4.0中默认策略），会引发错误OOM（Out Of
Memory）达到最大内存后的，对被挑选出来的数据进行删除的策略
【2】生产环境推荐配置
- 若缓存中既有永久键（如基础配置）也有临时键（如用户会话），推荐 volatile-lru；
- 若缓存中所有键都是临时键（如纯缓存场景），推荐 allkeys-lru。
配置方式（redis.conf）：
maxmemory 1024mb # 设置Redis最大内存（根据服务器配置调整） maxmemory-policy volatile-lru # 设置内存淘汰策略
四、常见问题与解决方案
【1】为什么设置了过期时间的键，到期后仍未被删除？
可能原因：
- 键未被访问（惰性删除未触发）；
- 定期删除未扫描到该键（随机抽样机制导致）；
- 内存未达 maxmemory，内存淘汰机制未触发。
解决方案：
- 避免设置过大的 hz 值，可适当调至 15-20（平衡 CPU 和清理效率）；
- 对核心临时键，可主动执行 DEL 命令删除，而非依赖自动过期。
【2】如何避免 "缓存雪崩"？
缓存雪崩是指大量键同时过期，导致请求直接穿透到数据库。解决思路与过期策略相关：
- 给键的过期时间增加 "随机偏移量"，例如 EX 300 + rand(0, 60)，避免集中过期；
- 结合 volatile-lru 策略，确保即使部分键过期，仍有 LRU 淘汰机制保障内存可用。
五、总结
Redis 过期策略是 "惰性删除 + 定期删除" 的协同，再以 "内存淘汰机制" 为兜底，三者共同实现了 "低 CPU 消耗" 和 "低内存占用" 的平衡。在实际开发中，需注意：
- 合理配置 maxmemory 和 maxmemory-policy，避免内存溢出；
- 对核心临时键，主动管理过期时间，减少对自动策略的依赖；
- 避免设置过大的 hz 值，防止 CPU 过载。
掌握这些底层逻辑，才能在高并发场景下，让 Redis 缓存既高效又稳定。
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