redis資料過期時間設定

1、Redis中key的過期時間

透過EXPIRE key seconds指令來設定資料的過期時間。返回1表示設定成功，返回0表示key不存在或無法成功設定過期時間。在key上設定了過期時間後key將在指定的秒數後被自動刪除。被指定了過期時間的key在Redis中被稱為是不穩定的。

推薦：redis入門教學

當key被DEL指令刪除或被SET、GETSET指令重置後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以後expire精度可以控制在0到1毫秒內，key的過期資訊以絕對Unix時間戳記的形式儲存（Redis2.6之後以毫秒等級的精確度儲存），所以在多伺服器同步的時候，一定要同步各伺服器的時間

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：由於惰性刪除策略無法保證冷資料被及時刪掉，所以Redis會定期主動淘汰一批已過期的key

(3)、目前已用記憶體超過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，如果過期則刪除之並且回傳NIL。

1、這種刪除策略對CPU是友善的，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、但是這種策略對記憶體不友好，一個key已經過期，但是在它被操作之前不會被刪除，仍然佔據記憶體空間。如果有大量的過期鍵存在但是又很少被訪問到，那會造成大量的記憶體空間浪費。 expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key)函數位於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&#39;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，這些設定了過期時間的key也是需要在過期後被刪除的，我們甚至可以將這種情況看作是一種內存洩漏----無用的垃圾資料佔用了大量的內存，而伺服器卻不會自己去釋放它們，這對於運行狀態非常依賴內存的Redis伺服器來說，肯定不是一個好訊息

主動刪除

先說一下時間事件，對於持續運行的伺服器來說， 伺服器需要定期對自身的資源和狀態進行必要的檢查和整理， 從而讓伺服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：

更新伺服器的各類統計信息，例如時間、記憶體佔用、資料庫佔用情況等。

清理資料庫中的過期鍵值對。

對不合理的資料庫進行大小調整。

關閉和清理連線失效的客戶端。

嘗試進行 AOF 或 RDB 持久化操作。

如果伺服器是主節點的話，對附屬節點進行定期同步。

如果處於叢集模式的話，對叢集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 伺服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，直到伺服器關閉為止。

在 Redis 2.6 版本中， 程式規定 serverCron 每秒執行 10 次， 平均每 100 毫秒運轉一次。從 Redis 2.8 開始， 使用者可以透過修改 hz選項來調整 serverCron 的每秒執行次數。

也叫定時刪除，這裡的「定期」指的是Redis定期觸發的清理策略，由位於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，這個定時任務中會呼叫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的正常運作。這種主動刪除策略彌補了被動刪除策略在記憶體上的不友善。

因此，Redis會週期性的隨機測試一批設定了過期時間的key並進行處理。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)随机测试100个设置了过期时间的key

(2)删除所有发现的已过期的key

(3)若删除的key超过25个则重复步骤1

这是一个基于概率的简单算法，基本的假设是抽出的样本能够代表整个key空间，redis持续清理过期的数据直至将要过期的key的百分比降到了25%以下。这也意味着在任何给定的时刻已经过期但仍占据着内存空间的key的量最多为每秒的写操作量除以4.

Redis-3.0.0中的默认值是10，代表每秒钟调用10次后台任务。 

除了主动淘汰的频率外，Redis对每次淘汰任务执行的最大时长也有一个限定，这样保证了每次主动淘汰不会过多阻塞应用请求，以下是这个限定计算公式：

#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调大将会提高Redis主动淘汰的频率，如果你的Redis存储中包含很多冷数据占用内存过大的话，可以考虑将这个值调大，但Redis作者建议这个值不要超过100。我们实际线上将这个值调大到100，观察到CPU会增加2%左右，但对冷数据的内存释放速度确实有明显的提高（通过观察keyspace个数和used_memory大小）。 

可以看出timelimit和server.hz是一个倒数的关系，也就是说hz配置越大，timelimit就越小。换句话说是每秒钟期望的主动淘汰频率越高，则每次淘汰最长占用时间就越短。这里每秒钟的最长淘汰占用时间是固定的250ms（1000000*ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW_TIME_PERC/100），而淘汰频率和每次淘汰的最长时间是通过hz参数控制的。 

从以上的分析看，当redis中的过期key比率没有超过25%之前，提高hz可以明显提高扫描key的最小个数。假设hz为10，则一秒内最少扫描200个key（一秒调用10次*每次最少随机取出20个key），如果hz改为100，则一秒内最少扫描2000个key；另一方面，如果过期key比率超过25%，则扫描key的个数无上限，但是cpu时间每秒钟最多占用250ms。 

当REDIS运行在主从模式时，只有主结点才会执行上述这两种过期删除策略，然后把删除操作”del key”同步到从结点。

maxmemory

当前已用内存超过maxmemory限定时，触发主动清理策略：

volatile-lru：只对设置了过期时间的key进行LRU（默认值）

allkeys-lru ： 删除lru算法的key

volatile-random：随机删除即将过期key

allkeys-random：随机删除

volatile-ttl ： 删除即将过期的

noeviction ： 永不过期，返回错误当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求，都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。 

当mem_used内存已经超过maxmemory的设定，对于所有的读写请求，都会触发redis.c/freeMemoryIfNeeded(void)函数以清理超出的内存。注意这个清理过程是阻塞的，直到清理出足够的内存空间。所以如果在达到maxmemory并且调用方还在不断写入的情况下，可能会反复触发主动清理策略，导致请求会有一定的延迟。

清理时会根据用户配置的maxmemory-policy来做适当的清理（一般是LRU或TTL），这里的LRU或TTL策略并不是针对redis的所有key，而是以配置文件中的maxmemory-samples个key作为样本池进行抽样清理。

maxmemory-samples在redis-3.0.0中的默认配置为5，如果增加，会提高LRU或TTL的精准度，redis作者测试的结果是当这个配置为10时已经非常接近全量LRU的精准度了，并且增加maxmemory-samples会导致在主动清理时消耗更多的CPU时间，建议：

(1)尽量不要触发maxmemory，最好在mem_used内存占用达到maxmemory的一定比例后，需要考虑调大hz以加快淘汰，或者进行集群扩容。

(2)如果能够控制住内存，则可以不用修改maxmemory-samples配置；如果Redis本身就作为LRU cache服务（这种服务一般长时间处于maxmemory状态，由Redis自动做LRU淘汰），可以适当调大maxmemory-samples。

以下是上文中提到的配置参数的说明

# 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文件中的过期处理

为了获得正确的行为而不至于导致一致性问题，当一个key过期时DEL操作将被记录在AOF文件并传递到所有相关的slave。也即过期删除操作统一在master实例中进行并向下传递，而不是各salve各自掌控。

這樣一來便不會出現資料不一致的情形。當slave連接到master後並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仍需對資料集中的過期​​狀態進行管理維護以便於在slave被提升為master會能像master一樣獨立的進行過期處理。

以上是redis資料過期時間設定的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！