Redis获取有效时间的探索
Redis是一种高性能的key-value存储系统，广泛应用于缓存、消息队列、排行榜等场景中。在使用Redis时，我们经常需要设置key的过期时间，以便及时释放内存资源，并提高系统的性能表现。
有时候，我们也需要获取一个key的有效时间，以便进行一些特定的操作。这就需要用到Redis中的“TTL”命令。
“TTL”命令用于获取一个key的剩余过期时间，以秒为单位，它的返回值有以下几种情况：
– 当key不存在时，返回-2。
– 当key存在，但没有设置过期时间时，返回-1。
– 当key存在，并且设置了过期时间时，返回剩余的秒数。
以下是一个演示代码：
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0, password=’password’)
# 设置key的过期时间为10秒
r.set(‘mykey’, ‘hello’, ex=10)
# 获取key的剩余有效时间
ttl = r.ttl(‘mykey’)
print(ttl)
上述代码首先连接到本地Redis实例，并使用“set”命令设置一个名为“mykey”的key，并定义它的过期时间为10秒。然后，通过调用“ttl”命令获取这个key的剩余有效时间，最后输出结果。如果“mykey”不存在，输出-2；如果存在但是没有设置过期时间，输出-1；否则输出一个正整数，表示剩余有效时间的秒数。需要注意的是，“ttl”命令只能获取一个key的剩余有效时间，而不能获取多个key的信息。如果需要同时获取多个key的信息，可以使用批量命令“pttl”：```pythonimport redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, password='password')# 设置多个key的过期时间r.set('key1', 'value1', ex=10)r.set('key2', 'value2', ex=20)r.set('key3', 'value3', ex=30)# 获取多个key的剩余有效时间pttl = r.pttl('key1', 'key2', 'key3')print(pttl)
上述代码同时设置了三个key，并用“pttl”命令一次性获取了它们的剩余有效时间，最后输出结果。注意，“pttl”命令返回的是一个列表，其中每个元素都是对应key的剩余有效时间，如果key不存在或者没有设置过期时间，元素的值为-1。
总结来说，通过使用Redis中的“ttl”命令或“pttl”命令，我们可以方便地获取一个或多个key的剩余有效时间，并根据这些信息进行特定的操作，提高系统的处理效率和稳定性。
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redis中过期监听如何得到即将过期key对应的值?
Redis为每个键设置过期时间，以自动删除过期键，缓解内存消耗，符合特定业务场景需求，如用户登录的token有效期限制。 设置过期时间可使用setex命令于STRING类型，或expire命令于其他类型。 默认，Redis定期检查过期键，执行删除操作，但可能有数据未及时删除。 为减轻CPU压力，采用惰性删除策略，即获取键时进行过期检查，过期则删除。 然而，这可能让一些过期键未被删除。 实际中，Redis采用定期删除+惰性删除策略。 内存淘汰机制引入，以优化内存使用。 LRU策略优先淘汰最久未使用的数据，确保内存中的数据为热点数据，提升缓存命中率。 双向链表与HashMap结合实现LRU算法，通过重写removeEldestEntry方法在LinkedHashMap中实现。 LFU策略则侧重于淘汰访问频率最低的数据。 Redis在内存使用超出设定阈值时执行数据淘汰策略，有六种具体策略可供选择。 为提高缓存命中率，可设置内存最大使用量为热点数据占用量，并启用allkeys-lru淘汰策略，淘汰最近最少使用的数据。 自Redis 4.0起，引入volatile-lfu和allkeys-lfu策略，通过访问频率统计淘汰数据。
实战总结｜一次访问Redis延时高问题排查与总结（续）
Redis访问延时高问题的后续排查与解决方案总结如下：
总结： 在SpringBoot环境下，为了创建稳定的JedisPool，需要确保连接在Redis故障时能够重建，而不是频繁销毁。 从这次经历中学习和成长，对于之前文章中的错误，应持开放和反思的态度。
Redis源码剖析之数据过期(expire)
通过对线上数据访问时间分布的统计发现，大部分请求只访问最新15分钟或1小时的数据，极少访问超过1天的数据。 这使得我们在存储数据时可以优化过期时间，例如将过期时间从2天缩短到1天，从而节省大量 Redis 实例资源，节省内存使用量和成本。 Redis 自动清理过期数据的机制可以有效节省资源，而没有自动过期机制时，实现数据清理将非常复杂。 自动过期功能不仅简化了操作，还能节省成本，体现了其在缓存系统中的重要性。 Redis 在处理请求时，会检查 key 是否过期。 在 dictEntry 结构中存储了上次更新时间戳，通过比较当前时间与更新时间戳之间的差值与设定的过期时间，判断 key 是否过期。 Redis 提供了懒惰删除功能，即在开启配置项后，会异步处理数据删除任务，防止阻塞主线程。 然而，实际实现并非完全异步，而是结合了同步和异步机制，以优化性能。 为了解决数据写入后长时间无访问导致的资源占用问题，Redis 实现了定期抽样删除策略。 通过单线程执行的核心流程，Redis 无法长时间暂停执行其他工作，因此定期清理时仅做少量操作，以避免长时间阻塞。 Redis 数据过期策略简单，但需考虑性能影响。 配置过期时间应根据业务需求和数据特性调整，以实现最佳性能和资源利用。 本文深入探讨了 Redis 过期数据的实现，包括实时清理、惰性删除和定期抽样删除策略。 同时提供了 Redis 中文注释版和源码剖析专栏链接，欢迎关注和学习。 如有帮助，欢迎一键三连支持。
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