Redis 过期键删除策略全景实战

edis 过期键删除策略全景实战一、为什么需要过期键？Redis 是内存数据库，数据无限增长会导致内存耗尽。因此 Redis 提供了键过期与删除机制，确保内存可控。

常见应用场景有：验证码、临时缓存（短生命周期数据）Session / Token 管理（自动过期失效）缓存雪崩防护（TTL 加随机）数据热点控制（避免缓存击穿）

二、过期键删除的三种策略

Redis 实际采用 惰性删除 + 定期删除，并在内存不足时触发 淘汰策略。三、Java 中设置过期时间Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);

// 1. 设置值并指定过期时间（秒）jedis.setex("user:1001", 60, "Tom");

// 2. 设置毫秒过期jedis.psetex("user:1002", 3000, "Jerry");

// 3. 给已有键设置过期时间jedis.set("order:12345", "pending");jedis.expire("order:12345", 3600); // 1 小时

// 4. 查看剩余 TTLSystem.out.println("TTL user:1001 = " + jedis.ttl("user:1001"));

四、惰性删除示例惰性删除在 访问键时 才会触发。jedis.setex("temp:data", 5, "123"); // 5 秒过期

try { Thread.sleep(6000); } catch (InterruptedException e) { }

String val = jedis.get("temp:data"); // null，Redis 自动删除System.out.println("Value after expire: " + val);

五、定期删除示例Redis 后台线程会定期扫描部分键。

可通过 INFO stats 查看统计数据：String info = jedis.info("stats");System.out.println(info); // 含 expired_keys、evicted_keys 等指标

如果想调整清理频率，可在 redis.conf 中修改：hz 50   # 提高后台任务频率（默认 10）

六、大对象删除：DEL vs UNLINKDEL：同步删除，可能阻塞 Redis。UNLINK：异步删除，适合大对象。// 构建一个大 Hashfor (int i = 0; i < 100000; i++) {    jedis.hset("big:hash", "field" + i, String.valueOf(i));}

// 异步删除（推荐）jedis.unlink("big:hash");

七、缓存雪崩防护（TTL 随机化）如果大量缓存同时过期，可能导致雪崩。解决办法是给 TTL 加上随机值：import java.util.Random;

Random rand = new Random();int ttl = 300 + rand.nextInt(60); // 300~360 秒

jedis.setex("cache:user:1001", ttl, "cached-data");

八、Session / Token 管理示例常见的用户认证场景：// 登录后生成 Token（30 分钟有效）String token = "abcd1234";jedis.setex("token:" + token, 1800, "user:1001");

// 校验 TokenString userId = jedis.get("token:" + token);if (userId != null) {    System.out.println("Token 有效, userId = " + userId);} else {    System.out.println("Token 已过期");}

九、监控过期与淘汰情况// 获取 Redis statsString stats = jedis.info("stats");

// 打印过期和淘汰指标for (String line : stats.split("\n")) {    if (line.contains("expired_keys") || line.contains("evicted_keys")) {        System.out.println(line.trim());    }}

输出示例：expired_keys:12034evicted_keys:456

十、应用启示验证码/临时数据 → 使用 setex，惰性删除即可高并发缓存 → TTL 加随机，避免雪崩大对象删除 → UNLINK 而不是 DELSession/Token → Redis 过期机制天然适合生产必配 → maxmemory-policy（如 allkeys-lru）监控必做 → 定期关注 expired_keys、evicted_keys十一、总结Redis 的过期机制并不是“立即删除”，而是多策略协同：

惰性删除 + 定期删除 → 保证性能与内存之间的平衡

内存淘汰策略 → 保证系统在高压下仍能运行在 Java 开发中，通过 Jedis 很容易实现 TTL 控制，同时结合业务特点（如防雪崩、Session 管理、大对象异步删除），能构建更稳定的缓存体系。

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