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# Redis 的过期键删除策略（惰性 + 定期）

# 标准答案

Redis 采用 惰性删除（Lazy Deletion） 和 定期删除（Periodic Deletion） 结合的方式管理过期键：

  1. 惰性删除：仅在访问键时检查是否过期，过期则删除，避免额外 CPU 资源消耗，但可能导致大量过期键占用内存。
  2. 定期删除：Redis 每秒运行 10 次（默认），随机抽取部分过期键检查并删除，降低内存占用，但可能存在漏删情况。
    如果过期键未被及时删除，且内存达到 maxmemory 限制，则触发 内存淘汰策略（如 LRU、LFU）。

# 答案解析

# 🔹 1. 过期键存储方式

Redis 不会主动删除已过期键，而是依赖两种策略：

  • 每个 key 可能有过期时间（EXPIRE），过期时间存储在 dict->expires 哈希表。
  • key 过期后仍存于主数据结构中（dict->main），但 expires 记录的过期时间会影响后续访问与删除策略。

示例：

SET key "value"
EXPIRE key 10  # 设置10秒后过期
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Redis 并不会立即删除 key，而是等到：

  1. 用户访问 key 时，触发惰性删除。
  2. 定期任务抽样检测，发现过期则删除。
  3. 内存达到上限时，触发淘汰策略。

# 🔹 2. 过期键删除策略

# 2.1 惰性删除（Lazy Deletion）

  • 原理：
    只有当客户端访问某个键时，Redis 才会检查其是否过期，如果已过期，则删除该键并返回 nil。
  • 优点：
    • 不消耗额外 CPU 资源，仅在访问时检查，避免对 CPU 造成额外负担。
  • 缺点：
    • 可能导致大量过期数据堆积，如果某些键从未被访问，就不会被删除，占用大量内存。

示例：

SET key "hello"
EXPIRE key 10  # 10秒后过期
# 等待 15 秒后执行：
GET key  # 访问时发现过期，立即删除并返回 nil
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源码分析（惰性删除实现）：

robj *lookupKeyRead(redisDb *db, robj *key) {
    expireIfNeeded(db, key); // 先检查 key 是否过期，若过期则删除
    return lookupKey(db, key); // 再执行正常查询
}
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结论：

  • 只有 访问该 key 时才会触发删除，不会主动扫描内存删除无访问的过期键。

# 2.2 定期删除（Periodic Deletion）

  • 原理：

    • Redis 每秒执行 10 次（默认 hz = 10），从每个数据库（db）中随机抽取部分键，检查是否过期并删除。
    • 每次最多检查 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP = 20 个键（默认值）。
    • 如果删除率低（如 <25%），Redis 增加检查频率，确保过期键被删除。

  • 优点：

    • 定期清理内存，减少过期数据堆积。
    • 降低单次删除的 CPU 影响，避免一次性删除过多键影响 Redis 响应速度。

  • 缺点：

    • 抽样方式可能漏删部分键，如果某些过期键未被抽中，就可能继续占用内存。

源码分析（定期删除实现）：

void databasesCron(void) {
    for (int i = 0; i < server.dbnum; i++) {
        expireCycleTryExpire(server.db+i, ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP);
    }
}
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  • databasesCron() 是 Redis 定期任务（10ms 执行一次）。
  • expireCycleTryExpire() 在每个数据库中 随机选 20 个键 检查过期。
  • 如果 删除率 <25%，则增加检查频率，确保删除效率。

结论：

  • 定期删除策略 可以 主动减少过期数据，但因随机抽样，无法保证所有过期键都能及时删除。

# 🔹 3. 过期键未及时删除的后果

如果某些过期键 既不被访问（惰性删除无效），又未被随机抽样到（定期删除无效），它们仍然会占用 Redis 内存。

# Redis 解决方案：内存淘汰策略

当 Redis 内存达到 maxmemory 限制，Redis 触发 内存淘汰机制：

  • 淘汰策略（默认 noeviction）
    • volatile-lru：最近最少使用（LRU），在设置了过期时间的键中，淘汰最久未使用的键。
    • allkeys-lru：在所有键中，淘汰最久未使用的键。
    • volatile-ttl：优先淘汰快要过期的键。
    • noeviction：如果内存满了，直接返回错误（不会删除键）。

示例：

CONFIG SET maxmemory 100mb
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
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这样，当 Redis 内存达到 100MB 时，会自动删除最久未使用的数据。

# 🔹 4. 最佳实践与优化方案

  1. 合理配置 hz 参数（定期删除频率）

    • hz 控制定期删除执行频率，默认 hz=10（每秒 10 次）。
    • 大数据量场景下，可以适当提高（如 hz=50），提升定期删除效率：
      CONFIG SET hz 50
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  2. 避免过多 "僵尸" 过期键

    • 尽量访问可能过期的 key，触发惰性删除。
    • 例如 定期访问所有缓存键，主动触发删除：
      SCAN 0 MATCH * COUNT 1000
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  3. 适当调整 maxmemory-policy

    • 如果 Redis 用于缓存，建议采用 LRU 淘汰策略：
      CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
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    • 这样，当内存不足时，Redis 优先淘汰最久未使用的键，保证热点数据可用。

# 🔍 深入追问

  1. 为什么 Redis 采用 "惰性删除 + 定期删除"，而不是 "定时删除"？
  2. 定期删除的频率是否可调？如何调整？
  3. Redis 如何保证定期删除不会影响主线程性能？
  4. 如何优化 Redis 在大规模数据场景下的过期键删除？
  5. 过期键的删除会触发 AOF 持久化吗？如何优化？

# 相关面试题

  • Redis 如何处理过期键？
  • 过期键与内存淘汰策略的区别？
  • Redis 为什么不用定时器主动删除过期键？
  • 如何优化 Redis 的过期键删除？
  • Redis 的 LRU 淘汰策略是如何实现的？

总结：

  • 惰性删除：低 CPU 消耗，但可能造成内存占用过高。
  • 定期删除：控制过期键增长，但抽样可能漏删。
  • 内存淘汰：作为最终保障，确保 Redis 不会 OOM。

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