处理redis过期数据

可以采用三种方法：

定时删除、定期删除、惰性删除

一、定时删除

写一个定时器，将key的过期时间到达时，立刻将键删除

优点：节约内存

缺点：增加CPU压力，影响redis服务器响应时间和吞吐量

二、定期删除

activeExpireCycle()函数对每个expires(数据库)逐一进行检测
对每个数据库检测时，随机挑选W个key检测
1.如果key超时，删除key
2.如果一轮中删除key的数量>W*25%,循环该过程(继续挑选w个key检测)
3.如果一轮中删除key的数量<=W*25%,检查下一个数据库，一直这样循环
4.W取值=ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP属性值
参数current_db用于记录activeExpireCyle()进入哪个数据库执行，如果activeExpireCycle()执行时间到期，下次从current_db继续向下执行

特点：随机抽查、重点抽查

优点;检测频度可以自定义，内存占用不是很大

缺点：清理不彻底

三、惰性删除

数据过期之后不处理，等下次查询的时候在删除

优点：CPU占用不大

缺点：内存占用很大，过期数据一直存在

四、数据逐出策略

执行所有命令的时候，都会检测内存是否充足

不满足最低存储要求的时候，就会清理数据，清理数据的算法叫逐出算法

如果逐出算法不能清理出足够的空间就会反复执行。当依然无法清理出空间的时候就会报错：

（error）OOM command not allowed when used memory>'maxmemory'

相关的配置：

设置最大可使用内存     
maxmemory      #占用物理内存的比例，默认值为0，表示不限制。生产环境中根据需求设定，通常设置在50%以上。

每次随机选取待删除数据的个数
maxmemory-samples    #选取数据时并不会全库扫描，导致严重的性能消耗，降低读写性能。因此采用随机获取数据的方式作为待检测删除数据

选择删除策略
maxmemory-policy     #达到最大内存后，对被挑选出来的数据进行删除的方式

删除方式：

检测易失数据（可能会过期的数据集server.db[i].expires）
1.volatile-lru:挑选最近最早使用的数据淘汰
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server.db[i].dict）
5.allkeys-lru:挑选最近最早使用的数据淘汰
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

maxmemory-policy  volatile-lru