redis有效时间设置及时间过期处理_查看redis状态

redis是在内存中进行缓存的，我们在设置redis缓存时，可以设置下过期时间。那么在设置时间到期后redis是如何进行数据删除的。

redis清理过期数据。

定期清理 + 惰性清理

定期删除：redis数据库默认每隔100ms就会进行随机抽取一些设置过期时间的key进行检测，过期则删除。

惰性删除：定期删除还没有来得及删除，就被程序请求到的一个过期key，redis会先检测key是否，过期，如果过期则删除，不进行返回。

但是前面两种机制可能还导致一些问题就是，过期的key如果大量堆积，删除的速度太慢，内存爆满怎么办？

内存淘汰机制

1)noeviction：当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错。

2)allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的key(这个是最常用的)就是LRU算法。

3)allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个key，一般没人用。

4)volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的key(这个一般不太合适)

5)volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key

6)volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的key优先移除

LRU算法实现

public class LRUCache extends LinkedHashMap {

private final int CACHE_SIZE;

// 这里就是传递进来最多能缓存多少数据

public LRUCache(int cacheSize) {

super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); // 这块就是设置一个hashmap的初始大小，同时最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头，最老访问的就在尾

CACHE_SIZE = cacheSize;

}

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return size() > CACHE_SIZE; // 这个意思就是说当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据

}

}

public static void main(String[] args) {

LRUCache testCache = new LRUCache<>(3);

testCache.put(“A”, 1);

testCache.put(“B”, 2);

testCache.put(“C”, 3);

System.out.println(testCache.get(“B”));

System.out.println(testCache.get(“A”));

testCache.put(“D”, 4);

System.out.println(testCache.get(“D”));

System.out.println(testCache.get(“C”));

}