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1 设置带过期时间的 key
expire key seconds
时间复杂度：O（1）
设置key的过期时间。超时后，将会自动删除该key。在Redis的术语中一个key的相关超时是volatile的。
超时后只有对key执行DEL、SET、GETSET时才会清除。 这意味着，从概念上讲所有改变key而不用新值替换的所有操作都将保持超时不变。 例如，使用 INCR 递增key的值，执行 LPUSH 将新值推到 list 中或用 HSET 改变hash的field，这些操作都使超时保持不变。
-
使用
PERSIST命令可以清除超时，使其变成一个永久key -
若
key被RENAME命令修改，相关的超时时间会转移到新key -
若
key被RENAME命令修改，比如原来就存在Key_A，然后调用RENAME Key_B Key_A命令，这时不管原来Key_A是永久的还是设为超时的，都会由Key_B的有效期状态覆盖
注意，使用非正超时调用 EXPIRE/PEXPIRE 或具有过去时间的 EXPIREAT/PEXPIREAT 将导致key被删除而不是过期（因此，发出的key事件将是 del，而不是过期）。
1.1 刷新过期时间
对已经有过期时间的key执行EXPIRE操作，将会更新它的过期时间。有很多应用有这种业务场景，例如记录会话的session。
1.2 Redis 之前的 2.1.3 的差异
在 Redis 版本之前 2.1.3 中，使用更改其值的命令更改具有过期集的密钥具有完全删除key的效果。由于现在修复的复制层中存在限制，因此需要此语义。
EXPIRE 将返回 0，并且不会更改具有超时集的键的超时。
1.3 返回值
-
1如果成功设置过期时间。 -
0如果key不存在或者不能设置过期时间。
1.4 示例
假设有一 Web 服务，对用户最近访问的最新 N 页感兴趣，这样每个相邻页面视图在上一个页面之后不超过 60 秒。从概念上讲，可以将这组页面视图视为用户的导航会话，该会话可能包含有关ta当前正在寻找的产品的有趣信息，以便你可以推荐相关产品。
可使用以下策略轻松在 Redis 中对此模式建模：每次用户执行页面视图时，您都会调用以下命令：
MULTI
RPUSH pagewviews.user:<userid> http://.....
EXPIRE pagewviews.user:<userid> 60
EXEC
如果用户空闲超过 60 秒，则将删除该key，并且仅记录差异小于 60 秒的后续页面视图。
此模式很容易修改，使用 INCR 而不是使用 RPUSH 的列表。
1.5 带过期时间的 key
通常，创建 Redis 键时没有关联的存活时间。key将永存，除非用户以显式方式（例如 DEL 命令）将其删除。
EXPIRE 族的命令能够将过期项与给定key关联，但代价是该key使用的额外内存。当key具有过期集时，Redis 将确保在经过指定时间时删除该key。
可使用 EXPIRE 和 PERSIST 命令（或其他严格命令）更新或完全删除生存的关键时间。
1.6 过期精度
在 Redis 2.4 中，过期可能不准确，并且可能介于 0 到 1 秒之间。
由于 Redis 2.6，过期误差从 0 到 1 毫秒。
1.7 过期和持久化
过期信息的键存储为绝对 Unix 时间戳（Redis 版本 2.6 或更高版本为毫秒）。这意味着即使 Redis 实例不处于活动状态，时间也在流动。
要使过期工作良好，必须稳定计算机时间。若将 RDB 文件从两台计算机上移动，其时钟中具有大 desync，则可能会发生有趣的事情（如加载时加载到过期的所有key）。
即使运行时的实例，也始终会检查计算机时钟，例如，如果将一个key设置为 1000 秒，然后在将来设置计算机时间 2000 秒，则该key将立即过期，而不是持续 1000 秒。
2 Redis 如何使key过期
键的过期方式有两种：被动方式 - 惰性删除，主动方式 - 定期删除。
2.1 惰性删除
当客户端尝试访问key时，key会被动过期，即Redis会检查该key是否设置了过期时间，如果过期了就会删除，也不会返回任何东西。
注意并非是key到期了就会被自动删除，而是当查询该key时，Redis再很懒惰地检查是否删除。这和 spring 的延迟初始化有着异曲同工之妙。
当然，这是不够的，因为有过期的key，永远不会再访问。无论如何，这些key都应过期，因此请定期 Redis 在具有过期集的key之间随机测试几个key。已过期的所有key将从key空间中删除。
2.2 定期删除
具体来说，如下 Redis 每秒 10 次：
-
测试 20 个带有过期的随机键
-
删除找到的所有已过期key
-
如果超过 25% 的key已过期，从步骤 1 重新开始
这是一个微不足道的概率算法，基本上假设我们的样本代表整个key空间，继续过期，直到可能过期的key百分比低于 25%。
这意味着在任何给定时刻，使用内存的已过期的最大键量等于最大写入操作量/秒除以 4。
2.3 在复制链路和 AOF 文件中处理过期的方式
为了在不牺牲一致性的情况下获得正确行为，当key过期时，DEL 操作将同时在 AOF 文件中合成并获取所有附加的从节点。这样，过期的这个处理过程集中到主节点中，还没有一致性错误的可能性。
但是，虽然连接到主节点的从节点不会独立过期key（但会等待来自master的 DEL），但它们仍将使用数据集中现有过期的完整状态，因此，当选择slave作为master时，它将能够独立过期key，完全充当master。
可是，很多过期key，你没及时去查，定期删除也漏掉了，大量过期key堆积内存，Redis内存殆耗尽！
因此还需有内存淘汰机制！
3 内存淘汰
3.1 内存淘汰策略
noeviction（Redis默认策略）
不会继续服务写请求 (DEL 请求可以继续服务)，读请求可以继续进行。这样
可以保证不会丢失数据，但是会让线上的业务不能持续进行。
- config.c
createEnumConfig("maxmemory-policy", NULL,
MODIFIABLE_CONFIG, maxmemory_policy_enum,
server.maxmemory_policy,
MAXMEMORY_NO_EVICTION, NULL, NULL),
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key。凭啥随机呢，至少也是把最近最少使用的key删除。
allkeys-lru(Least Recently Used)
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，没有设置过期时间的 key 也会被淘汰。
allkeys-lfu(Least Frequently Used)
LRU的关键是看页面最后一次被使用到发生调度的时间长短，而LFU关键是看一定时间段内页面被使用的频率。
volatile-lru
尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。
没有设置过期时间的 key 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。
区别于 allkey-lru，这个策略要淘汰只是过期的 key 集合。
volatile-lfu
volatile-random
淘汰的 key 是过期 key 集合中随机的 key。
volatile-ttl
淘汰的策略不是 LRU，而是 key 的剩余寿命 ttl 的值，ttl
越小越优先被淘汰。
volatile-xxx 策略只会针对带过期时间的 key 进行淘汰，allkeys-xxx 策略会对所有的 key 进行淘汰。
-
如果你只是拿 Redis 做缓存，那应该使用 allkeys-xxx，客户端写缓存时不必携带过期时间。
-
如果你还想同时使用 Redis 的持久化功能，那就使用 volatile-xxx 策略，这样可以保留没有设置过期时间的 key，它们是永久的 key 不会被 LRU 算法淘汰。
3.2 手写LRU
确实有时会问这个，因为有些候选人如果确实过五关斩六将，前面的问题都答的很好，那么其实让他写一下LRU算法，可以考察一下编码功底
你可以现场手写最原始的LRU算法，那个代码量太大了，不太现实
public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
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) {
// true指linkedhashmap将元素按访问顺序排序
super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
CACHE_SIZE = cacheSize;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
// 当KV数据量大于指定缓存个数时，就自动删除最老数据
return size() > CACHE_SIZE;
}
}
参考
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