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码哥，当 key 达到过期工夫，Redis 就会马上删除么？
先说论断，并不会立马删除，Redis 有两种删除过期数据的策略：
- 定期选取局部数据删除；
- 惰性删除；
该命令在 Redis 2.4 版本，过期工夫并不是很准确，它可能在零到一秒之间。
从 Redis 2.6 开始，过期谬误为 0 到 1 毫秒。
EXPIRE key seconds [NX | XX | GT | LT] 指令能够将指定的 key 设置过期工夫，如果没有设置过期工夫，key 将始终存在，除非咱们明确将其删除，比方执行 DEL 指令。
所谓”狡兔死，走狗烹“，没用了就干掉，跟 35 岁就“毕业”是一个情理。
好慌……
从 Redis 版本 7.0.0 开始：EXPIRE 增加了选项：NX、XX和GT、LT 选项。
- NX：当 key 没有过期时才设置过期工夫；
- XX：只有 key 已过期的时候才设置过期工夫；
- GT：仅当 新的到期工夫 大于以后到期工夫时才设置过期工夫；
- LT：仅在新到期工夫小于以后到期工夫才设置到过期工夫。
过期与长久化
主从或者集群架构中，两台机器的时钟重大不同步，会有什么问题么？
key 过期信息是用 Unix 相对工夫戳 示意的。
为了让过期操作失常运行，机器之间的工夫必须保障稳固同步，否则就会呈现过期工夫不准的状况。
比方两台时钟重大不同步的机器产生 RDB 传输，slave 的工夫设置为将来的 2000 秒，如果在 master 的一个 key 设置 1000 秒存活，当 Slave 加载 RDB 的时候 key 就会认为该 key 过期（因为 slave 机器工夫设置为将来的 2000 s），并不会期待 1000 s 才过期。
惰性删除
惰性删除很简略，就是当有客户端的申请查问该 key 的时候，查看下 key 是否过期，如果过期，则删除该 key。
比方当 Redis 收到客户端的GET movie: 小泽 #玛……利亚.rmvb 申请，就会先查看 key = movie: 小泽 #玛……利亚.rmvb 是否曾经过期，如果过期那就删除。
删除过期数据的主动权交给了每次拜访申请。
该实现通过 expireIfNeeded函数实现，源码门路：src/db.c。
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key, int force_delete_expired) {
// key 没有过期，return 0
if (!keyIsExpired(db,key)) return 0;
if (server.masterhost != NULL) {if (server.current_client == server.master) return 0;
if (!force_delete_expired) return 1;
}
if (checkClientPauseTimeoutAndReturnIfPaused()) return 1;
/* Delete the key */
deleteExpiredKeyAndPropagate(db,key);
return 1;
}定期删除
仅仅靠客户端拜访来判断 key 是否过期才执行删除必定不够，因为有的 key 过期了，但将来再也没人拜访，这些数据要怎么删除呢？
不能让这些数据「占着茅坑不拉屎」。
所谓定期删除，也就是 Redis 默认每 1 秒运行 10 次（每 100 ms 执行一次），每次随机抽取一些设置了过期工夫的 key，查看是否过期，如果发现过期了就间接删除。
留神：并不是一次运行就查看所有的库，所有的键，而是随机查看肯定数量的键。
具体步骤如下：
- 从所有设置了过期工夫的 key 汇合中随机 抉择 20 个 key；
- 删除「步骤 1」发现的所有过期 key 数据；
- 「步骤 2」完结，过期的 key 超过 25%，则继续执行「步骤 1」。
删除的源码 expire.c 的 activeExpireCycle 函数实现。
这也就意味着在任何时候，过期 key 的最大数量等于每秒最大写入操作量除以 4。
为啥不查看所有设置过期工夫的 key？
你想呀，假如 Redis 里寄存了 100 w 个 key，都设置了过期工夫，每隔 100 毫秒就查看 100 w 个 key，CPU 全节约在查看过期 key 上了，Redis 也就废了。
留神了：不论是定时删除，还是惰性删除。当数据删除后 ，master 会生成删除的指令记录到 AOF 和 slave 节点。
码哥，如果过期的数据太多，定时删除无奈删除齐全（每次删除完过期的 key 还是超过 25%），同时这些 key 也再也不会被客户端申请，也就是无奈走惰性删除，会怎么？
会不会导致 Redis 内存耗尽，怎么破？
这个问题问得好，答案是走 内存淘汰机制。
明天就到这里，说太多的话，大家容易在常识的海量里呛死，保命要紧，至于内存淘汰机制详情，请看下回分解。
参考资料