Redis过期场景下的缓存策略（redis过期场景）

Redis过期场景下的缓存策略

Redis是非常流行的缓存数据库，它的速度快、可靠性高以及支持的数据类型丰富使得它成为了许多项目的首选，但是在使用Redis作为缓存数据库时，经常会遇到过期场景下的缓存策略问题。本文将详细讲解这种场景下常见的缓存策略，以及加入相关代码，让你全面了解如何优化Redis缓存策略。

过期时间

在Redis中，每个键值对都可以设置过期时间，一旦过期就会自动删除。当这个键被请求时，Redis会先检查它是否已经过期，如果已经过期就返回null。因此我们可以使用这个过期时间来优化缓存策略。

LRU算法

LRU算法是Least Recent Used的简称，它的原理是删除最近最少使用的数据。在Redis中实现LRU算法有两种方式：使用过期时间+随机延迟以及使用Redis自带的LRU算法。

方法一：使用过期时间+随机延迟

在设置一个键的过期时间时，可以给它加上随机的延迟时间，这个延迟时间可以通过一些算法计算得到，比如下面的代码：

“`python

import random

def set_with_random_expiration(key, value, expiration):

delay = random.uniform(0,expiration/10)

redis.set(key, value, ex=expiration+delay)

这段代码中，我们使用random模块的uniform()方法生成一个随机延迟时间，然后将这个延迟时间加到键的过期时间上去再设置。

方法二：使用Redis自带的LRU算法

Redis自带了一个LRU算法，可以用于实现缓存策略。这个算法的原理是删除最近最少使用的键，这里的“最近”指的是上一次使用时间距离现在的时间。

在Redis中有一个配置选项maxmemory-policy，它可以设置Redis的清理策略。我们可以将这个参数设置为volatile-random，表示在内存达到最大限制时，将随机选择一个过期键进行删除。这个策略也可以通过下面的代码实现：

```python
redis.flushall()
redis.config_set('maxmemory-policy', 'volatile-lru')
redis.config_set('maxmemory', 10000000) # 10MB

这段代码中，我们先将Redis数据库清空，在将maxmemory-policy设置为volatile-lru表示采用LRU算法进行删除，maxmemory表示内存的最大限制为10MB。

总结

在使用Redis作为缓存数据库时，过期场景下的缓存策略是一个需要考虑的重要问题。通过设置过期时间并加入随机延迟时间，以及使用Redis自带的LRU算法，我们可以轻松地优化缓存策略。