Redis瞬间读取，便转眼过期（redis 读取后就过期）

Redis瞬间读取，便转眼过期

随着互联网技术的发展，数据的读取速度要求越来越高，而传统的关系型数据库已经不能满足我们的需求。为此，我们需要一种高效的缓存技术，Redis应运而生。Redis是一款开源的内存数据存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。它具有高性能、可靠性和灵活性的特点，极大地提高了数据读取的速度。

Redis的读写操作都是基于内存的，因此其读取效率非常高。在Redis中，数据可以设置有效期，一旦超过有效期，该条数据就会被自动删除，这样可以避免数据一直占用内存导致内存泄漏。在实际开发中，我们常常使用如下命令来设置过期时间：

“`set key value ex seconds“`

其中，key是键，value是值，ex代表设置过期时间，seconds为具体的过期时间（秒）。

下面，我们用一个例子来演示Redis如何设置过期时间：

“`python

import redis

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r.set(‘name’, ‘Alice’, ex=60)

value = r.get(‘name’).decode()

print(value)

以上代码首先导入了redis库，然后建立了一个redis连接对象，并且使用set()函数往Redis中存入了一个键值对。在存入的同时，我们还设置了过期时间为60秒。接着使用get()函数从Redis中读取对应的值并打印输出。在60秒过去之后，我们再次尝试读取该值，会得到一个空值（None）。

当然，上述方法可以有效地防止redis的内存泄漏，但还不够优秀。在高并发的情况下，大量的请求同时过期的键值对，会产生较高频率的删除操作，而删除操作是影响redis性能的重要因素之一。因此，我们需要采用一些技巧，避免同时过期的键值对大规模删除的问题。

我们可以通过批量删除的方式减轻服务器压力。当需要删除多条数据时，不需要一个一个地进行删除操作，而是可以将这些数据的key打包为一个列表，再通过delete()函数一次性删除：

```python
r.delete('key1', 'key2', 'key3')

可以采用“惰性删除”的方法。将要删除的key-value并不会立即从内存中删除，而是在下次被访问到时才会被删除，这可以提高删除的效率，并且减少影响到其他操作的可能性：

“`python

r.set(‘key’, ‘value’)

r.expire(‘key’, 60)

以上代码将key-value写入redis，并且设置过期时间为60秒。在60秒内，该key-value一直存在Redis内存中，直到有下一次访问时，才会被删除。

我们可以使用Redis自带的缓存淘汰策略，使得Redis始终能维护一个足够的内存空间。Redis提供了多种缓存淘汰策略，包括LRU（最近最少使用）、LFU（最近最不常用）、随机等。我们只需要在创建Redis连接对象的时候，使用相应的策略即可。例如，以下代码选择了使用LRU策略：

```python
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, maxmemory=100m, maxmemory-policy='allkeys-lru')

以上代码创建了一个Redis连接对象，其中maxmemory代表内存最大限制，maxmemory-policy代表缓存淘汰策略。

在实际开发中，我们应该根据具体业务场景的需要，综合各种因素来选择最优的缓存淘汰策略和过期删除策略。这将有助于提高系统的性能和并发能力，以更好地满足用户需求。