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面试考察点
面试官提出这个问题，通常意在考察以下几个层面：
对缓存数据生命周期管理的理解：你是否清楚 Redis 作为缓存或数据库，需要有自动清理过期数据的能力。
对 Redis 核心机制的掌握深度：不仅仅是知道策略名称，更想知道你对其底层实现原理、协同工作方式的了解程度。
对系统资源与性能权衡的认知：如何设计过期策略才能在内存利用率、CPU 消耗、数据一致性之间取得平衡。
理论联系实际的能力：能否将策略与内存淘汰策略结合，并在实际开发中（如缓存穿透、雪崩）正确应用。
核心答案
Redis 的过期策略主要包含两个核心机制：惰性删除和定期删除。它们是 Redis 用来清理过期 Key、回收内存的主要手段。此外，当这些策略无法及时释放足够内存时，会触发内存淘汰策略作为最后防线。
简单概括：
惰性删除：访问 Key 时才检查并删除。
定期删除：周期性抽样检查并删除。
内存淘汰策略：内存不足时，按规则淘汰 Key（包括未过期的）。
深度解析
原理/机制
惰性删除 (Lazy Expiration)
原理：当客户端尝试访问一个 Key 时，Redis 会先检查该 Key 是否设置了过期时间以及是否已过期。如果过期，则立即删除该 Key，并向客户端返回
nil。这是一种被动、延迟的清理方式。优点：对 CPU 友好，只有在必须时才进行删除操作，不会在无关的 Key 上消耗计算资源。
缺点：对内存不友好。如果一个过期 Key 永远不再被访问，它将永远占用内存，造成内存泄漏。惰性删除是保证 Redis 性能的第一道屏障。
定期删除 (Periodic Expiration)
原理：为了弥补惰性删除的缺陷，Redis 会周期性地（默认每秒 10 次，即每 100ms）主动执行一次过期 Key 清理。这个过程是自适应的：
每次从设置了过期时间的 Key 字典中，随机抽取一定数量（默认 20 个）的 Key。
检查并删除其中已过期的 Key。
如果本轮抽查中，过期 Key 的比例超过 25%，则重复执行抽查删除过程，直到过期 Key 比例降至 25% 以下，或者本次定期删除耗时过长（防止阻塞主线程）。
优点：通过限制执行时间和频率，减少了对主线程的阻塞，同时一定程度上减少了“永远不访问的过期 Key”造成的内存浪费。
缺点：它仍然是一种抽样和妥协的方案。难以完全精确地删除所有过期 Key，在 Key 数量巨大时，仍可能有部分过期 Key 残留。
内存淘汰策略 (Eviction Policies)
定位：这是过期策略的补充和兜底机制。当 Redis 内存使用达到
maxmemory配置的阈值，且新写入数据时，如果惰性和定期删除没能及时释放空间，就会触发内存淘汰。8 种策略（Redis 7.x）：
noeviction（默认）：拒绝新写入，报错。适用于确需保留全部数据的场景。allkeys-lru/volatile-lru：使用 LRU（最近最少使用）算法淘汰 Key。前者针对所有 Key，后者只针对设置了过期时间的 Key。allkeys-lfu/volatile-lfu：使用 LFU（最不经常使用）算法淘汰 Key。LFU 比 LRU 更能精准识别热点数据。allkeys-random/volatile-random：随机淘汰 Key。volatile-ttl：优先淘汰过期时间更短（TTL 更小）的 Key。
“
注意：
volatile-xxx策略只在设置了过期时间的 Key 中淘汰，但如果这部分内存不足以满足新需求，依然会触发noeviction类似的行为（报错）。生产环境常用allkeys-lru或allkeys-lfu。协同工作原理
这两种删除策略与内存淘汰策略共同构成了 Redis 的内存管理闭环：
// 伪代码逻辑示意 public Object get(String key) { // 1. 惰性删除：访问时检查 if (key.expired) { deleteKey(key); returnnull; } return data; } public void periodicTask() { // 2. 定期删除：后台循环任务 do { sampledKeys = randomSample(expiredKeyDict, 20); deletedCount = deleteExpiredKeys(sampledKeys); } while (deletedCount / 20.0 > 0.25 && timeLimitNotExceeded()); } public boolean writeData(String key, Object value) { // 3. 写入前检查内存，触发淘汰策略 if (usedMemory >= maxMemory) { if (!executeEvictionPolicy()) { // 执行配置的淘汰策略（如LRU） if (policy == “noeviction”) { thrownew RedisOOMError(); // 内存不足错误 } } } // ... 执行写入 }每次读取操作都伴随一次惰性删除检查。
定期任务每秒运行多次，抽样清理，防止内存无限增长。
当内存触顶，写入操作会触发配置的淘汰策略，移除一些 Key（可能是过期的，也可能是未过期的）来腾出空间。
最佳实践与常见误区
最佳实践：
根据业务形态选择淘汰策略：例如，缓存系统优先使用
allkeys-lru；需要保留热点长期数据、只缓存临时数据的场景，可使用volatile-lru。合理设置过期时间：避免大量 Key 在同一时间点过期，防止定期删除压力陡增和缓存雪崩。可以添加随机偏移值，例如：
expire = base_time + random(0, 300)。监控
expired_keys指标：通过info stats命令查看，了解过期 Key 的清理速度是否正常。
常见误区：
误区一：“设置了过期时间，Key 到点就会立即被删除。” —— 错。删除依赖于惰性访问或定期扫描，存在延迟。
误区二：“
volatile-lru只淘汰过期的 Key。” —— 错。它只从设置了过期时间的 Key 池子里淘汰，但淘汰的依据是 LRU 算法，被淘汰的 Key 在淘汰那一刻可能并没过期。误区三：“内存淘汰策略可以替代过期策略。” —— 错。过期策略是主动管理生命周期，淘汰策略是内存不足时的应急措施。二者目的不同，需配合使用。
总结
Redis 通过惰性删除和定期删除的组合拳来管理 Key 过期，在 CPU 和内存效率之间取得了平衡，并以可配置的内存淘汰策略作为内存不足时的最终保障；理解这套机制对于设计高性能、高可用的缓存架构至关重要。
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