redis挑出不带过期时间的数据，redis过期时间查询

Redis过期删除策略和内存淘汰策略

redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来。

（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的。

每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。

redis 过期策略是： 定期删除+惰性删除 。所谓定期删除，指的是 redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。

volatile-ttl：在设置过期时间的数据集合里，淘汰剩余存活时间 (TTL) 最少的数据 noevictionl：当内存不足以写入新数据时，拒绝新数据写入。Redis 默认策略 我这里越久的数据价值越低，不在乎调用次数。

定期删除在一定程度上是一种合理有效的过期键删除策略，但是由于其在执行时长和执行频度的局限性，必须要有另一种机制（策略）确保内存能够获得回收，因此，就需要引入内存淘汰策略。

redis开个线程扫过期订单

时间不精准。 一般定时任务基于固定的频率、按照时间定时执行的，那么就可能会发生很多订单已经到了超时时间，但是定时任务的调度时间还没到，那么就会导致这些订单的实际关闭时间要比应该关闭的时间晚一些。

定期删除。每隔一段时间，默认100ms，Redis会随机挑选一定数量的Key，检查是否过期，并将过期的数据删除。原因一：跟 Redis 的版本有关系，Redis 2 之前版本，读从库并不会判断数据是否过期，所以有可能返回过期数据。

集中处理 Redis会将设置了过期时间的key放到一个独立的字典里，默认每秒10次过期扫描。扫描方式：为防止扫描时间过长，扫描时间限制为25ms，开发时应尽量避免大量key同时过期。

不会。Redis是单线程的，在多个Client并发操作时，秉承“先发起先执行”的原则，其它的处于阻塞状态。因此不会同时监听。

在 Redis 官方手册的keyspace-notifications： timing-of-expired-events中明确指出：redis 自动过期的实现方式是：定时任务离线扫描并删除 部分 过期键；在访问键时惰性检查是否过期并删除过期键。

Redis主从模式下过期数据和数据不一致

数据到达过期时间，并不做处理，而是等下次访问该数据时，先判断该数据是否过期，未过期，返回数据 ；发现已过期，删除该数据，返回不存在。 这种方式虽然节约 CPU 性能，发现必须删除的时候才删除。

从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除。由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况。

因为指令同步是异步进行的，所以主库过期的 key 的 del 指令没有及时同步到从库的话，会出现主从数据的不一致 这是由 redis 的过期策略来决定。redis 过期策略是： 定期删除+惰性删除 。

Redis 对于已经过期的数据，采用两种策略来处理这些数据，分别是惰性删除和定期删除。惰性删除不会去主动删除数据，而是在访问数据的时候，如果发现数据已经过期，就会自动删除。

Redis集群是通过分片来实现横向扩展的，即将数据分散存储在不同的节点上，每个节点只负责一部分数据的读写操作。因此，在集群中，每个节点都存储着不同的数据片段，主节点和从节点之间也会进行数据同步，以保证数据的一致性。

数据一致性：由于Redis缓存中的数据与数据库中的数据可能存在不一致的情况，这会导致用户在查询数据时看到不一致的结果。数据过期：缓存数据有过期时间，如果缓存数据过期，需要重新从数据库中获取，这可能会影响查询速度。

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