redis过期时间的问题怎么解决

1.多次修改一个redis的String过期键,如何保证他仍然能保留第一次设置时的删除时间

对于修改String,redis有:set、setex、append、incr、decr等,其中,使用set、setex来修改原来存在的String,会重置原来设置过的过期时间,严格来说set、setex不是“修改”,而是覆盖,所以原来设置过的key-value,再次set/setex这个key就会覆盖掉原来的。使用try redis测试结果如下:

如果使用append、incr、decr等命令来修改,并不会重置原来的过期时间:

Redis中的过期时间问题解决方案

所以,对于 string 结构,只要进行 set /setex命令,就会重置过期时间,而set命令会直接把过期时间变为永不过期。比如我在7:00设置了一个 {key1:value} ,过期时间为30分钟,在7:00-7:30期间多次set/setex这个 key 的 value,这个 key1 的过期时间都会重置,最终不会在7:30过期。如何保证每次设置这个过期键后不刷新过期时间,稳定在7:30过期?

方法一:

使用 定时器,第一次 set 的时候就创建一个定时器,到期就把这个 key 删除。这种方法在数据量大时会比较占用cpu资源,不推荐。

方法二:

每次setex key的 value 之前,先返回此时key的剩余过期时间,在setex时把这个剩余的过期时间赋给这个 key 作为新的过期时间,就可以解决。

以Spring项目为例,利用 redisTemplate.getExpire(String key) 方法返回的剩余过期时间戳(毫秒级别)可以解决,本质上是给 redis 发送 PTTL 命令,以返回毫秒为单位的key的剩余过期时间。

代码例子:

让 key1 每次修改 都保持第一次设置时的过期时间

//获取key1的剩余时间的时间戳
Long expire = redisTemplate.getExpire("
key1"
);

//最后一个参数可以选秒、毫秒(TimeUnit.MILLISECONDS),Redis最多只能返回毫秒级别的key的剩余过期时间
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expire, TimeUnit.SECONDS);
2.修改hash、set、Zset、list的值,会使过期时间重置吗?

String类型的K-V 的有效期会随着的 value 值的修改,重新计时:

如存在一个 K-V ,过期时间为30秒, 如果把 value 值修改,则过期时间就会重置为30秒,而不是在原来设定的时间减去已经流失的时间。

除了string数据结构,对其他数据结构进行修改,不会重置过期时间

比如hash、set、Zset、list等:

以hash为例子:

hash 的有效期不会随着 hash 字段值的修改重新计时。如果需要重新计时,则需要在修改字段值的时候,重新指定有效期。



缓存穿透、缓存雪崩、数据不一致...这些问题经常困扰着使用Redis的开发人员。其中,缓存过期时间的管理是解决这些问题的重要手段之一。那么,该如何解决Redis过期时间的问题呢?本文将从如下七个方面探讨。
一、 Redis的过期时间机制
Redis使用过期时间(TTL)的机制来自动删除过期的键值对。当键的TTL时间到期时,在下一次尝试访问这个键时,Redis会将其删除。因此,设置过期时间是使用Redis高性能的一个重要策略。
二、 缓存清除的不足
虽然Redis具有自动删除过期数据的功能,但由于Redis是异步设置过期时间运行的,有时会出现缓存竞争情况,导致数据清除的不足。建议使用lua脚本,利用Redis事务的特性来保证原子性,避免出现缓存竞争情况。
三、 缓存预热的处理
在高并发的情况下,将Redis的缓存加载到内存中,可以提高访问速度,避免出现数据延迟或者查询数倍增长的情况。对于需要查询的数据,可以在系统启动前进行预热,将其加载到Redis的缓存中,提高系统性能。
四、 设置过期时间的优化
由于Redis不同数据类型的存储结构,建议不同类型设置不同的过期时间,例如list、set、hash、zset数据类型可以设置不同的过期时间,避免出现数据的不一致性和缓存占用的问题。
五、 Redis的缓存雪崩
当一个大量的键值对同时失效,导致大量的请求直接到数据库,这种现象就是缓存雪崩。解决方法可以通过将失效时间分散开来,缓存时采用随机的失效时间;另外,可以采用缓存数据的异步更新,通过某些手段将热点数据更新到缓存中。
六、 缓存穿透的处理
缓存穿透是指请求的数据在数据库中不存在,因此每次都会去查询数据库,导致请求的延迟增加,增加数据库负载。解决方案可以通过布隆过滤器,在Redis中预先处理请求的数据,将可能需要查询的字段加入布隆过滤器中,避免出现缓存穿透的现象。
七、 Redis的数据持久化
Redis的数据持久化可以将数据持久保存,以防止数据丢失。Redis提供了两种方式,一种是快照方式(rdb),只保存某个时间点后发生改变的数据,另一种是AOF方式,将每条对Redis数据库操作的命令保存到一个文件中。选择一种适合自己的数据持久化方式,可以保证数据不丢失。
总之,在使用Redis服务时,应该了解Redis过期时间机制、数据类型、缓存清除机制、缓存预热、缓存雪崩、缓存穿透和数据持久化等方面的问题,完成高性能的开发和运维工作。