Redis在不同版本中处理过期键的机制总体一致，主要包含以下三种策略：惰性删除、定期删除 和 内存淘汰策略。以下是Redis处理过期键的详细介绍及各版本的相关变化：
1. 基本机制
Redis的键过期时间处理方式包含以下两种主要策略：
（1）惰性删除（Lazy Deletion）
- 机制：仅在尝试访问一个键时，Redis会检查其是否过期。如果过期，则在访问时删除键。
- 优点：不需要额外的后台资源，节省CPU开销。
- 缺点：如果某些过期键长时间不被访问，它们会一直占用内存。
（2）定期删除（Periodic Deletion）
- 机制：Redis会周期性地随机检查一部分设置了过期时间的键，如果发现过期键，则删除它们。
- 频率：由 hz 参数控制，默认每秒执行10次。每次操作中，Redis会从过期字典中抽样一定数量的键进行检查和删除。
- 优点：保证大部分过期键能够及时被删除。
- 缺点：如果过期键数量巨大，可能会造成删除不及时，增加内存压力。
（3）内存淘汰策略
- 触发条件：当内存使用量达到 maxmemory 设置的上限，Redis会根据配置的淘汰策略（如LRU、LFU等）删除一部分键，包括未设置过期时间的键。
- 作用：防止因过多未删除的过期键导致内存溢出。
2. Redis各版本的处理机制和优化
Redis 2.x
- 实现了基本的过期机制，包括惰性删除和定期删除。
- 定期删除频率较低，可能导致某些过期键未及时删除。
Redis 3.x
- 改进定期删除逻辑：优化了定期删除的采样和迭代策略，提升了过期键的清理效率。
- 增强内存淘汰策略：引入了 volatile-lfu 和 allkeys-lfu 策略，使得键的访问频率成为淘汰的重要依据。
Redis 4.x
- 改进定期删除算法：定期删除更加智能，抽样和逐步删除的策略更高效，减少了对CPU的突发压力。
- 引入内存诊断工具：提供命令帮助用户检测内存中的过期键比例和内存占用情况（如 INFO 命令中的 expired_keys 和 evicted_keys）。
Redis 5.x
- 引入异步删除：对一些大对象（如大型哈希表或集合）采用异步删除策略，以避免主线程因删除操作被阻塞。
- 改进后台清理线程：后台任务的定期清理更加智能，能根据实例负载动态调整清理频率。
Redis 6.x
- 增强多线程支持：在开启多线程的模式下（针对I/O操作），过期键的清理速度进一步提高。
- 改进淘汰机制：优化内存淘汰策略的性能，减少在高并发场景下可能的延迟。
Redis 7.x
- 支持细粒度的过期时间（毫秒级）：允许键以毫秒为单位设置过期时间，提升时间精度。
- 加强过期键的统计：提供了更多关于过期键的统计信息和指标。
- 引入动态配置机制：用户可以动态调整 hz 参数、maxmemory 策略等，无需重启Redis实例。
3. 参数相关配置
以下是与过期键相关的重要参数：
- hz：控制定期任务（包括过期键检查）的执行频率，默认10。
- maxmemory-policy：设置内存淘汰策略，包括：
- volatile-lru：在所有带有过期时间的key中使用LRU算法淘汰数据。
- allkeys-lru：在所有的key中使用LRU算法淘汰数据。
- volatile-ttl：在所有带有过期时间的key中，优先淘汰TTL（Time To Live）最短的数据。
- allkeys-random：在所有带有过期时间的key中随机淘汰数据。
- volatile-random：在所有的key中随机淘汰数据。
- noeviction：不淘汰任何数据，在内存不足时直接返回错误。
- maxmemory：设置Redis实例允许使用的最大内存。
4. 性能优化建议
- 合理设置过期时间：避免大量键同时过期，导致CPU负载激增。
- 调整 hz 参数：提高定期删除频率，适当加速过期键清理。
- 使用异步删除：对于大对象，采用异步删除以降低主线程阻塞风险。
- 优化内存淘汰策略：根据业务需求选择合适的淘汰策略，防止内存不足导致实例不可用。
通过这些机制和优化策略，Redis能够高效地管理过期键并减少对性能的影响。
