Redis源码剖析之数据过期(expire)
redis 数据过期机制主要包括以下几个方面：过期时间设置的重要性：通过设置合理的过期时间，可以优化资源使用，节省内存和成本。例如，根据数据访问时间的统计，将过期时间从2天缩短到1天，可以显著节省资源。过期检查机制：REDIs 在处理请求时，会检查 key 是否过期。
Redis 自动清理过期数据的机制可以有效节省资源，而没有自动过期机制时，实现数据清理将非常复杂。自动过期功能不仅简化了操作，还能节省成本，体现了其在缓存系统中的重要性。Redis 在处理请求时，会检查 key 是否过期。
在Redis配置文件中设置notify-keyspace-events Ex，开启键的过期事件通知。启动Redis服务器。使用客户端订阅__keyevent@0__：expired频道（假设数据库编号为0）。设置一个带有过期时间的键，如SET mykey value EX 10。当键mykey过期时，客户端将接收到一条关于该键过期的通知消息。
Redis 的 maxmemory 数据淘汰策略主要包括以下几种：不淘汰数据：当内存超出限制时，禁止大多数写命令，返回 oomerr 错误。仅允许执行少量写命令，如删除命令 del、hdel 和 unlink。随机淘汰：volatilerandom：随机淘汰设置了过期时间的数据。allkeysrandom：随机淘汰数据库中的所有数据。
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。假设redis里放了10w个key，都设置了过期时间，每隔几百毫秒，就检查10w个key，那redis基本上就死了，CPU负载会很高的，消耗在检查过期key上了。
Redis 是一个内存数据库，通过配置 `maxmemory` 来限定其内存使用量。当 Redis 主库内存超出限制时，会触发数据淘汰机制，以减少内存使用量，直至达到限制阈值。当 `maxmemory` 配置被应用，Redis 会根据配置采用相应的数据淘汰策略。
Redis有哪些慢操作?
1、从Redis中取数据比较慢，主要原因可能包括以下几点：持久化操作：原因：如果Redis开启了持久化，在进行持久化操作时，可能会占用大量的I/O资源，从而影响读取操作的性能。解决方法：可以通过CONFIG GET命令查看持久化设置，并根据实际需求调整持久化策略，如减少持久化频率或优化持久化过程。
2、Redis KEY*模糊查询导致交互速度慢、阻塞其他 Redis 操作的原因及解决方案 原因：KEYS 命令的时间复杂度：在 Redis 中，使用通配符 KEYS 命令进行键的模糊匹配（如 KEYS key*）的时间复杂度是 O（N），其中 N 是键的总数。
3、当使用第一种机制APPendfsync always时，Redis每处理一次写命令，都会把这个命令写入磁盘，而且这个操作是在主线程中执行的。内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。
4、节点数据量过大：当Redis节点存储的数据量接近或达到其物理存储或内存限制时，写入性能可能会受到影响。此时，Redis需要花费更多时间来管理内存和磁盘，从而导致写入速度变慢。网络延迟：网络延迟是另一个可能导致Redis写入变慢的因素。
5、定义与用途 Redis慢查询日志主要用于记录Redis实例中执行时间超过指定阈值的命令。 它有助于对Redis实例进行性能监控与问题定位，快速识别并优化执行效率低下的Redis命令。相关配置 slowloglogslowerthan：表示执行时间超过此值的命令会被记录。该配置项用于设置慢查询的阈值。
6、在大规模生产环境中，这可能导致其他Redis操作被阻塞，因为KEYS命令会持有数据库的写锁。此外，遍历所有键消耗大量计算资源，影响Redis性能。使用带有前缀的通配符 KEYS prefix* 仍需遍历匹配前缀的所有键。虽然能减小匹配范围，但Redis没有内置索引结构加速通配符键的查找。
Redisson可重入锁加锁源码分析
1、解锁操作通过unlockAsync方法实现，该方法进一步调用unlockInnerAsync方法完成解锁过程。异步解锁机制增强了系统的并发处理能力，使得在解锁操作执行期间，系统可以继续处理其他任务。确保锁的释放：解锁过程确保了锁的释放，从而避免了死锁和锁资源被长时间占用的问题。
2、Redisson可重入锁加锁源码分析如下： 加锁入口： 用户通过redissonClient获取RLock实例，并调用lock方法开始加锁流程。 lock方法的核心步骤是调用tryAcquire方法。 线程标识与尝试加锁： 在tryAcquire方法中，首先获取线程ID，用于标识请求锁的线程。
3、整个流程总结如下：首先通过lua脚本在Redis中创建和更新锁的哈希结构，对线程进行标识。若无过期时间，定时任务会确保锁的持续有效。重入锁通过`hincrby`增加键值对实现。加锁失败后，客户端会等待锁的剩余存活时间，再进行重试。至于加锁失败的处理，客户端会根据剩余存活时间进行阻塞，等待后尝试再次获取锁。
4、为了实现与Springboot的集成，首先导入Redisson依赖。接下来，参照官网指导进行配置，并编写配置类。结合官网提供的加锁示例，编写简单的Controller接口，最终测试其功能。lock.lock（）源码分析 在RedissonLock实现类中，`lock`方法的实现揭示了锁获取的流程。深入至`tryLockInnerAsync`方法，发现其核心逻辑。
5、Redisson分布式锁和同步器详解： Redisson分布式可重入锁 实现：基于Redis的JAVA分布式可重入锁对象，实现了Lock接口。 看门狗机制：为避免锁在Redisson实例崩溃后永久挂起，Redisson维护锁watchdog，当锁持有者处于活动状态时，会延长锁的到期时间，默认30秒，可通过Config.lockWatchdogTimeout调整。
Redis源码学习(41)-Redis键空间事件通知
Redis将通知分为两大类：键空间通知和键事件通知。键空间通知：当键空间上的键发生变化时产生的通知。服务器会执行一条PUBLISH命令，将消息发布到名为__keyspace@db__：key的频道上，其中db是数据库编号，key是发生变化的键，event是这条消息代表的键上的操作。
代码解析：通过逐步分析源码，可以深入了解Redis启动的每一个细节，为优化和定制化提供深入的视角。总结：Redis服务器启动过程是一个复杂而有序的过程，涉及内存分配、配置参数解析、事件监听器设置等多个核心步骤。
跳表的基本概念： 跳表是一种多层级有序链表，旨在提供高效的有序集合操作。 通过空间换时间的设计，跳表能够以O的时间复杂度进行查找操作。 Redis对跳表的优化： 层级限制：Redis限制了跳表的最高层级为32，以减少内存使用。
要深入理解Redis中跳表的奥秘，首先，我们从理想化的跳表概念开始。跳表作为一种多层级有序链表，旨在提供高效的有序集合操作，如zrange和zrevrange。它的设计旨在通过空间换时间，以O（log_2 n）的时间复杂度进行查找，但删除和增加操作可能导致结构变动，这在理想情况下需要复杂的重构。
Redis书籍推荐之《Redis设计与实现》资深Redis技术专家撰写，深入了解Redis技术内幕的必读之作。从源码角度解析Redis的架构设计、实现原理和工作机制，为高效使用Redis提供原理性指导。
Redis 0-RC3版本后引入内存碎片自动清理功能，通过分割连续内存空间与数据迁移，减少碎片并合并小块空闲内存，进而提升内存利用率。但此过程涉及时间开销，可能影响Redis性能。控制碎片整理的关键参数需根据实际情况调整，确保数据完整性和系统稳定性。Redis碎片整理实现基于jemalloc，源码版本为redis-8。
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希望本篇文章《redis失效策略源码（redis失效策略设置）》能对你有所帮助！
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