决解决Redis缓存过期问题的方法（redis缓存过期怎么解）

Redis是现今应用最广泛的缓存框架之一。它的高速、高并发、高灵活性等优势，使得大量的开发者选择使用Redis作为自己的缓存层。不过随着Redis数据量的增加，缓存过期问题逐渐暴露出来。本文将介绍一些解决Redis缓存过期问题的方法。

一、Redis缓存过期机制

在Redis中，缓存过期的机制非常简单。Redis本身内置了一个定时器，每秒钟就会随机检查一部分设置了过期时间的key，将过期的key自动删除。但是，这种方式只是相对简单，它并不是完全可靠，存在如下两个问题：

1. 内存浪费

当Redis中存储了数以百万计的缓存key时，每个key都设置了过期时间，但这些key占用的内存越来越大，Redis的内存存储限制也未必能够满足大规模缓存的需求。在这种情况下，需要进行手动清除过期的key。

2. 缓存穿透

当同样的一组请求，针对一个不存在于Redis的key进行查询操作时，将会穿透至后端数据库，导致后端的压力增加。如果针对这个不存在的key处于攻击状态，那么恶意攻击者可以利用这种方式将后端压垮。在这种情况下，需要对缓存穿透问题进行处理。

二、设置缓存有效期

在实际开发中，我们可以通过手动设置缓存有效期来避免出现问题。使用Redis缓存时，一般都会给缓存key设置超时时间。

例如我们设置了一个缓存key，在10秒后过期，代码如下：

“`python

redis.set(key, value, ex=10)

在代码中的ex参数就是用于设置缓存有效期的参数，单位为秒。当Redis服务返回error时，表示缓存key已经过期。在实际开发中，可以将缓存有效期设置为一个合适的时间，以降低Redis服务的负载。

三、为缓存设置带宽控制

在高并发的情况下，由于Redis的读写速度非常快，可能会在短时间内造成大量访问流量，从而造成性能不佳的问题。当这种情况出现时，可以采用带宽控制的方式，限制Redis的并发读写操作。

例如，我们设置了一个每秒最大读取100个key的带宽控制，代码如下：

```python
redis.set(key, value, ex=10)

在代码中的limit参数就是用于限制Redis并发读写操作的参数，单位为秒。当Redis服务返回error时，表示获取缓存失败。在实际开发中，可以根据实际应用场景设置合适的带宽控制参数，以避免Redis服务崩溃。

四、结合消息队列异步处理缓存过期事件

当需要频繁的清除Redis中的过期key时，为了避免对Redis的正常读写产生影响，可以使用消息队列实现异步处理。当某个key过期时，Redis中会产生过期事件，我们可以将这个事件发送到消息队列中，再由消息队列异步处理。

例如，我们使用Redis中的key分发事件，将过期key分发到消息队列中：

“`python

redis.set(key, value, ex=10)

redis.publish(‘__keyevent@0__:expired’, key)

在代码中通过Redis的publish方法将过期事件发送到消息队列。如果我们使用的消息队列是RabbitMQ，可以参考下面的消费处理代码：

```python
import pika
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()
def callback(ch, method, properties, body):
    # 处理过期key，异步删除
    pass

channel.basic_consume(queue='expired_queue', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

channel.start_consuming()

通过使用消息队列，可以实现把Redis的过期key异步删除，从而避免对Redis的正常读写操作产生卡顿。

综上，本文介绍了一些常用的Redis缓存过期处理方法，包括设置有效期、带宽限制、异步删除等。在实际开发中，可以根据不同应用场景的需求，选择合适的缓存过期处理方法来避免出现问题。