过期时间设置
在Redis中提供了Expire命令设置一个键的过期时间，到期以后Redis会自动删除它。
EXPIRE key seconds 其中seconds 参数表示键的过期时间，单位为秒。
EXPIRE 返回值为1表示设置成功，0表示设置失败或者键不存在
如果想知道一个键还有多久时间被删除，可以使用TTL命令
TTL key
当键不存在时，TTL命令会返回-2
而对于没有给指定键设置过期时间的，通过TTL命令会返回-1
过期删除的原理
Redis 中的主键失效是如何实现的，即失效的主键是如何删除的？实际上，Redis 删除失效主键的方法主要有两种：
消极方法（passive way）
在主键被访问时如果发现它已经失效，那么就删除它
积极方法（active way）
周期性地从设置了失效时间的主键中选择一部分失效的主键删除
对于那些从未被查询的key，即便它们已经过期，被动方式也无法清除。因此Redis会周期性地随机测试一些key，已过期的key将会被删掉。Redis每秒会进行10次操作，具体的流程：
- 随机抽取20个带有timeout信息的key；
- 删除其中已经过期的key；
- 如果超过25%的key被删除，则重复执行步骤1；
Redis数据持久化
Redis支持两种方式的持久化，一种是RDB方式、另一种是AOF（append-only-file）方式。前者会根据指定的规则“定时”将内存中的数据存储在硬盘上，而后者在每次执行命令后将命令本身记录下来。两种持久化方式可以单独使用其中一种，也可以将这两种方式结合使用。两种开启时，会进行RDB和AOF的持久化，但第一次初始化时会读取AOF的数据
RDB方式
当符合一定条件时，Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件(快照)中，等到持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。
Redis会在以下几种情况下对数据进行快照
-
根据配置规则进行自动快照
Redis允许用户自定义快照条件，当符合快照条件时，Redis会自动执行快照操作。快照的条件可以由用户在配置文件中配置。配置格式如下
save [seconds] [changes]
第一个参数seconds是时间窗口，第二个changes是键的更改个数，也就是说，在第一个时间参数配置范围内被更改的键的个数大于changes时，即符合快照条件，会执行一次RDB持久化操作。
redis默认配置了三个规则
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
每条快照规则占一行，每条规则之间是“或”的关系(只要满足一个条件就会进行快照操作)。 在900秒（15分）内有一个以上的键被更改则进行快照。 -
用户执行SAVE或者GBSAVE命令
除了让Redis自动进行快照以外，当我们对服务进行重启或者服务器迁移我们需要人工去干预备份。redis提供了两条命令来完成这个任务
\1. save命令
当执行save命令时，Redis同步做快照操作，在快照执行过程中会阻塞所有来自客户端的请求。当redis内存中的数据较多时，通过该命令将导致Redis较长时间的不响应。所以不建议在生产环境上使用这个命令，而是推荐使用
bgsave命令
\2. bgsave命令
bgsave命令可以在后台异步地进行快照操作，快照的同时服务器还可以继续响应来自客户端的请求。执行BGSAVE后，Redis会立即返回ok表示开始执行快照操作。
通过LASTSAVE命令可以获取最近一次成功执行快照的时间； （自动快照采用的是异步快照操作） -
执行FLUSHALL命令
FLUSHALL命令会清除redis在内存中的所有数据。执行该命令后，只要redis中配置的快照规则不为空，也就
是save 的规则存在。redis就会执行一次快照操作。不管规则是什么样的都会执行。如果没有定义快照规则，就不会执行快照操作 -
执行复制(replication)时
该操作主要是在主从模式下，redis会在复制初始化时进行自动快照
RDB的优点：
Redis在保存RDB快照时会fork出子进程进行（异步），几乎不影响Redis处理客户端请求的效率,使用RDB文件进行数据恢复比使用AOF要快很多。
每次快照会生成一个完整的数据快照文件，所以可以辅以其他手段保存多个时间点的快照（例如把每天0点的快照备份至其他存储媒介中），作为非常可靠的灾难恢复手段。
RDB的缺点：
快照是定期生成的，所以在Redis crash时或多或少会丢失一部分数据。
如果数据集非常大且CPU不够强（比如单核CPU），Redis在fork子进程时可能会消耗相对较长的时间，影响Redis对外提供服务的能力。
AOF方式
AOF可以将Redis执行的每一条写命令以日志方式追加到硬盘中，这一过程会降低Redis的性能，但大部分情况下这个影响是能够接受的，另外使用较快的硬盘可以提高AOF的性能。
开启AOF
默认情况下Redis没有开启AOF（append only file）方式的持久化，可以通过appendonly参数启用，在redis.conf中找到 appendonly yes
开启AOF持久化后每执行一条会更改Redis中的数据的命令后，Redis就会将该命令写入硬盘中的AOF文件。AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同，都是通过dir参数设置的，默认的文件名是apendonly.aof. 可以在redis.conf中的属性 appendfilename appendonlyh.aof修改
AOF的日志文件重写
AOF文件以纯文本的形式记录Redis执行的写命令，每次写操作都会记录到AOF文件，会产生冗余。
比如对相同key执行3次set命令
set foo 1
set foo 2
set foo 3
AOF会把这三次命令都记录到AOF文件中，但是实际只需要记录最后一次set命令就可以了
随着执行的命令越来越多，AOF文件的大小也会越来越大，其实内存中实际的数据可能没有多少，那这样就会造成磁盘空间以及redis数据还原的过程比较长的问题。因此我们希望Redis可以自动优化AOF文件，就上面这个例子来说，前面两条是可以被删除的。 而实际上Redis也考虑到了，可以配置一个条件，每当达到一定条件时Redis就会自动重写AOF文件，这个条件的配置 auto-aof-rewritepercentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb
auto-aof-rewrite-percentage 表示的是当目前的AOF文件大小超过上一次重写时的AOF文件大小的百分之多少时会再次进行重写，如果之前没有重写过，则以启动时AOF文件大小为依据auto-aof-rewrite-min-size 表示限制了允许重写的最小AOF文件大小，通常在AOF文件很小的情况下即使其中有很
多冗余的命令我们也并不太关心。另外，还可以通过BGREWRITEAOF 命令手动执行AOF，执行完以后冗余的命令已经被删除了在启动时，Redis会逐个执行AOF文件中的命令来将硬盘中的数据载入到内存中，载入的速度相对于RDB会慢一些
AOF的重写原理
Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对AOF 进行重写：重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。
重写的流程是这样，主进程会fork一个子进程出来进行AOF重写(异步)，这个重写过程并不是基于原有的aof文件来做的，而是有点类似于快照的方式，全量遍历内存中的数据，然后逐个序列到aof文件中。在fork子进程这个过程中，服务端仍然可以对外提供服务，那这个时候重写的aof文件的数据和redis内存数据不一致了怎么办？不用担心，这个过程中，主进程的数据更新操作，会缓存到aof_rewrite_buf中，也就是单独开辟一块缓存来存储重写期间收到的命令，当子进程重写完以后再把缓存中的数据追加到新的aof文件。
当所有的数据全部追加到新的aof文件中后，把新的aof文件重命名为，此后所有的操作都会被写入新的aof文件。如果在rewrite过程中出现故障，不会影响原来aof文件的正常工作，只有当rewrite完成后才会切换文件。因此这个rewrite过程是比较可靠的
Redis内存回收策略
Redis中提供了多种内存回收策略，当内存容量不足时，为了保证程序的运行，这时就不得不淘汰内存中的一些对象，释放这些对象占用的空间，那么选择淘汰哪些对象呢？
noeviction(默认的策略)，当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。
allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
适合的场景： 如果我们的应用对缓存的访问都是相对热点数据，那么可以选择这个策略
allkeys-random：随机移除某个key。
适合的场景：如果我们的应用对于缓存key的访问概率相等，则可以使用这个策略。
volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。
volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰
适合场景：这种策略使得我们可以向Redis提示哪些key更适合被淘汰，我们可以自己控制
Redis是单进程单线程，性能为什么这么快?
官方的解释是，CPU并不是Redis的瓶颈所在，Redis的瓶颈主要在机器的内存和网络的带宽。
那么Redis本身是如何处理并发请求的？
Redis是单线程，所有的操作都是按照顺序线性执行的，但是由于读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，所以I/O操作在一般情况下往往不能直接返回，这会导致某一文件的I/O阻塞导致整个进程无法对其它客户提供服务，而I/O多路复用就是为了解决这个问题而出现的。IO多路复用
即经典的Reactor设计模式，也称为异步阻塞IO，Java中的Selector和Linux中的epoll都是这种模型。
就像在Java中使用多线程做异步处理的概念，通过多线程去执行一个流程，主线程可以不用等待。而阻塞和非阻塞我们可以理解为假如在同步流程或者异步流程中做IO操作，如果缓冲区数据还没准备好，IO的这个过程会阻塞。
IO多路复用主要步骤：
1.当进程调用select，进程就会被阻塞
2.此时内核会监视所有select负责的socket，当socket的数据准备好后，select就会通知进程。
3.进程再调用read操作，数据就会从内核拷贝到进程。
IO操作会阻塞线程，直到IO处理完成，IO多路复用技术通过把多个IO的阻塞复用到同一个select的阻塞上，select会监听所有的IO处理，当IO处理完成后，select会通知给线程，这样使用select来同时处理多个客户端请求，就减少了线程的开销。
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