expire key seconds：設定key的過期時間
ttl key：檢視key的過期時間
persist key：刪除key的過期時間
過期策略：
定時刪除[主動，集中處理]：會將每個設定了過期時間的 key 放入到乙個獨立的字典中，以後會定時遍歷這個字典來刪除到期的 key。
過期策略-定時刪除：
演算法：貪心演算法
頻率：預設1s10次，每次不超過25ms（cpu時間的25%）[防止阻塞使用者請求]
過程：1.從過期字典（儲存了所有key過期時間的字典）中隨機 20 個 key；
2.刪除這 20 個 key 中已經過期的 key；
3.如果過期的 key 比率超過 1/4，那就重複步驟 1；
（面試題）redis的大key會不會有什麼問題？對redis的影響是什麼？
大key：bigkey，指value比較大（資料過大、成員過多）的key。
乙個string型別的key，它的值為5mb（資料過大）
乙個list型別的key，它的列表數量為20000個（列表數量過多）
乙個zset型別的key，它的成員數量為10000個（成員數量過多）
乙個hash格式的key，它的成員數量雖然只有1000個但這些成員的value總大小為100mb（成員體積過大）
造成的問題：
1.占用過多的記憶體、可能觸發記憶體淘汰策略，重要的key被驅逐或者阻塞寫入
2..讀取占用伺服器網路頻寬
3.刪除乙個大key會造成redis較為長時間的阻塞
string的底層實現sds，釋放(sdsfree)的時間複雜度為o(n)，n為長度
hash的底層實現hashtable，釋放(dictrelease)的時間複雜度為o(n)，n為鍵值對數量
list的底層實現quicklist，釋放(quicklistrelease)的時間複雜度o(n)，n為成員數量
zset的底層實現skiplist，釋放(zslfree)的時間複雜度為o(n)，n為長度。
如何發現bigkey？
redis自帶工具：redis-cli --bigkeys
如何解決bigkey？
1.通過redis自帶工具發現bigkey，檢視是否符合業務場景，若不符合，則在業務層避免。
2.是否能夠使用其他nosql，若可以，則使用。
3.若無法避免，則應避免阻塞redis使用者執行緒，需要釋放bigkey時，應用程式使用unlink非同步釋放空間，不阻塞redis使用者執行緒。
最大記憶體淘汰策略：指redis的記憶體使用到達了配置的最大限制，如何淘汰記憶體中的key的策略。
redis的記憶體大小限制在redis.conf中配置
maxmemory ：最大記憶體限制，預設64位系統不限制記憶體，32位系統最多使用3gb記憶體
maxmemory-policy 《策略名稱》：淘汰策略
淘汰策略：（沒有優劣，看場景）
volatile-lru：從已設定過期時間的資料集中挑選最近最少使用的資料淘汰。
volatile-ttl：從已設定過期時間的資料集中挑選將要過期的資料淘汰。
volatile-random：從已設定過期時間的資料集中任意選擇資料淘汰。
allkeys-lru：從資料集中挑選最近最少使用的資料淘汰。
allkeys-random：從資料集中任意選擇資料淘汰，當記憶體達到限制的時候，對所有資料集挑選隨機淘汰，直到可寫入新的資料集。
no-enviction：當記憶體達到限制的時候，不淘汰任何資料，不可寫入任何資料集，所有引起申請記憶體的命令會報錯。（常用）
淘汰過程：
客戶端發起了需要申請更多記憶體的命令（如set）。
redis檢查記憶體使用情況，如果已使用的記憶體大於maxmemory則開始根據使用者配置的不同淘汰策略來淘汰記憶體（key），從而換取一定的記憶體。
如果上面都沒問題，則這個命令執行成功。否則客戶端報錯
檢視redis記憶體使用情況：info指令
rdb：快照，指在指定的時間間隔內將記憶體中的資料集快照寫入磁碟。預設為dump.rdb
rdb的執行過程：
優點： 檔案小，適合備份 恢復速度快
缺點： 宕機時，丟失的資料多（全量快照部分自然不能執行太頻繁） 需要通過fork子程序方式協助完成持久化，資料量較大時，可能會造成阻塞。
手工指令：
s**e：同步生成rdb檔案
bgs**e：非同步生成rdb檔案
aof的執行過程：
優點： 不易丟失資料
缺點： 體積較大
手工指令：
bgrewriteaof：非同步重寫aof檔案
（面試題）當不小心執行了flushall命令，如何恢復redis資料？
思路：利用redis的aof檔案
步驟：
1.關閉redis服務，shutdown nos**e
2.找到aof檔案，去除flushall命令的那一行
3.啟動redis服務
在redis4.0提供了rdb和aof的混合持久化策略
執行過程：rdb、aof的執行過程不變，只是rdb的快照覆蓋寫入aof檔案，到達了「rdb做全量，aof做增量」的效果
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