redis中全局命令exists、del、expire、ttl(惰性删除和定期删除)_数据库_开发者

exists——判定 key 是否存在

语法：

exists key [key...]
# 返回值：key 存在的个数

针对多个 key 来说，是非常有用的

时间复杂度 O(1)O(1)O(1)

redis中全局命令exists、del、expire、ttl(惰性删除和定期删除)

Redis 组织这些 key 就是按照哈希表的方式来组织的。Redis 支持很多数据结构指的是 value 可以是一些复杂的数据结构

Redis 自身的这些键值对，是通过哈希表的方式来组织的，Redis 具体的值，又可以是一些数据结构

Redis 是一个客户端-服务器结构的程序，客户端和服务器之间通过网络来进行通信
每次我们敲的命令，都是由 Redis 客户端包装成一个请求，发送给 Redis 服务器，服务器再返回响应
因此最好不要把 key 分开写。分开写会产生更多轮次的网络通信，效率比较低，成本比较高

封装和分用

进行网络通信的时候，发送方发送一个数据，这个数据就要从应用层，到物理层，层层封装（每一层协议都要加上报头或者尾）==>发送一个快递，要包装一下，要包装好多层
接收方收到一个数据，这个数据就要从物理层，到应用层，层层分用（把每一层协议中的报头或者尾给拆掉）==>收到一个快递，要拆快递，拆很多层
这些过程都是要消耗时间，消耗 CPU 的

Redis 自身也非常清楚上述问题，所以 Redis 的很多命令都支持一次就能操作多个 key 的/多种操作

del——删除指定的 key

可以一次删除一个或者多个

语法：

del key [key...]

时间复杂度 O(1)O(1)O(1)
返回值：删除掉的 key 的个数

在 mysql 中，删除类的操作

drop database
drop table
drop from…
这些都是非常危险的操作，一旦删除之后，数据就没了。但在 Redis 中，危险程度就小很多了
因为 Redis 的主要应用场景，就是作为缓存，里面存的只是一个热点数据，而全量数据是在 MySQL 中。如果把 Redis 中的 key 删除了几个，问题不大，大不了再从 MySQL 中读就可以了。
但是如果把所有的数据，或者一大半数据都干没了，这种影响就会很大。本来是靠 Redis 帮 MySQL 负重前行，Redis 没数据了，大部分请求就直接打给 MySQL 了，然后就容易把 MySQL 搞挂
相比之下，如果是 MySQL 这样的数据，哪怕误删了一个数据，都可能影响是很大的
但如果是把 Redis 作为数据库，此时误删数据的影响就大了

expire——给 key 设置过期时间

单位为秒

key 存活时间超过这个 expire 指定的值，就会被android自动删除

在很多业务场景，都是有时间限制的
- 验证码。要实现验证码一分钟失效的功能，我们就可以把这个验证码信息存储到 Redis 中，将 expire 设置为 60，等到一分钟后 Redis 里面的验证码信息被删除，就查询不到了
- 点外卖。优惠券，在指定时间有效
- 分布式锁。基于 Redis 实现分布式锁，为了避免出现不能正确解锁的情况，通常都会在加锁的时候设置一下过期事假（所谓的使用 Redis 作为分布式锁，就是给 Redis 里写一个特殊的 key value）

语法：

expire key seconds
pexpire key 毫秒

对于计算机来说，秒是一个非常长的时间，下面的时间单位是毫秒

ttl——查询过期时间

time to live

在网络原理，IP 协议报头中，就有一个 TTL 字段

IP 中的 TTL 不是用时间衡量过期的，而www.devze.com是次数

查询当前 key 的过期时间还剩多少

语法：

ttl key    //秒
pttl key   //毫秒

返回剩余过期时间
返回 -1 表示没有关联过期时间
返回 -2 表示 key 不存在python

过期策略是如何实现的

#高频面试

一个 Redis 中可能同时存在很多很多 key，这些 key 中有很大一部分都有过期时间。此时，Redis 服务器怎么知道哪些 key 已经过期要被删除，哪些 key 还没过期？

如果直接遍历所有的 key，显然是行不通的，效率非常低
Redis 整体的策略是两方面
1. 定期删除
2. 惰性删除

惰性删除

假设这个 key 已经到达过期时间了，但是暂时还没删除它，key 还在
紧接着，后面又一次访问，正好用到了这个 key，于是这次访问就会让 Redis 服务器触发删除 key 的操作，同时再放回一个 nil

你去超市买水，正要付钱的时候，看了一眼日期，发现过期了，于是老板就说不卖了，于是就把这瓶水下架了，这就是“惰性删除”
老板也不清楚哪些过期了，哪些没过期，就在卖出的时候做一次检查，如果过期了就不卖了，如果还没过期，就继续卖

但显然，单靠惰性删除肯定是不靠谱的，一个超市这么多商品，怎么可能全去靠用户去检查，所以肯定还得要有一个辅助的机制&mphpdash;—定期删除

定期删除

这个超市老板，要定期查看超市里面的商品，看是否有过期产品

但是如果超市商品很多，那么每次遍历一遍就非常慢
所以，每次抽取一部分，进行验证过期时间。保证抽取检查的过程足够快

为什么这对定期删除的时间有明确的要求呢？

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因为 Redis 是单线程程序，主要的任务是处理每个命令的任务（刚才扫描过期 key…）
如果扫描过期 key 消耗的时间太多了，就可能导致正常处理请求命令就被阻塞了（产生了类似 key * 的效果）

虽然有了上述两种策略结合，但整体的效果仍一般。仍然有可能会有很多过期的 key 被残留了，没有及时删除掉

但是 Redis 为了对上述进行补充，还提供了一系列的内存淘汰策略

到此这篇关于redis中全局命令exists、del、expire、ttl(惰性删除和定期删除)的文章就介绍到这了,更多相关redis 全局命令exists、del、expire、ttl内容请搜索编程客栈(www.devze.com)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程客栈(www.devze.com)！