TTL 在 Redis 缓存中的作用

Redis TTL（Time To Live）与缓存的关系

TTL（Time To Live，生存时间）是 Redis 提供的一种自动过期机制，用于控制键值对的存活时间。当 TTL 到期后，Redis 会自动删除该键，避免恒久占用内存。这对于缓存系统来说至关重要，因为它能够有用防止缓存过载，并确保数据的一致性和实时性。

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1. TTL 相干的 Redis 下令

1.1. 设置 TTL

• EXPIRE key seconds：为 key 设置 seconds 秒的 TTL。
  
• PEXPIRE key milliseconds：为 key 设置 milliseconds 毫秒的 TTL。
  
• SETEX key seconds value：设置 key 的值，同时指定 seconds 秒的过期时间。
  
• PSETEX key milliseconds value：设置 key 的值，同时指定 milliseconds 毫秒的过期时间。
  

示例：

1. SETEX user:1001 3600 "Alice"  # 设置1小时后过期
2. PEXPIRE user:1001 60000       # 设置60秒后过期

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Python 代码示例：

1. import redis
3. cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)
5. # 设置缓存数据并指定 TTL
6. cache.setex("user:1001", 3600, "Alice")  # 1小时后过期
7. cache.pexpire("user:1001", 60000)        # 60秒后过期

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1.2. 查询 TTL

• TTL key：返回 key 尚有多少秒过期。
  
• PTTL key：返回 key 尚有多少毫秒过期。
  

示例：

1. TTL user:1001   # 查询 key 还剩多少秒过期
2. PTTL user:1001  # 查询 key 还剩多少毫秒过期

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Python 代码示例：

1. ttl = cache.ttl("user:1001")
2. print(f"user:1001 剩余 TTL: {ttl} 秒")

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1.3. 移除 TTL

• PERSIST key：移除 key 的 TTL，使其永久存在。
  

示例：

1. PERSIST user:1001  # 让 user:1001 永不过期

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Python 代码示例：

1. cache.persist("user:1001")  # 取消 TTL，使其永久存在

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2. TTL 在缓存中的作用

2.1. 避免缓存污染

• 设定合理的 TTL 可以避免缓存存储恒久无用的数据，减少内存占用。
  

1. cache.setex("session:12345", 1800, "session_data")  # 30分钟后自动删除

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2.2. 解决缓存雪崩

缓存雪崩 是指大量缓存数据在同一时间过期，导致全部请求直接访问数据库，造成数据库崩溃。
解决方案：

• 使用随机 TTL，让不同的 key 过期时间分散，防止同时失效。
  

1. import random
3. ttl = 3600 + random.randint(0, 600)  # 1小时 + 0~10分钟随机时间
4. cache.setex("user:1001", ttl, "Alice")

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2.3. 解决缓存击穿

缓存击穿 发生在某个热点数据忽然过期，大量请求同时访问数据库，导致数据库压力过大。
解决方案：

• 热点数据设置较长 TTL 或永不过期
  
  1. cache.set("hot_key", "important_data")
  2. cache.persist("hot_key")  # 使其永久有效

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• 使用互斥锁防止并发查询
  
  1. lock = cache.setnx("lock:user:1001", 1)  # 尝试加锁
  2. if lock:
  3.     value = get_data_from_db("user:1001")
  4.     cache.setex("user:1001", 3600, value)  # 更新缓存
  5.     cache.delete("lock:user:1001")  # 释放锁

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2.4. 解决缓存穿透

缓存穿透 是指大量查询数据库中不存在的数据，导致每次请求都无法掷中缓存，直接访问数据库。
解决方案：

• 缓存空值
  
  1. value = cache.get("user:9999")
  2. if value is None:
  3.     db_value = get_data_from_db("user:9999")
  4.     if db_value is None:
  5.         cache.setex("user:9999", 3600, "NULL")  # 存一个空值，防止查询数据库
  6.     else:
  7.         cache.setex("user:9999", 3600, db_value)

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• 使用布隆过滤器（Bloom Filter） 预判 key 是否大概存在，减少无效查询。
  

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3. TTL 相干的 Redis 镌汰策略

Redis 提供了多种镌汰策略，决定当 Redis 内存满时哪些数据会被删除。

• volatile-lru：镌汰近来最少使用的已设置 TTL 的 key。
  
• allkeys-lru：在全部 key 中镌汰近来最少使用的 key（适用于纯缓存模式）。
  
• volatile-ttl：优先镌汰存活时间最短的 key。
  
• noeviction：内存满时直接返回错误，不镌汰任何 key（默认策略）。
  

设置 Redis 镌汰策略：

1. CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

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4. 总结

• TTL 是 Redis 自动过期机制，用于设置数据的生存时间，避免恒久占用内存。
  
• 合理设置 TTL 可以有用防止缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透等问题。
  
• TTL 与 Redis 镌汰策略（LRU、TTL 镌汰）结合使用，可以优化缓存性能。
  

TTL 在 Redis 缓存中的作用不可忽视，合理使用 TTL 可以极大提拔系统的稳定性和效率。

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