最近项目上出现了一个无法理解的BUG，用户默认每天享有一定次数的权限，使用完毕则无法享用，第二天才能再继续。本质就是redis缓存过期嘛，让它凌晨12点失效就好了。
但是问题发生了，它就是没失效...深究其原因，竟是由于零界点没处理好的锅，服务器时间与request时间是有些许时间差的，key的expire到了一定数量处理也是需要时间哒，就这俩主因。加个存在判断，失效给他提前个10秒留个准备就好了~
所以吸取教训，好好了解一下这个失效机理，同时也提醒各位别范这种低级错误。
一。如何才能触发key的失效？
除了调用PERSIST命令外，还有没有其他情况会撤销一个主键的失效时间?答案是肯定的。
1.在通过 DEL 命令删除一个主键时
2.在一个设置了失效时间的主键被更新覆盖时，该主键的失效时间也会被撤销。
3.特殊的命令就是 RENAME，当我们使用 RENAME 对一个主键进行重命名后，之前关联的失效时间会自动传递给新的主键，但是如果一个主键是被RENAME所覆盖的话(如主键 hello 可能会被命令 RENAME world hello 所覆盖)，这时被覆盖主键的失效时间会被自动撤销，而新的主键则继续保持原来主键的特性。
注意，这里所说的是主键被更新覆盖，而不是主键对应的 Value 被更新覆盖，因此 SET、MSET 或者是 GETSET 可能会导致主键被更新覆盖，而像 INCR、DECR、LPUSH、HSET 等都是更新主键对应的值，这类操作是不会触碰主键的失效时间的。
二。Redis是如何管理和维护主键的
1）.Redis的存储结构
typedef struct redisDb {
dict *dict;//存储主键和值的映射
dict *expires;//存储主键和过期时间的映射
dict *blocking_keys;
dict *ready_keys;
dict *watched_keys;
int id;
} redisDb;
主要看前两个结构就好，
dict:用来维护一个 Redis 数据库中包含的所有 Key-Value 对(其结构可以理解为 dict[key]:value，即主键与值之间的映射)
expires:用于维护一个 Redis 数据库中设置了失效时间的主键(其结构可以理解为 expires[key]:timeout，即主键与失效时间的映射)。
设置了失效时间的主键和具体的失效时间全部都维护在 expires 这个字典表中
当我们使用 EXPIRE、EXPIREAT、PEXPIRE 和 PEXPIREAT 命令设置一个主键的失效时间时，
Redis 首先到 dict 这个字典表中查找要设置的主键是否存在，如果存在就将这个主键和失效时间添加到 expires 这个字典表。
2）.消极方法
1.expireIfNeeded函数
触发：这个函数在任何访问数据的函数中都会被调用，Redis 在实现 GET、MGET、HGET、LRANGE 等所有涉及到读取数据的命令时都会调用它
意义：在读取数据之前先检查一下该key有没有失效，如果失效了就删除它。
2.propagateExpire函数(在上边一个函数中调用) 主要函数
触发：执行上一个函数时，它在其里边
意义：用来在正式删除失效主键之前广播这个主键已经失效的信息
操作：
(1).一个是发送到 AOF文件，将删除失效主键的这一操作以 DEL Key 的标准命令格式记录下来;
(2).发送到当前 Redis 服务器的所有 Slave，同样将删除失效主键的这一操作以 DEL Key 的标准命令格式告知这些 Slave 删除各自的失效主键。
以上我们了解了 Redis 是如何以一种消极的方式删除失效主键的，但是仅仅通过这种方式显然是不够的，因为如果某些失效的主键迟迟等不到再次访问的话，Redis 就永远不会知道这些主键已经失效，也就永远也不会删除它们了，这无疑会导致内存空间的浪费。所以有了下边的方法。
3）.积极方法：(该方法利用 Redis 的时间事件来实现，即每隔一段时间就中断一下完成一些指定操作)
1.serverCron函数：
触发：它在 Redis 服务器启动时创建
作用：这个回调函数不仅要进行失效主键的检查与删除，还要进行统计信息的更新、客户端连接超时的控制、BGSAVE 和 AOF 的触发等等
2.activeExpireCycle函数：
触发：执行上一个函数时，它在其里边每秒的执行次数由宏定义 【REDIS_DEFAULT_HZ】 来指定，默认每秒钟执行10次。
操作：
a).遍历处理 Redis 服务器中每个数据库的 expires 字典表中，从中尝试着随机抽样【REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON】(默认 值为10)个设置了失效时间的主键，
b).检查它们是否已经失效并删除掉失效的主键，
c).如果失效的主键个数占本次抽样个数的比例超过25%，Redis 会认为当前数据库中的失效主键依然很多，所以它会继续进行下一轮的随机抽样和删除，
d).直到刚才的比例低于25%才停止对当前数据库的处理，转向下一个数据库。
其他：activeExpireCycle 函数避免失效主键删除占用过多的CPU资源，所以其不会试图一次性处理Redis中的所有数据库，而是最多只处理 REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL(默认值为16)个库,有处理时间上的限制
三。Memcached 删除失效主键的方法与 Redis 有何异同?
首先，Memcached 在删除失效主键时也是采用的消极方法，即 Memcached 内部也不会监视主键是否失效，而是在通过 Get 访问主键时才会检查其是否已经失效。
其次，Memcached 与 Redis 在主键失效机制上的最大不同是，Memcached 不会像 Redis 那样真正地去删除失效的主键，而只是简单地将失效主键占用的空间回收。这样当有新的数据写入到系统中时，Memcached 会优先使用那些失效主键的空间。如果失效主键的空间用光了，Memcached 还可以通过 LRU 机制来回收那些长期得不到访问的空间，
因此 Memcached 并不需要像 Redis 中那样的周期性删除操作，这也是由 Memcached 使用的内存管理机制决定的。同时，这里需要指出的是 Redis 在出现 OOM 时同样可以通过配置 maxmemory-policy 这个参数来决定是否采用 LRU 机制来回收内存空间
四。总结：
redis每秒执行10次过期检查，每次中，随机从某个库的expire表中抽取10个key,检测他是否失效，若失效则删除。当失效比例超过1/4，本次重新执行随机抽取10key，不计入10次中的1次，直到这一秒的10次都执行完。
问：
那么有人问了，万一，万一！失效的key做足够的多，1秒的这10次都没执行完又到下一秒了，咋整？
答：
redis有检测机制的，不会让它把CPU拖死的：
a.每次处理数据库个数的限制、
b.activeExpireCycle 函数在一秒钟内执行次数的限制、
c.分配给 activeExpireCycle函数CPU时间的限制、
d.继续删除主键的失效主键数百分比的限制，Redis 已经大大降低了主键失效机制对系统整体性能的影响，
所以由此也可得，设置失效时间的原则：尽可能避免在同一时间点的大批量key失效，它是需要处理时间的。
消极失效主要函数.propagateExpire函数：
void propagateExpire(redisDb *db, robj *key) {
robj *argv[2];
//shared.del是在Redis服务器启动之初就已经初始化好的一个常用Redis对象，即DEL命令
argv[0] = shared.del;
argv[1] = key;
incrRefCount(argv[0]);
incrRefCount(argv[1]);
//检查Redis服务器是否开启了AOF，如果开启了就为失效主键记录一条DEL日志
if (server.aof_state != REDIS_AOF_OFF)
feedAppendOnlyFile(server.delCommand,db->id,argv,2);
//检查Redis服务器是否拥有Slave，如果是就向所有Slave发送DEL失效主键的命令，这就是
//上面expireIfNeeded函数中发现自己是Slave时无需主动删除失效主键的原因了，因为它
//只需听从Master发送过来的命令就OK了
if (listLength(server.slaves))
replicationFeedSlaves(server.slaves,db->id,argv,2);
decrRefCount(argv[0]);
decrRefCount(argv[1]);
}
积极失效主要函数.activeExpireCycle函数：
void activeExpireCycle(void) {
//因为每次调用activeExpireCycle函数不会一次性检查所有Redis数据库，所以需要记录下
//每次函数调用处理的最后一个Redis数据库的编号，这样下次调用activeExpireCycle函数
//还可以从这个数据库开始继续处理，这就是current_db被声明为static的原因，而另外一
//个变量timelimit_exit是为了记录上一次调用activeExpireCycle函数的执行时间是否达
//到时间限制了，所以也需要声明为static
static unsigned int current_db = 0;
static int timelimit_exit = 0;
unsigned int j, iteration = 0;
//每次调用activeExpireCycle函数处理的Redis数据库个数为REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL
unsigned int dbs_per_call = REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL;
long long start = ustime(), timelimit;
//如果当前Redis服务器中的数据库个数小于REDIS_DBCRON_DBS_PER_CALL，则处理全部数据库，
//如果上一次调用activeExpireCycle函数的执行时间达到了时间限制，说明失效主键较多，也
//会选择处理全部数据库
if (dbs_per_call > server.dbnum || timelimit_exit)
dbs_per_call = server.dbnum;
//执行activeExpireCycle函数的最长时间（以微秒计），其中REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC
//是单位时间内能够分配给activeExpireCycle函数执行的CPU时间比例，默认值为25，server.hz
//即为一秒内activeExpireCycle的调用次数，所以这个计算公式更明白的写法应该是这样的，即
(1000000 * (REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC / 100)) / server.hz
timelimit = 1000000*REDIS_EXPIRELOOKUPS_TIME_PERC/server.hz/100;
timelimit_exit = 0;
if (timelimit <= 0) timelimit = 1;
//遍历处理每个Redis数据库中的失效数据
for (j = 0; j < dbs_per_call; j++) {
int expired;
redisDb *db = server.db+(current_db % server.dbnum);
//此处立刻就将current_db加一，这样可以保证即使这次无法在时间限制内删除完所有当前
//数据库中的失效主键，下一次调用activeExpireCycle一样会从下一个数据库开始处理，
//从而保证每个数据库都有被处理的机会
current_db++;
//开始处理当前数据库中的失效主键
do {
unsigned long num, slots;
long long now;
//如果expires字典表大小为0，说明该数据库中没有设置失效时间的主键，直接检查下
//一数据库
if ((num = dictSize(db->expires)) == 0) break;
slots = dictSlots(db->expires);
now = mstime();
//如果expires字典表不为空，但是其填充率不足1%，那么随机选择主键进行检查的代价
//会很高，所以这里直接检查下一数据库
if (num && slots > DICT_HT_INITIAL_SIZE &&
(num*100/slots < 1)) break;
expired = 0;
//如果expires字典表中的entry个数不足以达到抽样个数，则选择全部key作为抽样样本
if (num > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON)
num = REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON;
while (num--) {
dictEntry *de;
long long t;
//随机获取一个设置了失效时间的主键，检查其是否已经失效
if ((de = dictGetRandomKey(db->expires)) == NULL) break;
t = dictGetSignedIntegerVal(de);
if (now > t) {
//发现该主键确实已经失效，删除该主键
sds key = dictGetKey(de);
robj *keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));
//同样要在删除前广播该主键的失效信息
propagateExpire(db,keyobj);
dbDelete(db,keyobj);
decrRefCount(keyobj);
expired++;
server.stat_expiredkeys++;
}
}
//每进行一次抽样删除后对iteration加一，每16次抽样删除后检查本次执行时间是否
//已经达到时间限制，如果已达到时间限制，则记录本次执行达到时间限制并退出
iteration++;
if ((iteration & 0xf) == 0 &&
(ustime()-start) > timelimit)
{
timelimit_exit = 1;
return;
}
//如果失效的主键数占抽样数的百分比大于25%，则继续抽样删除过程
} while (expired > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON/4);
}
}
以上就是深入理解redis_memcached失效原理(小结)。在人生的路上，有一条路每一个人非走不可，那就是年轻时候的弯路。不摔跟头，不碰个头破血流，怎能炼出钢筋铁骨，怎能长大？年轻如你我，是需要经历失败的，只有经历失败。成功的时候，才能体会成功的不易。人生的路上，走得慢一点，看得细一点，走弯路的时候，告诉自己，风景依然美丽，因为，我们没那么赶时间。要记住，每个人都会失败，否则成功的路上将会人满为患。更多关于深入理解redis_memcached失效原理(小结)请关注haodaima.com其它相关文章！