Redis是一种开源的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis支持多种类型的数据结构，如字符串、哈希表、列表、集合等。在使用Redis作为缓存时，过期策略是一个重要的考虑因素。
在Redis中有两种主要类型的过期策略：被动删除和主动删除。
- 被动删除：当客户端尝试访问一个已经过期了但还未被清除掉（即还在内存中）的key时，这个key会被立即清除掉。这就是所谓“被动”方式——只有当尝试访问一个key时才会检查它是否已经过期。
- 主动删除：另一方面，在主动方式下, Redis定时批量检查一些随机选取出来（或者说采样） 的keys是否已经到达了其生命周期结束点并将其移除。如果某个时间点上存在大量到达生命周期结束点但未移除掉（仍占用内存） 的keys, 这就可能导致内存在短时间之间迅速耗尽, 进而影响系统性能。
具体来说，在实现上述两种策略之外, Redis还采取了以下几个步骤以优化性能：
- 每次执行命令之前，都会检查是否有过期的key，如果有，则删除。
- 每秒进行10次循环，每次循环中检查20个随机的key，并删除其中已经过期的key。
- 如果上述步骤中删除了至少25%的过期keys，则重复执行此步骤。
这种混合策略使得Redis能够在保持高性能和低延迟响应时间的同时有效地管理内存。
然而, 这种策略也存在一些限制。例如, 如果Redis实例中存在大量长时间未访问且已经到达生命周期结束点但未被移除掉（仍占用内存） 的keys, 这就可能导致内存被无效地占用。此外, 在极端情况下（例如在一个短暂但高强度访问周期之后）可能会出现大量keys同时到达生命周期结束点并需要被移除掉。这就可能导致系统性能瞬间下降。
为了解决上述问题并进一步优化系统性能和资源管理效率，可以考虑以下几个方案：
- 适当设置Key生命周期：根据应用场景合理设置Key值对应数据项的有效周期可以避免无效数据长时间占据内存空间。
- 使用LRU算法：当Redis运行在maxmemory限制下时，并且达到了内存限制，Redis可以配置为使用最近最少使用（LRU）算法或者TTL算法来决定删除哪个key。
- 分片：通过将数据分布到多个Redis实例中，可以降低单个实例的内存压力。
总的来说, Redis的过期策略是一种有效地管理内存资源并保持高性能和低延迟响应时间的重要机制。然而, 为了充分利用这种机制并避免可能出现的问题, 需要根据具体应用场景和需求进行适当配置和优化。
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