1. 添加 Redis 依赖
- 在 pom.xml 文件中添加 Redis 依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
2. 配置 Redis 连接
- 在 application.properties 或 application.yml 文件中添加 Redis 连接配置（以下为properties相关配置）:
spring.redis.host=localhost spring.redis.port=6379
（以上仅为简单配置，具体需求具体分析）
3. 创建 Redis 配置类
- 创建一个 Redis 配置类,并配置 Redis 模板和过期数据删除任务:
@Configuration
public class RedisConfig {
@Autowired
private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory;
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate() {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
@Bean
public RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer() {
RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
container.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return container;
}
//此处是使用了@Sheduled注解来声明cleanExpiredKeys()方法每60秒执行一次
@Scheduled(fixedDelay = 60000) // 每 60 秒执行一次
public void cleanExpiredKeys() {
RedisTemplate<String, Object> template = redisTemplate();
Set<String> expiredKeys = template.keys("*");
for (String key : expiredKeys) {
if (template.getExpire(key) <= 0) {
template.delete(key);
}
}
}
}
- redisTemplate() 方法创建了一个 Redis 模板,用于操作 Redis 数据。
- redisMessageListenerContainer() 方法创建了一个 Redis 消息监听器容器,用于监听 Redis 的消息事件。
- cleanExpiredKeys() 方法定期扫描并删除过期的 Redis 键。
4. 使用 Redis 模板操作数据
- 在需要使用 Redis 的地方,可以注入 RedisTemplate 并进行数据操作:
@Service
public class MyService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public void saveData(String key, Object data, long ttl) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, data, ttl, TimeUnit.SECONDS);
}
public Object getData(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
}
- 通过 redisTemplate 的 opsForValue() 方法,可以对 Redis 中的字符串数据进行操作
以上实现了定期删除过期数据的功能，通过配置定期扫描并删除过期键,可以确保 Redis 中只保留有效的数据,提高了存储效率。
在实际业务开发过程中,Redis 的定期删除失效数据功能通常需要根据实际情况进行配置。
- 是否需要配置定期删除?
- 这主要取决于你的业务是否有大量的过期数据需要定期清理。如果您的应用程序只有少量的过期数据,或者过期数据对性能影响不大,那么可以不配置定期删除功能,让 Redis 的惰性删除机制自行处理过期数据。
- 但如果你的应用程序有大量的过期数据,并且这些过期数据会占用大量的内存空间,那么建议配置定期删除功能,以提高 Redis 的存储效率。
- 定期时间的配置
- 定期删除时间的配置需要根据具体业务的特点进行设置。一般来说,过期数据越多,定期删除的时间应该设置得越短。
- 常见的配置时间范围是 1 分钟到 1 小时不等。例如:
- 如果你的业务数据更新频率较高,过期数据较多,可以设置为 1 分钟执行一次。
- 如果你的业务数据更新频率较低,过期数据较少,可以设置为 30 分钟或 1 小时执行一次。
- 同时还需要考虑定期删除任务本身对 Redis 服务器的性能影响,避免定期删除任务占用过多的 CPU 和内存资源。
- 其他优化措施
- 除了定期删除,你还可以考虑以下优化措施:
- 合理设置 Redis 的内存使用上限,当达到上限时触发内存淘汰机制。
- 根据业务需求,设置不同 key 的过期时间,以便 Redis 能更好地管理这些过期数据。
- 监控 Redis 的内存使用情况,适时调整定期删除的策略。
总之,Redis 的定期删除失效数据功能需要根据实际业务需求进行合理配置,以提高 Redis 的存储效率和性能。在设置定期删除时间时,需要权衡过期数据的多少、业务特点以及对 Redis 服务器性能的影响等因素。
以上对于redis的过期数据进行定期删除是使用了@Scheduled(fixedDelay = 60000)注解，这是Spring 框架提供的注解,用于定义定期执行的任务。
fixedDelay = 60000 表示任务执行的间隔时间,单位为毫秒。也就是说,这个任务会在上一次执行完成后的 60 秒(60000 毫秒)后再次执行。
其中：RedisTemplate<String, Object> template = redisTemplate();
这行代码获取了一个 RedisTemplate 的实例,RedisTemplate 是 Spring Data Redis 提供的用于操作 Redis 数据的模板类。
其中：Set<String> expiredKeys = template.keys("*");
这行代码获取了 Redis 中所有的键(key)，keys("*") 方法会返回一个 Set<String> 类型的集合,其中包含了所有的键。
其中：for (String key : expiredKeys) { ... }
这段代码遍历了获取的所有键(key)。
其中：if (template.getExpire(key) <= 0) { template.delete(key); }
这部分代码检查了每个键(key)的过期时间。如果过期时间小于等于0,说明这个键已经过期,则将其从 Redis 中删除。
template.getExpire(key) 方法用于获取键的过期时间(以秒为单位)。如果返回值小于等于 0,则表示该键已经过期。
虽然这段代码实现了定期删除过期数据的功能，但是也有一些缺点：
- 性能问题:
- 每次执行 cleanExpiredKeys() 方法时,都需要遍历 Redis 中的所有键,这可能会对 Redis 服务器的性能造成一定的影响,尤其是在数据量较大的情况下。
- 批量删除大量过期数据可能会导致 Redis 服务短暂中断。
- 内存占用问题:
- 将所有键加载到内存中进行遍历,会占用一定的内存资源。在数据量较大的情况下,这种做法可能会导致内存占用过高。
- 延迟问题:
- 该方法每 60 秒执行一次,意味着过期数据最多要等待 60 秒才会被删除。在某些业务场景下,这种延迟可能是无法接受的。
- 数据一致性问题:
- 该方法只删除已过期的数据,但不能确保所有过期数据都被删除。如果 Redis 中存在大量过期数据,部分过期数据可能会一直存在于 Redis 中。（在 cleanExpiredKeys() 方法执行的过程中,Redis 中的数据可能会发生变化。比如在遍历键的过程中,可能会有新的键过期,或者有新的键被添加。这些变化都会导致方法无法完全删除所有过期数据。）
为了解决这些问题，可以：
- 使用 Redis 内置的定期删除机制:
- Redis 本身提供了一个定期删除过期数据的机制,可以通过 expire 命令设置 key 的过期时间,并让 Redis 自动删除过期数据。这样可以避免自己实现定期清理的性能问题。
- 结合 Redis 的内存淘汰策略:
- 除了定期删除,还可以结合 Redis 的内存淘汰策略,根据业务需求动态调整内存使用上限和淘汰策略,以更好地控制 Redis 中过期数据的占用。
- 使用 Redis 的 Lua 脚本:
- 可以编写 Lua 脚本,在 Redis 服务端执行批量删除过期数据的操作,这样可以减少数据传输和内存占用。
- 采用增量式的清理方式:
- 不要一次性删除所有过期数据,而是分批次、增量式地删除过期数据,以减小对 Redis 服务的影响。
以上就是Redis定期删除过期数据的操作流程的详细内容，更多关于Redis删除过期数据的资料请关注其它相关文章！
