Redis过期key队列这块，真能帮应用性能缓解不少压力，值得试试看

这句话提到的“Redis过期key队列”，其实指的是Redis内部一个非常巧妙的设计，它不是指我们平时用的那种List或者Queue数据结构，而是一个后台运行的、专门处理那些设置了过期时间的key的机制，你可以把它想象成Redis内部有一个看不见的、勤勤恳恳的小助手，它的工作就是不停地检查哪些数据“到期”了，然后悄无声息地把它们清理掉，这个小助手的存在，对于使用Redis的应用来说，确实能省心不少,性能上的压力自然就小了。

为什么这么说呢？我们得先想想，如果没有这个小助手，应用自己来管理数据的过期会是什么样子，最直接的想法可能就是应用自己写个定时任务，每隔一段时间就去扫描一遍Redis里所有的key，或者扫描那些可能过期的key，然后判断它们有没有到期，如果到期了就删除，这种方法听起来简单，但实际操作起来问题很大，如果你的Redis里存了海量的数据，每次全盘扫描一次会非常耗时，会大量消耗CPU资源，这个扫描过程本身就会导致Redis性能骤降，影响正常处理请求，这个定时任务的时间间隔很难设定，设得太短，扫描太频繁，CPU压力大；设得太长，比如一小时才扫描一次，那么可能有很多key已经过期很久了，但还占着内存，成了“垃圾数据”，内存得不到及时释放，这就好比家里垃圾桶满了，但收垃圾的环卫车一天只来一次，那多余的垃圾就只能堆在家里,占地方还不卫生。

而Redis自带的小助手——过期key队列，就完美地解决了这个问题，它的工作方式要聪明得多，根据《Redis设计与实现》这本书里的说明，Redis主要采用了两种策略结合的方式来管理过期key：一种叫“惰性删除”，另一种叫“定期删除”。

“惰性删除”就像是按需清理，当客户端尝试访问一个key的时候，Redis才会顺便检查一下这个key是否已经过期了，如果过期了，就在返回结果给客户端之前，立刻把它删除，这种方式的好处是针对性极强，只会在真正需要的时候才付出删除的成本，对系统资源的影响最小，但它有个明显的缺点：如果一个过期的key永远不再被访问，那么它就永远会留在内存里，成为“僵尸key”，白白占用空间，这就好像你冰箱里有一盒过期的牛奶，如果你不去打开冰箱门拿它，你就永远不会发现它坏了,它就会一直占着冰箱的格子。

正因为“惰性删除”不够彻底，所以需要“定期删除”来帮忙，这才是“过期key队列”核心价值体现的地方，Redis并不是简单粗暴地定时扫描所有key，而是会定期地、分批地、随机地从设置了过期时间的key中抽取一小部分进行检查，如果发现有过期的，就删除，它会智能地控制这次检查的时长和力度，如果发现本轮检查中过期的key比例很高，它就意识到可能有很多“垃圾”需要清理，于是会继续再抽取一些key进行检查，直到过期的key比例降下来为止，这个过程是分多次、渐进式完成的，避免了在某一时刻产生巨大的CPU压力，这就好比那个勤快的小助手，它不会一次性把整个房子大扫除一遍累个半死，而是每天花一点时间，重点清理几个最容易脏的房间角落，如果今天发现某个角落特别脏，就多花几分钟打扫一下,但绝不会影响主人正常生活。

这两种策略双管齐下，效果就非常显著了，对于应用层面来说，开发者完全无需关心数据“死后事”该如何处理，他们只需要在把数据存入Redis时，顺手设置一个过期时间（比如SET key value EX 3600），就可以高枕无忧了，他们不用担心因为自己的疏忽导致内存被无用数据撑爆，也不用自己编写和维护可能漏洞百出、性能低下的清理脚本，Redis的这个内置机制，相当于把数据生命周期的管理责任从应用开发者身上揽了过来，由数据库这个更底层的、更专业的组件来统一、高效地处理。

这样一来，应用服务器的CPU资源就可以更专注于处理业务逻辑，而不是浪费在周期性的数据清理任务上，数据库Redis本身的内存使用率也始终保持在一个相对健康的状态，避免了因为内存不足而导致的交换（SWAP）或者崩溃风险，整个系统的稳定性和响应速度都得到了保障，尤其是在高并发的场景下，每一个细微的性能优化都会被放大，而Redis这种自动化的、后台式的过期数据清理机制，无疑是为应用性能卸下了一个不小的包袱，说它“真能帮应用性能缓解不少压力，值得试试看”，是非常中肯的评价，这其实不是要不要“试试看”的问题，而是只要你使用Redis存储临时数据,就应该充分利用这个内置的强大功能。