Redis是我们数据的保管者，我们可以随时存随时取，大的小的，重要的不重要的，它都毫无怨言的帮我们保存着，甚至有些时候，我们变得很懒，存东西进去的时候顺便还贴张纸：“过了一个星期就帮我扔了吧”，对于这些，Redis也都默默的接受了(谁叫Antirez把redis设计的这么好呢)。
这次要写的就是关于这张留言纸的事。
- 主动过期: Redis对数据是惰性过期，当一个key到了过期时间，Redis也不会马上清理，但如果这个key过期后被再次访问，Redis就会主动将它清理掉。
- 被动过期: 如果过期的Key一直没被访问，Redis也不会一直把它放那不管，它会每秒10次的执行以下的清理工作：
- 随机从所有带有过期时间的Key里取出20个
- 如果发现有过期的，就清理
- 如果这里有25%的Key都是过期的，就继续回到第一步再来一次
这套过期机制设计的很赞，可以这样理解：如果当前有超过1/4的Key是过期的话，就不停地清理，直到只剩下1/4不到的Key是要过期的为止，然后就慢慢地随机抽查着清理。
现在我们再说说对待Redis数据的姿势问题。
先看一个现象，某段程序每天24小时的跑着，但时不时地出现拿不到连接的错误:
Caused by: redis.clients.jedis.exceptions.JedisConnectionException: Could not get a resource from the pool
...
Caused by: java.util.NoSuchElementException: Unable to validate object
这个错误是因为 JedisPool拿到一个连接后，调用jedis.ping()方法没有得到正确的返回『pong』消息，而出现这个问题时，并不是traffic的高峰期，redis的cpu不高，于是程序员很快就怀疑到网络上，难道有”丢包”?
但跑了几天，发现出错的时间固定在某几个时间点(如晚上9点~10点)，莫非是扫地阿姨每天定时在机房打扫卫生，碰着网线了？(有时候不得不佩服程序员的想象力)
然而在一个夜黑风高的晚上，程序员的脑子在这个时候一般是最清醒的，这时告警短信又来了，打开redis监控，像在唯品会上逛街一样，对着redis的各项监控数据逛啊逛，突然，看到有几条Expires的数据，当时的表情只能用看到关注了几天的商品上标了大大”0.1折”时的表情来形容。
接下来的事情，想必大家也都猜到个七七八八了，当然是下单抢购支付了，脑子里一系列的运算，掐指一算: 『这个时间点正好有一大批key过期』，而且都是大的Set集合，每个都有几十万的数据，再一算: 『Redis里的大部分需要过期的key就是这些key』。
于是，答案有了，Redis进行被动过期清理时，发现怎么随机，都有超过1/4的Key都是过期的，就忙着不停的删啊删，再加上又都是大集合的删除，O(N)的操作复杂度，无奈，等redis删完时，客户端那边的命令都等超时了。
原因找到了，如何解决？看业务场景吧，对于我们的场景，做法是将过期时间设长一点，然后把这些可以删掉的Key标记一下，丢到一个后台线程那里分页删Set里的数据，这样就算redis再做过期操作，也不会用太多的时间来删除。
最后，稍稍总结下，对于大个的集合对象，放redis的时候需要额外注意，如果想依赖redis的过期，可能会造成过期时短暂的redis block。
所以，要善待redis数据，比如不用了就自己清理掉，不要等着redis来帮你。
还有,就是, 设置expire的时候, 加个随机值.. 比如大家的过期时间都是3600就不好了, 如果设置成 3600+rand(0,100) 就会把这些key的过期时间分散开来... 当然, 只有部分场景是需要这么做的~