面试被问到：如何让 Redis 的 Value 过期，10个有9个不会！

最近有个同学在群里交流心得，他说他面试了 10 个程序员，9 个都“不会”如何让 Redis 的 Value 过期！

Redis 的持久化特性是它的一大亮点，但是它并不会被我们用来做持久化存储。因此，如何让 Redis 的 key 或 value 过期就显得非常重要！今天，我就简单的来说一下，这个面试题！

Redis 本身是自带的有过期机制的，但是这个过期机制只针对具体的 Key 过期，而 Value 如何过期，没有特定的功能。但是在某些场景下，往往还需要让 Redis 的 Value 过期，而 Key 不过期。

比如，我们现在有一个需求，需要对 15 分钟内的文章进行一次阅读统计。并且要求每分钟统计一次，找出热点文章，做特殊处理。每篇文章都有一个唯一 ID 进行标示。

现举例有文章的阅读数量变化如下：

[100, 520, 666, 888, 996 ...]

如果文章太多，就会浪费很多的内存空间！我们需要及时清理一些 Value 数据，而让 Key 过期，可能就不太适用我们的场景了！

那么如何做呢？

这个时候，Redis 的有序集合就可以派上用场了！

通过对指定的值可以指定 score，然后根据 score 来进行排序；然后再通过 ZRANGEBYSCORE 来获取一定范围内 score 所对应的 value。

ZRANGEBYSCORE key score1 
#   文章id   时间戳    阅读数 
ZADD id    1577591750 996

现在，如果我们想要获取 15 分钟内的数据，就可以这样做：

ZRANGEBYSCORE id now - 15 * 60 now

但还是不够完美，因为我们的值虽然是取对了，可 Value 并没有过期。

所以，针对上面的命令，我们还可以再优化一下！

ZRANGEBYSCORE id 0 now - 15 * 60

最后，你还需要注意的是，除了 Value 过期，key 也要注意，key 也需要设置过期。

# 24 小时后整个 key 过期
EXPIRE key 24 * 60 * 60

上面我的这个例子可能不是特别的恰当，针对的也是有序集合。如果是非有序集合，也有网友回答说，先 get 值，然后淘汰旧数据后，再重新 set 值。不过，我的建议是选择合适的数据结构更重要！

如果你对 Redis 也感兴趣，下面这些知识点你都完全掌握了吗？

• 整体架构：get/set请求的执行流程
• 通信协议: 为什么说Redis的协议是二进制安全的？
• 事件循环：Redis为什么这么快（上）
• 数据存储：Redis为什么这么快（下）
• 数据编码：Redis多种数据类型底层是如何存储的？
• 持久化：数据存储在内存，Redis是如何保证宕机后数据不丢的？
• 主从复制： Redis是怎么保证主从一致的？
• 源码调试：如何分析Redis源码
• 小结：Redis与memcached有什么区别
• 数据淘汰：Redis内存满了是否还能写入数据
• 数据过期：key过期后会被立刻删除吗
• 事务：Redis事务是否满足ACID特性
• lua脚本：Redis事务有替代方案吗
• lazyfree：Redis如何应对大key删除问题
• client side cache: Redis如何应对热点key问题
• stream：Redis如何应对消息队列场景
• module: 除了常见的特性，Redis还可以做什么
• 集群：业界常用的Redis集群方案
• 集群：社区redis-cluster原理剖析(上)
• 集群：社区redis-cluster原理剖析(下)
• 成本：数据全部存储内存，如何应对成本高的问题
• Redis多数据中心解决方案
• 小结：业务使用建议
• 监控报警: 如何判断Redis是不是出问题了
• sentinal：Redis如何实现自动failover
• 如何定位请求耗时长的问题？
• 如何定位内存异常的问题？
• 如何定位主从复制异常的问题？
• 小结：Redis问题排查思路总结&线上运维建议
• 分布式kv：请求处理模型设计
• 分布式kv：数据模型&查询语言设计
• 分布式kv：数据存储设计
• 分布式kv：多副本设计
• 分布式kv：数据分片设计
• 分布式kv：事务设计
• 分布式kv：一致性共识
• 分布式kv：分布式系统挑战

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