本文目录一览：
- 1、订单超时,活动过期解决方案:php监听redis键重复触发引发事件
- 2、Redis过期删除策略和内存淘汰策略
- 3、Redis过期键删除策略和内存淘汰策略
- 4、Redis哨兵机制原理浅析
- 5、Redis数据的过期与淘汰
2、delayqueue 保证 redis 不崩溃的情况下不会丢失消息，在没有更好的解决方案时不妨一试 。在数据库索引设计良好的情况下，定时扫描数据库中未完成的订单产生的开销并没有想象中那么大 。
3、重复消息并发消费的控制窗口问题，就算重复，重复也不可能同一时间进入消费逻辑 也就是说，使用这个方法能保证正常的消费逻辑场景下（无异常，无异常退出），消息的幂等工作全部都能解决，无论是业务重复 ， 还是rocketmq特性带来的重复 。
Redis过期删除策略和内存淘汰策略1、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据 ， 将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
2、Redis 对于已经过期的数据，采用两种策略来处理这些数据 ， 分别是惰性删除和定期删除 。惰性删除不会去主动删除数据 ， 而是在访问数据的时候，如果发现数据已经过期，就会自动删除 。
3、Redis 中有几种不同的删除策略，其中之一是定期删除 。在定期删除策略中，Redis会以一定的时间间隔来扫描过期的键并删除它们 。这个时间间隔可以通过配置文件中的hz参数来设置，默认值是10 ， 即每秒钟扫描10次 。
4、每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个 ， 然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用 。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。
5、（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的 。
Redis过期键删除策略和内存淘汰策略每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用 。redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿 。
（被动）惰性删除：当客户端请求到一个已经过期的key时，redis会检查是否过期并删除 所以，虽然key过期了，但是没被清理的话，还是会占内存的 。
【redis过期时间实现原理 redis过期事件监听原理】定期删除在一定程度上是一种合理有效的过期键删除策略，但是由于其在执行时长和执行频度的局限性，必须要有另一种机制（策略）确保内存能够获得回收，因此，就需要引入内存淘汰策略 。
定期删除策略：Redis 启用一个定时器定时监视所有的 key，判断key是否过期，过期的话就删除 。
Redis哨兵机制原理浅析Redis哨兵模式的实现原理 。关于哨兵的原理，关键是了解以下几个概念：定时任务：每个哨兵节点维护了3个定时任务 。
原理 监控 sentinel节点需要监控master、slave以及其他sentinel节点的状态 。这一过程是通过Redis的pub\sub系统实现的 。
Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移 。要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外 ， 还要启动哨兵服务来进行监控 ， 会介绍详细步骤 。
集群监控，负责监控redis master 和slave进程是否正常工作 。（2）消息通知 ， 如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员 。（3）故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上 。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行 。其原理是 哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例 。
Redis 哨兵支持 对于处理高可用Redis，Spring Data Redis 已经支持Redis Sentinel，使用RedisSentinelConfiguration，如下例所示：Jedis 和 Lettuce 两种 redis 驱动都可以支持 。
Redis数据的过期与淘汰1、Redis 对于已经过期的数据，采用两种策略来处理这些数据，分别是惰性删除和定期删除 。惰性删除不会去主动删除数据，而是在访问数据的时候 ， 如果发现数据已经过期，就会自动删除 。
2、那对于过期数据，一般有三种方式进行处理：Redis的过期删除策略： 惰性删除 和 定期删除 两种策略配合使用 。spring-boot-starter-data-redis 包中提供了监听过期的类 ， 对于key过期 ， 需要得到通知，做业务处理的 ， 可以做此监听 。
3、redis根据maxmemory-samples随机抽取一部分数据，将最旧的数据淘汰，指到内存降下来 。
