建议不要使用,redis过期监听实现关闭订单redis 自动过期的实现方式是：定时任务离线扫描并删除 部分 过期键；在访问键时惰性检查是否过期并删除过期键 。redis 从未保证会在设定的过期时间立即删除并发送过期通知 。
时间不精准 。一般定时任务基于固定的频率、按照时间定时执行的，那么就可能会发生很多订单已经到了超时时间，但是定时任务的调度时间还没到，那么就会导致这些订单的实际关闭时间要比应该关闭的时间晚一些 。
将订单编号作为Key，下单的时间戳作为Va|ue ， 设置过期时间是30分钟 。
我们先订阅频道称为redisChat 现在 ， 我们重新开启个redis客户端 ， 然后在同一个频道redisChat发布消息，订阅者可以接收到消息 。
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 。
延迟任务的几种高效解决方案例如：建造房子这个任务可以通过增加另一个公司的额外人员来加快进度，又比如装修20个仓库这个任务，可以分解成两个子任务，给两个公司分别10个仓库进行装修 。
重启打印机服务，在服务中找到PrintSpooler，清空打印机缓存，用快捷键win加R键，然后输入spool，然后进入PRINTERS文件夹并删除里面的文件，再重启打印服务 。
解决方案：跟项目发起人（老板或者领导）沟通 ， 根据目前的情况分析得失 ， 看目前的情况，是否还要把任务执行完成 。有时大幅延后 ， 跟大家不重视，或者有更重要的项目有关 ， 这时把大幅延后的项目取消掉，专心去更重要的项目 。
增加备货量：可以考虑增加备货量，以避免交付延迟对企业的影响 。备货量的增加可以提高库存成本 ， 但对于关键零部件或短缺的物料，这是一种有效的应对措施 。
redissetex默认过期时间1、不能 。可以用sorted set，把要过期的member和key的信息放在sorted set的member里，把过期时间放在score中 。跑个任务用zrangebyscore遍历就行了 。用sorted set好处是只需要遍历过期的member，不用扫描整个过期member集合 。
2、Redis的0版本之后可用，键空间消息（Redis Keyspace Notifications），配合0.0版本之后的SUBSCRIBE可以完成这个定时任务的操作了 ， 定时的单位是秒 。
3、redissetex默认的过期时间是以秒为单位的，可以通过设置第三个参数来修改过期时间 。如果不设置过期时间，则默认为0，即永不过期 。
Redis数据的过期与淘汰然后在选到的key中选择.volatile-random：从已设置过期时间的哈希表（server.db[i].expires）中随机挑选key淘汰掉allkey-random：从所有的key的哈希表server.db[i].dict）中随机挑数据淘汰 。
内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制 。
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 。
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 。
随机移除某个 Key 。volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 Key 优先移除 。修改内存淘汰机制只需要在 redis.conf 配置文件中配置 maxmemory-policy 参数即可 。
会 。Redis提供了自动的键过期功能，通过该功能，用户可以让特定的键在指定的时间之后自动被移除，从而避免了需要在指定时间内手动执行删除操作的麻烦 ， 所以redis数据会自动过期 。
Redis有哪些慢操作?数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢 。可以通过查看Redis的监控信息 ， 确定是否存在负载过高的情况 。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大 ， 会导致set操作的耗时增加 。
内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多 。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘 ， 此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制 。
【redis过期时间是秒还是毫秒 redis过期通知延迟】记录慢查询是Redis会对长命令进行截断 ， 不会大量占用大量内存 。在实际的生产环境中，为了减缓慢查询被移出的可能和更方便地定位慢查询，建议将慢查询日志的长度调整的大一些 。比如可以设置为 1000以上。
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