在使用 Redis 时，我们通常知道可以为 Key 设置过期时间，以便在一定时间后自动删除不再需要的数据，从而节省内存空间。但有时候我们可能会发现，即使没有为 Key 设置过期时间，Redis 也会主动删除这些 Key 所对应的数据。这是为什么呢？
一、内存管理的必要性
Redis 是一个内存数据库，它将数据存储在内存中以实现快速的数据读写操作。然而，内存资源是有限的，特别是在大规模应用场景下，如果不加以合理的管理，内存很容易被耗尽。
想象一下一个仓库，Redis 就像是这个仓库，而数据（Key 和其对应的值）就像是存放在仓库中的货物。如果仓库的空间是有限的，而不断有新的货物（数据）要存放进来，那么就需要对仓库中的货物进行整理和清理，以便为新货物腾出空间。
二、内存不足时的处理策略
- 当 Redis 使用的内存超过了其配置的最大内存限制（通过 maxmemory 配置参数设置）时，Redis 就需要采取措施来释放一些内存空间。
- 此时，即使是没有设置过期时间的 Key 也可能成为被清理的对象。Redis 会根据其内存回收策略来选择要删除的数据。
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisMemoryExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建 Jedis 连接到 Redis
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 模拟不断向 Redis 中添加数据，直到触发内存不足的情况
for (int i = 0; ; i++) {
// 这里使用一个简单的键值对，实际应用中可能是更复杂的数据结构
jedis.set("key" + i, "value" + i);
// 可以通过查看 Redis 的内存使用情况相关命令（如 INFO memory）来监测内存变化
// 但在这个简单示例中，我们只是不断添加数据，模拟内存增长
}
}
}
在上述代码中，如果 Redis 配置了最大内存限制，并且随着不断添加数据导致内存超过这个限制，那么 Redis 就可能开始清理数据，包括未设置过期时间的 Key 对应的数据。
- 常见的内存回收策略有：
volatile-lru：从设置了过期时间的 Key 中，选择最近最少使用的 Key 进行删除。
allkeys-lru：从所有的 Key 中，选择最近最少使用的 Key 进行删除，包括未设置过期时间的 Key。
volatile-random：从设置了过期时间的 Key 中，随机选择一些 Key 进行删除。
allkeys-random：从所有的 Key 中，随机选择一些 Key 进行删除。
volatile-ttl：从设置了过期时间的 Key 中，选择剩余生存时间（Time To Live）最短的 Key 进行删除。
- 例如，如果 Redis 配置为使用 allkeys-lru 策略，那么当内存不足时，它会从所有的 Key 中找出最近最少使用的 Key 进行删除，无论这个 Key 是否设置了过期时间。
三、类似 LRU 算法的应用
- 即使没有明确设置过期时间，Redis 为了提高内存的使用效率，可能会采用一些类似于 LRU（Least Recently Used）的算法来管理内存。
- LRU 算法的核心思想是优先淘汰最近最少使用的数据。Redis 会在内存中维护一个数据访问的历史记录，当需要清理数据时，它会根据这个历史记录来判断哪些数据是最近最少使用的。
- 例如在一个在线购物网站的缓存系统中，商品的详细信息被缓存在 Redis 中。当有新的商品上线或者促销活动导致大量新数据需要缓存时，如果内存不足，Redis 可能会根据 LRU 算法，将一些长时间没有被访问的商品信息（对应未设置过期时间的 Key）从内存中删除。
四、系统故障或错误的影响
- 虽然这种情况比较少见，但在某些极端情况下，例如 Redis 本身出现了软件故障、硬件故障导致数据损坏，或者在进行一些系统升级、配置更改等操作时出现错误，可能会导致数据丢失，包括未设置过期时间的 Key 的数据被意外删除。
- 比如在服务器突然断电后，Redis 在重新启动时可能会由于数据恢复过程中的错误而导致部分数据丢失，其中可能就包括一些未设置过期时间的 Key 的数据。
五、人为操作或第三方工具干扰
- 可能是系统管理员或者开发人员误操作导致数据被删除。例如，在进行一些数据清理操作时，错误地选择了包含未设置过期时间的 Key 的数据进行删除。
- 某些第三方监控或管理工具可能会与 Redis 进行交互，如果这些工具配置不当或者出现故障，也有可能导致未设置过期时间的 Key 的数据被意外删除。
- 比如，一个用于监控 Redis 内存使用情况的工具，在自动执行一些内存清理策略时，错误地将未设置过期时间的关键数据删除了。
综上所述，虽然没有为 Key 设置过期时间，但 Redis 在面临内存压力、应用内部算法以及外部各种因素的影响下，可能会主动删除这些 Key 对应的数据。因此，在使用 Redis 时，我们需要了解这些潜在的情况，并采取适当的措施来保护重要数据，例如合理配置内存限制和回收策略、定期备份数据等。