【redis缓存】怎么使用 Redis 实现一个延时队列？

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redis实现延时队列

1 回答

Redis 本身是不支持延时队列的，但是我们可以利用 Redis 一些特定的数据结构和特性来实现延时队列。

基于 Redis 目前有三种方式可以实现延时队列：

  1. 利用 Redis 过期消息实现延时队列

    1. Redis 允许我们为每一个 key 设置过期时间，在 key 过期时，Redis 可以配置为发送一个过期事件。在应用程序通过监听这个过期事件，就可以实现延迟队列了。

  2. 使用 Sorted Set 实现延时队列

  3. Redisson 实现延迟队列

2 代码实现

2.1 利用 Redis 过期消息实现延时队列

该方法是基于 Redis key 的过期通知特性。当一个 key 过期时，如果配置了Redis 的 key 过期通知功能，Redis 会发布一个消息到特定的 Channel，应用程序可以订阅这个 Channel 来接收过期事件，进而触发相应的业务处理逻辑。

实现步骤如下：

2.1.1 配置键空间通知

在 Redis 配置文件 redis.conf 中增加一条配置 notify-keyspace-events。

在这里插入图片描述

2.1.2 应用程序订阅过期事件

应用程序使用 Redis 的发布/订阅功能订阅特定的过期事件通道：keyevent@0:expired。当 key 过期时，应用程序会接收到过期 key 的名称，我们就可以依据这个来执行对应的业务逻辑。

首先新建 RedisKeyExpirationEventMessageListener 继承 KeyExpirationEventMessageListener 实现它的 onMessage()：

@Service
@Slf4j
public class RedisKeyExpirationEventMessageListener extends KeyExpirationEventMessageListener {

    public RedisKeyExpirationEventMessageListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {
        super(listenerContainer);
    }

    @Override
    public void onMessage(Message message, byte[] pattern) {
        String expiredKey = message.toString();
        log.info("监听到过期key:{}", expiredKey);
    }
}

然后配置 Redis 监听器：

@Configuration
public class RedisListenerConfig {

    /**
     * redis消息监听器容器 可以添加多个监听不同话题的redis监听器，只需要把消息监听器和相应的消息订阅处理器绑定，该消息监听器
     * 通过反射技术调用消息订阅处理器的相关方法进行一些业务处理
     *
     * @param connectionFactory
     * @return
     */
    @Bean
    RedisMessageListenerContainer container(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
        container.setConnectionFactory(connectionFactory);
        return container;
    }
}

我们设置几个配置过期时间的 key：

@SpringBootTest
class RedisDelayQueueApplicationTests {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    // 通过监听过期时间
    @Test
    void redisDelayQueueMethod1() {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_01", "value_01", 5, TimeUnit.SECONDS);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_02", "value_02", 20, TimeUnit.SECONDS);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_03", "value_03", 15, TimeUnit.SECONDS);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("key_04", "value_04", 10, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

当这些 key 过期后，RedisKeyExpirationEventMessageListener 会收到相关通知：

在这里插入图片描述
至于 KeyExpirationEventMessageListener 的实现原理，其实是很简单的，直接看源码就行：

在这里插入图片描述
从源码中可以看出，它是监听 keyevent@*:expired 这个channel， __keyevent@*__:expired中的*代表监听所有的数据库。

这个方案是不是很简单？区区两步就实现了，但是 Redis 官方不推荐使用该方案，为什么？

key 的过期事件发布时机并不是当这个 key 的过期时间到了之后就发布，而是这个 key 在Redis中被清理之后，也就是真正被删除之后才会发布。但是 key 过期后并不是立刻删除的，它分为两种惰性删除和定期删除，所以这个有可能会存在延迟，不够精确，尤其是在高负载的情况下。

同时，事件也有可能会丢失，主要体现在若应用程序在接收事件通知之前就断开了连接，那么这些事件就会丢失，从而导致对应的任务无法执行。

同时，这个监听会导致所有的 key 过期后都会通知过来，如果我们要处理某一类型的 key 只能通过使用前缀来标识，非常麻烦。

2.2 使用 Sorted Set 实现延时队列

2.2.1 实现思路

redis作为一款高性能的NoSQL数据库,具备快熟读写,高并发,数据持久化等特点,非常适用与实现延迟队列 ,redis提供了丰富的数据结构.
其中利用redis的ZSET集合 (有序集合)数据结构就可以实现一个简单的延迟队列

redis的zset数据结构中的每个元素都有一个分数score和一个值value，我们可以将任务的执行时间戳作为score，
将任务数据作为value，将任务插入到zset中，每个任务有一个唯一的id(比如订单id)，以及任务执行时间(比如30min)，
任务内容(比如订单超时支付系统自动取消)等信息体。然后另起一个线程，该线程会周期性地从zset中取出score最小
（即最早要执行的）的任务，如果该任务的score小于当前时间戳，则执行任务，否则等待一段时间再次检查，
直到任务可以执行，执行任务后，通过Redis的remove命令删除已经成功执行的任务即可。

2.2.2 详细步骤

本文将介绍如何使用Redis的Sorted Set数据结构来实现延迟队列，并提供一个完整的示例代码。同时，我们还将会给出对应的测试用例和测试结果。
如下我先给同学们概括下，针对Spring Boot项目，如何利用Redis实现延迟队列的一些实现步骤？

  1. 引入相关依赖 (集成redis)
<dependencies>
    <!--web依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>


    <!--测试类-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <!--redis依赖-->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.18.22</version> <!-- 版本号可能会有更新，请选择最新稳定版本 -->
        <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.78</version> <!-- 版本号可能会有更新，请选择最新稳定版本 -->
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置redis
#redis配置
Spring:
  redis:
    database: 0    #Redis数据库索引（默认为0）
    host: 127.0.0.1  #redis服务器ip，由于我是搭建在本地，固指向本地ip
    port: 6379  #redis服务器连接端口
    password:    #redis服务器连接密码（默认为空）
    # 连接池配置
    jedis.pool:
      max-active: 20      #连接池最大连接数（使用负值表示没有限制）
      max-wait: -1     #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
      max-idle: 10        #连接池中的最大空闲连接
      min-idle: 0         #连接池中的最小空闲连接
      timeout: 1000      #连接超时时间（毫秒）。我设置的是1秒
  1. 创建redis配置
@Configuration
public class RedisConfig {

    /**
     * RedisTemplate配置
     */
    @Bean("redisTemplate")
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        // 使用fastjson进行序列化处理，提高解析效率
        FastJsonRedisSerializer<Object> serializer = new FastJsonRedisSerializer<Object>(Object.class);
        // value值的序列化采用fastJsonRedisSerializer
        template.setValueSerializer(serializer);
        template.setHashValueSerializer(serializer);
        // key的序列化采用StringRedisSerializer
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        // 使用fastjson时需设置此项，否则会报异常not support type
        ParserConfig.getGlobalInstance().setAutoTypeSupport(true);
        return template;
    }
}
  1. 序列化
/**    
 * @Description:使用fastjson实现redis的序列化   
 */
public class FastJsonRedisSerializer<T> implements RedisSerializer<T> {

	public static final Charset DEFAULT_CHARSET = Charset.forName("UTF-8");
	 
    private Class<T> clazz;
 
    public FastJsonRedisSerializer(Class<T> clazz) {
        super();
        this.clazz = clazz;
    }
 
    @Override
    public byte[] serialize(T t) throws SerializationException {
        if (t == null) {
            return new byte[0];
        }
        return JSON.toJSONString(t, SerializerFeature.WriteClassName).getBytes(DEFAULT_CHARSET);
    }
 
    @Override
    public T deserialize(byte[] bytes) throws SerializationException {
        if (bytes == null || bytes.length <= 0) {
            return null;
        }
        String str = new String(bytes, DEFAULT_CHARSET);
        return (T) JSON.parseObject(str, clazz);
    }
}
  1. 创建消息类 DelayMessage
  • 这里定义一个消息类 , 包含消息的id,消息内容,以及到期时间(消息的执行时间) , 代码如下
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class DelayMessage implements Serializable {

    /**
     * 切记实例化
     */
    private static final long serialVersionUID = -7671756385477179547L;

    /**
     * 消息 id
     */
    private String id;

    /**
     * 消息内容
     */
    private String content;

    /**
     * 消息到期时间(指定当前消息在什么时间开始消费(时间戳))
     */
    private long expireTime;
}
  1. 创建延迟队列类 DelayQueue
  • 创建一个延迟队列类 , 提供,添加消息,删除消息,和获取消息的方法 , 具体代码如下
@Component
public class DelayQueue {

    private static final String KEY = "delay_queue:" + getHostAddress();

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 添加消息到延时队列中
     */
    public void put(DelayMessage message) {
        redisTemplate.opsForZSet().add(KEY, message, message.getExpireTime());
    }

    /**
     * 从延时队列中删除消息
     */
    public Long remove(DelayMessage message) {
        Long remove = redisTemplate.opsForZSet().remove(KEY, message);
        return remove;
    }

    /**
     * 获取延时队列中已到期的消息
     */
    public List<DelayMessage> getExpiredMessages() {
        // 1. 获取到开始时间
        long minScore = 0;
        // 2. 获取到结束时间
        long maxScore = System.currentTimeMillis();
        // 3. 获取到指定范围区间的数据列表
        Set<Object> messages = redisTemplate.opsForZSet().rangeByScore(KEY, minScore, maxScore);
        if (messages == null || messages.isEmpty()) {
            return Collections.emptyList();
        }

        // 4. 把对像进行封装，返回
        List<DelayMessage> result = new ArrayList<>();
        for (Object message : messages) {
            DelayMessage delayMessage = JSONObject.parseObject(JSONObject.toJSONString(message), DelayMessage.class);
            result.add(delayMessage);
        }
        return result;
    }

    /**
     * 获取地址(服务器的内网地址)(内网ip)
     *
     * @return
     */
    public static String getHostAddress() {
        InetAddress localHost = null;
        try {
            localHost = InetAddress.getLocalHost();
        } catch (UnknownHostException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return localHost.getHostAddress();
    }
}
  1. 创建 DelayMessageHandler 消息处理类

  • 创建一个消息处理累, 添加一个处理过期的消息,写个定时任务,间隔1s轮询延时队列中已到期的任务,如果获取不到为空,
    则不进行消息处理的逻辑 , 反之继续轮询

  • 注意：需要在主启动类上加上@EnableScheduling注解开启@Scheduled定时任务

@Component
@Slf4j
public class DelayMessageHandler {

    public static SimpleDateFormat dateTimeFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

    @Autowired
    private DelayQueue delayQueue;

    /**
     * 处理已到期的消息(轮询)
     */
    @Scheduled(fixedDelay = 1000)
    public void handleExpiredMessages() {
        String currTime = getCurrTime();
        // 1. 扫描任务，并将需要执行的任务加入到任务队列当中
        List<DelayMessage> messages = delayQueue.getExpiredMessages();
        List<DelayMessage> messages_2 = delayQueue.getExpiredMessages();
        log.info(currTime + " 待处理消息数量： " + messages.size());
        // 2. 开始处理消息
        if (!messages.isEmpty()) {
            for (DelayMessage message : messages) {
                log.info(message.getId() + "------------> 消息开始处理");
                try {
                    // 2.1.1: 模拟睡眠3秒，任务的处理时间（实际可能会更长）
                    Thread.sleep(3000);
                }catch (Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
                log.info(message.getId() + "------------> 消息处理结束");
                // 2.2 处理完消息，删除消息
                delayQueue.remove(message);
            }
        }
    }

    /**
     * 获取到的当前时分秒
     *
     * @return
     */
    public static String getCurrTime() {
        return dateTimeFormat.format(System.currentTimeMillis());
    }
}
  1. 生成测试数据
@Test
void redisDelayQueueMethod2() {
    // 获取当前时间戳
    long currentTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("当前时间戳：" + currentTime);
    delayQueue.put(new DelayMessage("1", "westbrook", currentTime + 10000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("0", "love", currentTime + 10000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("6", "brook", currentTime + 10000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("7", "wade", currentTime + 10000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("8", "lebron", currentTime + 10000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("2", "james", currentTime + 20000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("3", "kobe", currentTime + 30000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("4", "curry", currentTime + 40000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("9", "durant", currentTime + 50000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("10", "paul", currentTime + 50000));
    delayQueue.put(new DelayMessage("5", "durant", currentTime + 50000));
}

执行结果 : (我们可以看到 , 消息正在慢慢的被消费)

在这里插入图片描述

此处我们会发现一个问题 , @Scheduled 注解是轮询执行的 , 如果上一个任务没执行完毕 , 定时器会等待 , 等待上一次执行完毕
也就是说 ,@Scheduled注解表示同步执行的 , 那么就会出现一个问题 , 每一个消息处理都会耗时3秒,
假设有 A B 两条消息 , 消息的过期时间是一致的 , 那么这两个消息会被同时从缓存中取出准备消费 ,假设A消息第一个开始消费 ,
那么B消息,就要等待3秒 , 等A消息执行完成,才开始消费B消息 , 那么就会出现消息堆积,延迟消费的情况 , 本来14:00就要消费的消息,等到了 14:10 才开始消费(可能会更晚) ,
如果消息量足够大的情况下 , 就会出现问题 , 内存泄漏 , 消息堆积 , 延迟消费等情况

解决办法 : 开线程去执行 (使用线程池) , 使用以下代码 , 我们消费一条消息,就需要创建一个线程去后台消费 , 就会解决了上面的问题 ,
(这里需要用到线程池,我为了偷懒 ,就简单模拟了一下)

    @Scheduled(fixedDelay = 1000)
    public void handleExpiredMessages() {
        String currentTime = getCurrTime();
        //  1 : 扫描任务，并将需要执行的任务加入到任务队列中
        List<DelayMessage> messages = delayQueue.getExpiredMessages();
        System.out.println(currentTime + " 待处理消息数量：" + messages.size());
        //  2 : 开始处理消息
        if (!messages.isEmpty()) {
            for (DelayMessage message : messages) {
        //  2.1 : 开启线程异步处理消息:不让处理消息的时间阻塞当前线程
                new Thread(() -> {
                    System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息开始处理");
                    try {
        //  2.1.1 : 模拟睡眠3秒,任务的处理时间(实际可能会更长)
                        Thread.sleep(3000);
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息处理结束");
        //  2.2 : 处理完消息,删除消息
                    delayQueue.remove(message);
                }).start();
            }
        }
    }

执行结果 : 开启线程异步执行消息

在这里插入图片描述
我们使用了开启新线程的方式来消费消息 , 消息延迟的问题解决了 , 但是又出现了新的问题 , 消息会出现重复消费的情况

问题的原因 : 我们第一次定时 , 取出了符合条件的4条过期的消息 , 我们开启了4个线程去执行 , 当第二秒 , 我们又获取了符合条件的消息 ,
因为第一次获取的消息执行需要时间 , 那么我们第二次拿消息的时候 , 就会有可能把第一次的4条消息 , 也拿出来 , 然后开线程再次消费 , 就会出现重复消费的情况了

解决方案 :

这个问题出现原因是 , 当前线程不知道这个消息已经被其他线程正在处理了 ,只要解决这个问题 ,
当前线程开始处理这个消息,先判断当前消息有没有被其他线程处理 , 如果正在处理,则不进行处理了 , 如果没处理,则开始进行处理

我们知道 redis删除元素的 remove() 方法 , 有一个返回值 , 表示删除的状态 ,
我们可以在消息处理前 , 先 remove() 这个消息 , 如果 remove()成功,则表示当前消息没有被消费 , 如果 remove()失败,则表示该消息已经被消费了

    @Scheduled(fixedDelay = 1000)
    public void handleExpiredMessages() {
        String currentTime = getCurrTime();
        //  1 : 扫描任务，并将需要执行的任务加入到任务队列中
        List<DelayMessage> messages = delayQueue.getExpiredMessages();
        System.out.println(currentTime + " 待处理消息数量：" + messages.size());
        //  2 : 开始处理消息
        if (!messages.isEmpty()) {
            for (DelayMessage message : messages) {
        //  2.1 : 处理消息:先删除消息,获取当前消息是否已经被其他人消费
                Long remove = delayQueue.remove(message);
                if (remove > 0) {
        //  2.2 : 开启线程异步处理消息:不让处理消息的时间阻塞当前线程
                    new Thread(() -> {
                        System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息开始处理");
                        try {
        //  2.1.1 : 模拟睡眠3秒,任务的处理时间(实际可能会更长)
                            Thread.sleep(3000);
                        } catch (Exception e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                        System.out.println(currentTime + " :" + message.getId() + " --> 消息处理结束");
                    }).start();
                }
            }
        }
    }
  • 执行结果 : 我们会发现 , 重复消费的问题 , 解决了

在这里插入图片描述

但是还会出现问题 , 如果服务重启 , 或者服务宕机 , 那么当前执行中的消息 , 在下次服务启动的时候 , 就会出现消息丢失的情况

我给出的解决方案就是 : 创建一张临时数据表 , 当消息开始消费的时候 ,在表中添加一条记录,当消息消费成功,则把临时表中的记录删除
当服务重启 , 则把临时表中的记录,读到延迟队列中 , 就解决了消息丢失的情况

关键点

  1. 使用 缓存的key带内网ip的方式,解决了集群,多机器会出现的所有问题.
  2. 使用 后台线程,线程池,解决了消息堆积,延迟消费的问题.
  3. 使用 先删除key的方法 , 解决了消息重复消费的问题.
  4. 把当前处理的消息进行持久化,解决了消息丢失的问题.

2.3 Redisson 实现延迟队列

首先 zset 是一个不错的方案，但是我们自己实现起来稍微复杂了点，需要考虑的问题较多，但是如果有别人帮我们实现好了呢？Redisson 恰好提供了这个功能。

Redisson 提供的延迟队列（Delayed Queue）是它基于 Redis 的发布/订阅机制和 zset 实现的一种高级数据结构，用于处理需要延迟执行的任务。

其实现原理是：Redisson 将任务按照预定的执行时间存储在 zset 中，任务的执行时间作为 score，任务本身序列化后的数据作为 member。同时，Redisson 会在后台持续监控这个 ZSET，一旦发现有符合执行条件（当前时间 >= score）的任务，就会自动将这些任务转移到另一个 RQueue（Redisson 的队列实现）中，应用程序只需要从 RQueue 中取出任务执行即可。

下面将演示下如何利用 Redisson 来实现延迟队列。这里的关键是需要确保任务生产者和消费者共享同一个 Redisson 延迟队列实例。

2.3.1 添加Redisson依赖

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson</artifactId>
    <version>3.16.3</version> <!-- Redisson 的版本号，选择最新稳定版本 -->
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.3</version> <!-- Redisson 的版本号，选择最新稳定版本 -->
</dependency>

2.3.2 任务生产者类 TaskProducer

负责添加任务到延迟队列

@Slf4j
public class TaskProducer implements Runnable {

    private final RDelayedQueue<String> delayedQueue;

    public TaskProducer(RDelayedQueue<String> delayedQueue) {
        this.delayedQueue = delayedQueue;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                String task = "task-" + i;
                delayedQueue.offer(task, 5 * i, TimeUnit.SECONDS);
                log.info("任务{}已放入队列,将在{}秒后执行", task, i * 5);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2.3.3 创建任务消费者类 TaskConsumer

@Slf4j
public class TaskConsumer implements Runnable{

    private final RBlockingQueue<String> blockingDeque;

    public TaskConsumer(RBlockingQueue<String> blockingDeque) {
        this.blockingDeque = blockingDeque;
    }

    @Override
    public void run() {
        try {
            // 阻塞等待并执行
            while (true){
                String task = blockingDeque.take();
                log.info("消费任务:{}",task);
            }
        }catch (InterruptedException e){
            Thread.currentThread().interrupt();
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2.3.4 测试类

@Test
void redisDelayQueueMethod3() {
    Config config = new Config();
    config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
    RedissonClient redisson = Redisson.create(config);

    RBlockingQueue<String> blockingQueue = redisson.getBlockingQueue("delayQueue");
    RDelayedQueue<String> delayedQueue = redisson.getDelayedQueue(blockingQueue);

    Thread producerThread = new Thread(new TaskProducer(delayedQueue));
    Thread consumerThread = new Thread(new TaskConsumer(blockingQueue));

    producerThread.start();
    consumerThread.start();
}

运行结果：

在这里插入图片描述

这种方案利用了 Redis 的高性能和持久性，使延迟队列的实现既高效又可靠，同时 Redisson 提供的延迟队列抽象了底层的实现细节，使用简单方便。

3 扩展

3.1 Redis 键空间通知

Redis 键空间通知是 Redis 提供的一种机制，它允许客户端（应用程序）订阅相关事件，这些事件与 Redis 中的keys 的变化有关，当某个 key 发生了变化（如键过期、键被删除、值被修改等）时，应用程序会得到通知，从而可以执行相关的业务逻辑。

由于该操作会消耗一些性能，所以，默认情况下，键空间通知是禁用的，如果要使用该功能，我们需要在 Redis 的配置文件添加配置 notify-keyspace-events *，或者通过 CONFIG SET 命令动态启用，如下：

CONFIG SET notify-keyspace-events KEA

KEA 是一个参数，代表我们想要订阅的事件类型：

  • K ：键空间通知，事件以 __keyspace@<db>__: 为前缀。
  • E ：键事件通知，事件以__keyevent@<db>__:为前缀。
  • A ：所有类型的通知。

除了上面这三个参数，还可以选择以下参数来订阅特定类型的事件：

  • g - 通用命令（如 DEL，EXPIRE，RENAME 等）。
  • $ - 字符串命令。
  • l - 列表命令。
  • s - 集合命令。
  • h - 哈希命令。
  • z - 有序集合命令。
  • x - 过期事件：当某个键过期并被删除时触发。
  • e - 驱逐事件：当某个键因为 maxmemory 策略而被删除时触发。

代码地址：GitHub

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