Redis默认超时时间到底是多少，怎么才能设置一个合适的过期时间呢？

关于Redis默认超时时间到底是多少,这个问题其实很简单，但也很容易让人产生误解，根据Redis官方的文档说明，Redis的默认超时时间实际上是永不过时，也就是说，如果你在创建一个键值对时，没有明确地使用EXPIRE命令或者类似SET key value EX seconds这样的命令来指定一个过期时间，那么这个键就会一直存在于Redis中，直到它被显式地删除，或者因为内存满了被Redis的淘汰策略移除，这一点在很多技术社区，比如Stack Overflow上关于Redis默认配置的讨论中也被反复确认。

这听起来好像很方便,数据可以永久保存，但恰恰是这种“默认永不过时”的特性，如果使用不当，会带来一个非常严重的问题：内存泄漏，想象一下，如果你的应用程序不断地往Redis里写入新的数据，比如用户会话、缓存的计算结果、临时数据等，但这些数据在用过之后就不再需要了，而你却忘记了给它们设置过期时间，或者没有机制去清理它们，Redis占用的内存就会像水池只进不出一样，水位（内存使用量）会持续上涨，最终导致Redis实例的内存被耗尽，当内存满了之后，后续的写入操作就会失败，或者根据你配置的maxmemory-policy（最大内存策略）来淘汰一些键，可能会误删掉重要的数据，从而影响服务的正常运行。

认识到默认是永不过时这一点后,我们面临的核心问题就变成了：如何为一个键设置一个合适的过期时间？这并没有一个放之四海而皆准的答案，因为它完全取决于你的业务场景和数据特性，但我们可以从几个常见的场景来分析和寻找思路。

第一种典型场景是用户会话（Session）存储，在Web开发中，我们经常用Redis来存储用户的登录状态，这种数据的特点是：有明确的存活周期，通常与用户的登录时长相关，用户登录后，你希望他保持登录状态30分钟，这个Session键的过期时间就应该设置为30分钟（1800秒），如果用户在30分钟内有任何活跃操作，你应该刷新这个过期时间（即“滑动过期”），让他继续保持登录；如果用户30分钟没有任何操作，那么这个Session自动失效，用户需要重新登录，这样既保证了用户体验，又避免了无效Session数据长期占用内存。

第二种场景是数据缓存，这是Redis最常用的功能之一，你的应用需要从数据库中查询一个很少变化的热门商品信息，直接查数据库压力大、速度慢，所以你把它缓存到Redis里，这个缓存应该存活多久呢？这里就需要在“数据实时性”和“缓存命中率”之间做权衡，如果你设置得过短，比如5秒，那么缓存很快失效，后端数据库的压力依然很大，失去了缓存的意义，如果你设置得过长，比如一天，那么当后台管理员修改了商品价格后，用户可能一天之内看到的都是旧价格，造成了数据不一致，一个常见的做法是设置一个相对折中的时间，比如5分钟或10分钟，对于一些变化不频繁的数据，甚至可以设置得更长，比如1小时，并配合在后台数据更新时主动删除或更新Redis中的缓存（这被称为“缓存穿透”或“主动失效”），来保证数据的及时性。

第三种场景是频率限制或临时验证码，为了防止短信接口被刷，我们限制每个手机号每分钟只能发送一次短信，用于记录发送状态的键就可以设置为1分钟后过期，又比如，手机登录的验证码，通常有效期是5分钟，那么存储验证码的键的过期时间自然就是300秒，这类数据的生命周期非常明确和短暂，过期时间的设置直接由业务规则决定。

除了根据业务逻辑来设定一个固定的过期时间,还有一些更灵活的策略可以考虑。随机过期时间，如果你的系统中有大量缓存需要在同一时间点失效（在凌晨通过定时任务批量预热了一批缓存，都设置了相同的2小时过期时间），那么到了凌晨2点，这些缓存会同时失效，可能导致瞬间所有请求都打向数据库，造成所谓的“缓存雪崩”，为了避免这种情况，一个有效的办法是给过期时间加上一个随机因子，基础过期时间是1小时，然后再加上一个0到300秒的随机数，这样，大量缓存的失效时间就被打散了，降低了集中失效的风险。

设置过期时间并不意味着你可以高枕无忧,你还需要监控Redis的内存使用情况和键的生存时间，通过Redis自带的INFO命令或者一些监控工具，观察是否有大量键长期不失效（TTL为-1，即永不过时），这可能是程序逻辑漏洞导致的，确保你已经配置了一个合适的maxmemory-policy，比如volatile-lru（从设置了过期时间的键中淘汰最近最少使用的），这样当内存不足时，Redis至少能自动清理掉一些有过期时间的键，为新数据腾出空间，作为一种最后的保障。

Redis默认不给数据设置过期时间,这要求我们必须有意识地为数据规划生命周期，一个合适的过期时间，是结合了业务需求（数据需要有效多久）、系统性能（缓存命中率）和资源管理（避免内存溢出）的综合考量结果，它更像是一门艺术，需要你在实践中不断观察和调整，核心原则就是：让你的数据在不再被需要的时候，能够自动、及时地清理掉。