Redis超时机制的核心是通过设置key的过期时间（EXPIRE或PEXPIRE命令）来实现缓存自动失效。当key达到TTL（Time To Live）时，Redis会惰性删除（lazy deletion）或定期删除（periodic deletion）它。缓存失效后，如果大量key同时过期，会引发缓存雪崩，导致请求全部打到后端数据库，系统可能崩溃。应对策略包括：1. 设置合理的过期时间，避免高峰期集中失效；2. 采用随机过期时间（TTL + random）；3. 引入二级缓存或热点key永不过期；4. 数据库压力平滑，使用熔断器和限流；5. 预热缓存，提前加载热点数据。

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Redis的键超时机制主要依赖于两个删除策略：惰性删除和定时删除。惰性删除是指在访问键时检查其是否过期，如果过期则删除并返回null；定时删除则是每隔一段时间遍历部分键进行删除，以节省CPU。默认情况下，Redis每秒执行10次定时删除任务，每次随机采样20个键，如果过期比例超过25%，则继续采样，否则睡眠。缓存失效时，如果是单个key，没问题，但海量key同时失效，会导致数据库压力暴增，这就是缓存雪崩。

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当Redis缓存失效后，系统行为取决于架构设计。如果未做好防护，客户端会直接查询数据库，导致QPS激增，数据库连接池耗尽，甚至宕机。权威应对策略：1. 为每个key添加随机偏移，如expire(key, 3600 + random(0, 300))；2. 热点key不设置过期时间；3. 多级缓存，如本地缓存+Redis；4. 使用mutex锁实现单线程加载缓存，避免缓存穿透；5. 监控Redis内存使用率，及时扩容。

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Redis的过期机制实现上，键的过期时间存储在expires字典中，值为绝对毫秒时间戳。访问时，如果当前时间超过该值，键被删除。定期删除任务在serverCron函数中执行，采样键进行清理。失效后系统行为：高并发场景下，缓存击穿（热点key失效）会导致该key请求全打到DB，雪崩则更严重。策略：预加载热点数据，设置stale-while-revalidate模式，或使用Canal同步DB变更主动更新缓存。

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缓存雪崩是指大量key在同一时刻失效，Redis请求全部forward到后端。行为表现：Redis QPS暴跌，DB QPS暴涨，响应时间拉长。深度解析：Redis 6.0引入了内存淘汰增强，但超时仍靠lazy+periodic。应对：分散过期时间；使用Proxy如Codis分片；后端限流+降级；客户端缓存（如Guava）；最终一致性接受，异步重建缓存。

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Redis超时后的教程：设置过期setex key 3600 value；检查TTL ttl key；持久化时，RDB/AOF会记录过期键但加载时检查删除。失效行为：如果lazy删除未触发，内存占用继续；定期删除缓解但不彻底。策略代码示例：构建缓存重建锁if (redis.setnx("lock:key", "1", 10)) { loadFromDB(); }。

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权威解读：Redis不会保证过期键100%及时删除，内存可能超标直到gc或淘汰。失效后，系统需优雅降级，如返回旧数据或降级接口。策略：监控expired_keys事件，分析失效模式；结合Lua脚本原子更新；分布式锁防止多实例重复加载。

FAQ
Q: Redis如何处理key过期？
A: 通过惰性删除（访问时删）和定时删除（采样删）结合。
Q: 缓存雪崩怎么避免？
A: 随机化过期时间，多级缓存，热点永不过期。
Q: 缓存穿透是什么？
A: 查询不存在数据，穿透到DB，使用布隆过滤器防。
Q: TTL命令有哪些？
A: EXPIRE/PEXPIRE设置，TTL/PTTL查询，PERSIST取消。