数据包的超时管理：TTL

TTL的起源

在各种需要进行数据包传送的场景下，数据包一般都有一个超时管理机制：Time To Live，即TTL。
为什么需要这么一个机制呢？
举个例子，在IP协议发送数据包的时候，可能会经过多个路由转发环节。若其中的某个环节出了问题，就可能造成这个数据包一直在数个路由器中反复转发。这样既不能正确到达目的地，也无法及时释放这些资源。
如何来避免这种情况发生呢？给每个数据包都加上一个超时时间即可，然后用另一个程序一直检查已用时间是否已经到达这个超时时间。这样便可以该数据包超时的时候进行灵活处理。

应用场景

本文主要分析各个资料可查证的应用，主要包括IP协议网络包的TTL设计、消息队列开源组件RabbitMQ、缓存开源组件Redis、数据库开源组件MariaDB等几个方面来进行分析。

IP协议TTL设计

RabbitMQ TTL设计

Redis TTL设计

参考【1】p99。
此处涉及到两个概念：生存时间和过期时间。
前者是针对一个key，设置一个倒计时，当倒计时归零时便由服务器删除这个键；后者则是给定一个绝对时间（此处为给定一个Unix时间戳），当时间到达这个给定的过期时间时，有服务器删除这个键。

这是同一个问题的两种灵活的设计方式，这样便能够考虑所有的应用场景了。

生存时间和过期时间的实现

这两者在实现的过程中是一样的，最终结果都是以设置绝对的过期时间来实现的。
设置生存时间的时候，获得当前时间的Unix时间戳，然后加上设定的生存时间，将这个时间作为绝对的过期时间，在本地时间达到这个时间的时候触发相应操作。
那么用什么样的数据结构来保存过期时间比较好呢？ RedisDB中采用了一个字典expires来进行管理，我们称这个字典为过期字典。
这个过期字典的key是一个指针，指向要管理的某个键对象，value则是一个long long 类型的证书，保存了这个key对应数据库键的过期时间–一个毫秒精度的Unix时间戳。
这样就可以通过该过期字典中对某个key建立具体数据库的键的对应关系来设置过期时间，通过取消其关系而取消设置过期时间。

如何检查某个键的TTL

计算剩余生存时间

Redis中使用了TTL 来返回一个以秒为单位的剩余时间，使用PTTL 来返回以毫秒为单位的剩余时间。具体是怎么实现的呢？
实际上很简单，只需获得这个key当时设置的过期时间，然后将当前时间减去这个过期时间即可获得剩余时间。

判断是否过期

在过期字典中查找该键，若存在，则取得其过期时间，然后将当前时间与之进行对比，若大于过期时间则表示已经过期。

过期删除策略

在学习B树算法的时候，我们可以明显地感觉到对于具有任何特性的树（二叉搜索树、二叉平衡树、红黑树、B树、B+树等），插入和搜索的算法总是简单的，困难的是删除某个节点还要保证这棵树原有的特性，此时就需要一些额外的操作来保证原有的特性不丢失。即：删除总是最麻烦的。
因此发展出来了几种非即时删除的思路：定时删除、惰性删除、定期删除。这其实是通用的思路，很多数据库存储引擎中都或多或少采取了这种方法。后期将对多种存储引擎（LevelDB、…)的元数据组织算法进行对比分析。

定时删除

在设置键的过期时间时创建一个定时器，当键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。

惰性删除

不管过期时间，但每次从键空间中获取键的时候，都检查取得的键是否过期。若过期的话，就删除改键，若没有过期，则返回该键。

过期删除

每隔一段时间，程序就对数据库进行一次检查，删除里面的过期键。至于一次删除多少个过期键，以及要检查多少个数据库，由相关算法决定。

MariaDB TTL设计

存储系统中TTL/TTO设计

Redis中考虑的很简单，过期就无效了，无需对该key再做操作，以任何的策略丢弃即可。而一些存储引擎则还需要对其进行操作，以避免丢失该数据造成数据不一致。

参考文献

【1】 《Redis设计与实现》
【2】