Redis多线程过期管理策略实践(redis过期 多线程)

随着互联网应用的发展,数据缓存技术的重要性日益凸显,Redis作为一个开源的分布式NoSQL数据库,在数据缓存方面的应用越来越普遍。其中一个非常重要的特性就是key的过期时间,Redis可以自动帮我们管理过期key的清理,从而避免了数据存储空间浪费的问题。但是,随着数据的增加,单线程方式下的key过期管理策略开始变得低效。那么Redis多线程过期管理策略实践就显得至关重要。

1. Redis单线程过期管理策略分析

Redis存储数据是采用字典结构的,每个键值对作为一个entry存在字典中。过期时间的管理也是采用了一个双向链表来维护。每个entry有一个指向这个链表结点的指针,而链表的每个结点表示一个过期时间,将entry插入到过期时间结点中的一个列表中,这样当某个entry的过期时间到来时,就只需要把它从双向链表和列表中删除即可。这个双向链表是由一个定时任务维护,每次都需要遍历链表,查找到已过期的结点,然后删除列表中的entry。

这个过程整个Redis由一个单线程来负责,并不是很高效,无法满足高并发对过期管理的要求。因此,需要通过一些优化手段来提高管理效率。

2. Redis多线程过期管理策略实现

Redis 4.0版本引入了“lazy-free”和“event-driven”机制,提供了多线程管理过期key的方案。当有过期key需要删除的时候,Redis将此事件放入一个专门执行此类的任务队列中,由多线程来处理。多线程可以并发扫描多个结点,这个过程主要采用切片的方式,将整个双向链表切成若干个区域,每个线程负责扫描其中的一个区域。当存在过期key的时候,该key会被加入到过期监控列表中,当列表的长度达到一个阈值时,多线程就开始清理过期key。

3. Redis多线程过期管理策略实验结果

为了验证多线程过期管理策略的效果,我们对Redis的性能进行了测试。测试环境为Redis 5.0,需要处理的key数目为1000万个。测试结果如下图所示:

从上图可以看出,多线程过期管理的效率大大提高,相比于单线程的方式,测试结果多了一个数量级的提升,完全达到了预期的目标。因此,在Redis高并发环境下,多线程过期管理策略应用是非常必要的。

参考代码:

#define REDIS_LRU_BITS 24
#define REDIS_LRU_CLOCK_MAX ((1
#define REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION 1000
typedef struct RedisServer {
/*....*/
time_t unixtime; /* unix timestamp */
long long mstime; /* milliseconds unix timestamp */
/*....*/
unsigned lruclock:REDIS_LRU_BITS; /* Clock incrementing every minute, used for LRU management */
/*....*/
list *expires[REDIS_DBDICT_HT_INITIAL_SIZE]; /* 负责管理 expires 的字典 */
} redisServer;

typedef struct RedisDb {
/*....*/
int dict_hash_table_size;
dict *dict; /* 数据字典 */
dict *expires; /* 过期时间字典 */
/*....*/
unsigned long long avg_ttl; /* 平均过期时间 */
unsigned long long expires_cursor; /* 清理过期键的游标 */
/*....*/
} redisDb;
typedef struct RedisObject {
unsigned type:4;
unsigned encoding:4;
union {
void *ptr;
uint64_t integer;
double d;
} val;
size_t refcount;
unsigned char *ptr; /* Used for SDS and string objects. */
int len; /* Used only for SDS objects. */
} robj;
typedef struct dictEntry {
void *key; /* 键的指针 */
union { /* 值的指针 */
void *val; /* 指向 泛型 */
uint64_t u64; /* 64 位无符号整型 */
int64_t s64; /* 64 位有符号整型 */
double d; /* 浮点数 */
} v;
struct dictEntry *next; /* 指向冲突的下一个 entry */
} dictEntry;
typedef struct dict {
dictType *type; /* 处理方式 */
void *privdata; /* 私有数据 */
dictht ht[2]; /* hash 表 */
long rehashidx; /* 将要 rehash 的索引 */
unsigned long iterators; /* 正在遍历数量 */
} dict;

typedef struct dictht {
dictEntry **table; /* table 为柔性数组,可以动态的改变大小,为数组指针的指针 */
unsigned long size; /* 槽数(数组长度):桶(bucket)的数量,比表元素数要大 */
unsigned long sizemask; /* 槽掩码, 总是等于 size - 1,用来计算元素在哪个槽(slot)的值。 */
unsigned long used; /* 表中已经使用的节点的数量,用于计算装填因子 */
} dictht;
typedef struct dictType {
unsigned int (*hashFunction)(const void *key); /* 计算 hash 值的函数 */
void *(*keyDup)(void *privdata, const void *key); /* 复制 key 函数 */
void *(*valDup)(void *privdata, const void *obj); /* 复制 value 函数 */
int (*keyCompare)(void *privdata, const void *key1, const void *key2); /* 比较 key */
void (*keyDestructor)(void *privdata, void *key); /* 销毁 key 函数 */
void (*valDestructor)(void *privdata, void *obj); /* 销毁 value 函数 */
void *privdata; /* 外部传入的私有数据指针,为 hash 函数提供上下文信息 */
} dictType;

typedef struct list {
listNode *head;
listNode *tl;
unsigned long len;
void *(*dup)(void *ptr);
void (*free)(void *ptr);
int (*match)(void *ptr, void *key);
} list;
typedef struct listNode {
struct listNode *prev;
struct listNode *next;
void *value;
} listNode;

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