Redis过期策略强化多线程特性的应用（redis过期 多线程）

Redis过期策略：强化多线程特性的应用

Redis作为一款开源的高性能键值对数据库，广泛应用于缓存、消息队列、计数器等领域。而在Redis中，过期策略是很重要的一部分。正确的过期策略可以避免内存泄漏，减小内存占用，提高性能。本文将重点介绍如何在Redis中使用多线程技术来增强过期策略。

一、Redis过期策略

在Redis中，过期策略基于惰性的方式。简单来说，Redis并不会主动去检查每个key的到期时间是否到了。而是在查询某个key时，再去判断是否过期。这种方式对于Redis来说是非常高效的，因为不需要消耗额外的计算资源，但是也带来了一些问题，例如内存泄漏。

在Redis中，当一个key过期后并不会立刻从内存中删除。直到下次查询到该key时，才会把这个key从内存中删除。这就意味着如果一个key在很长一段时间内没有被查询，那么它即使已经过期，也会一直占用内存，从而导致内存泄漏。所以，合理的过期策略至关重要。

二、基于多线程技术的Redis过期策略

Redis的过期检查是在主线程中进行的，这就意味着如果Redis的主线程被卡住，那么就无法执行过期检查和key的清理，并且会导致内存占用不断增加。解决这个问题的方法就是利用多线程技术，将过期检查和key的清理工作放到工作线程中，这样即使主线程阻塞了，也不会影响过期清理的工作。

在Redis 3.2之后，Redis提供了一个新的特性——不安全地清除过期key。这个特性相当于一个标志，告诉Redis“我接受在过期时间后不立即删除key，而是在该过期时间之前或之后的某个合适的时间清除它。”通过这个特性，我们可以实现多线程清理过期key的目的。

具体实现思路如下：

1.启动一个工作线程

在工作线程中，使用脚本每秒钟检查一些非常少量的过期key，这些key的过期时间提前一定的时间（例如1分钟）结束。如果有过期key发现，就将其放入到一个队列中。

2.注入过期key清理命令

主线程中增加一个定时任务，每秒钟为每个工作线程生成一个TOKEN，然后将TOKEN注入到一个队列中，让工作线程进行清理。

3.清理过期key

工作线程从TOKEN队列里取出TOKEN，使用Redis的不安全清除过期key的命令（UNLINK）来逐个清除，直到队列为空。

代码示例：

“`python

# 工作线程

def worker():

while True:

# 使用脚本每秒钟检查一些非常少量的过期key

keys = redis.eval(“””

local keys = redis.call(‘keys’, ARGV[1])

local result = {}

for i, key in iprs(keys) do

local ttl = redis.call(‘ttl’, key)

if ttl >= 0 and ttl

table.insert(result, key)

end

end

return result

“””, 0, “my-prefix:*”, 60)

# 将过期key放入队列

if keys:

redis.rpush(“expired_keys”, *keys)

time.sleep(1)

# 主线程

def mn():

# 启动工作线程

t = threading.Thread(target=worker)

t.start()

# 每秒钟为每个工作线程生成一个TOKEN

while True:

tokens = [generate_token() for _ in range(num_threads)]

for token in tokens:

redis.rpush(“tokens”, token)

time.sleep(1)

# 清理过期key

while True:

token = redis.lpop(“tokens”)

if not token:

break

keys = redis.lrange(“expired_keys”, 0, 999)

if keys:

redis.unlink(*keys)

redis.ltrim(“expired_keys”, len(keys), -1)

三、总结

多线程技术相当于将计算任务拆分成多个独立的子任务，并交由多个线程并行执行，提高了计算的效率和速度。在Redis中，通过多线程技术来增强过期策略，可以避免主线程被卡住时导致的内存泄漏问题，提高了Redis的性能和稳定性。同时，通过优化Redis的过期策略，还可以减小内存占用，优化系统性能，提高用户体验。

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