Redis中Expiry处理的底层实现机制研究(redis过期底层实现)

Redis是一个开源的,支持网络,基于内存的数据存储系统,非常适合做缓存来使用。Redis存储的数据维护有一定的时间,这就涉及到Expiry处理,即舍弃指定时间后失效的数据。

#### Expiry实现机制

Redis使用两个二叉树来完成Expiry操作:一个是键值对结构的字典(dict),用来存放数据;另一个是定时器红黑树(ttl RB-tree),用来记录缓存时间信息。字典中的每个成员都会同时关联节点红黑树中的一个节点,这个节点中有个时间属性表示缓存的失效时间。

每次Redis在数据库中增加一个键值对时,都会在ttl RB-tree中增加相应的节点,并设置失效时间。随后,Redis会每秒扫描一次ttl RB-tree,将失效的节点从字典和ttl RB-tree移除。

Redis中的Expiry还使用了懒惰删除的方法,即在每次查询时,先检查这个节点是否失效,失效则移除,而不需要每次查询都去移除失效值。

#### Expiry原理图示

下面是Redis中Expiry实现操作的原理示意图:

![expiry.png](https://www.runoob.com/wp-content/uploads/2019/05/expiry.png)

图中表示,当一个新数据键值对被添加进字典(dict)中时,会同时在ttl RB-tree中增加一个节点,并设置节点的失效时间;随后,Redis会每秒扫描ttl RB-tree,将失效的节点从字典和ttl RB-tree中移除。

#### 代码实现

下面是Redis中Expiry实现代码:

dict *d = server.db[id].dict;
rb_tree *t = &server.db[id].expires;

/* 添加一个新节点 */
dictEntry *de = entry;
/* 新建ttl节点插入到红黑树t中 */
t->key = dict->key;
t->val = dict->val;
/* 设置节点失效时间 */
t->expire = expire;

/* 添加到绑定字典 */
dict linked list;
/* 扫描红黑树,移除失效的节点 */
rb_tree *scan = rb_search_gt(t, expire);
if (scan) {
/* 移除待移除节点 */
dict_delete(d, scan->key);
/* 移除红黑树节点 */
rb_delete_node(t, scan);
/* 移除绑定字典元素 */
dict_unlink(linked_list, scan);
}

从上面的实现可以看出,Redis中Expiry处理的数据结构和操作比较复杂,但是机制是非常好的,无论是从性能上还是安全性上都得到很好的保障。

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