Redis过期策略提升多线程性能（redis过期多线程）

Redis过期策略提升多线程性能

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Redis是一个开源的基于内存的键值存储系统。它可以用作数据库，缓存和消息中间件。Redis的速度很快，因为它使用内存作为存储介质。此外，它还采用了单线程模型，避免了多线程间的锁竞争，使得Redis的性能非常出色。但是，当Redis被用作缓存时，当缓存达到一定数量时，过期策略便变得非常重要。本文将介绍如何通过改进Redis的过期策略，进一步提高Redis在多线程环境下的性能。

Redis对过期键的处理方式

Redis对于过期时间的过期键会被定期地从数据结构中删除。为了有效地处理过期键，Redis使用了两种方式：

1. 僵尸检查法(Zombie Check)

Redis为每一个过期键都单独维护一个过期时间，在过期时间到期后，Redis将这个键设置为已过期(Expired)，但并不立即将它从数据结构中删除。当一个客户端访问到这个已经过期的键时，Redis会将它删除，并且将这个已过期键从内存中释放，从而释放内存占用。

而“僵尸检查法”则是指Redis通过随机检查一部分过期键是否过期，发现已过期的就删除掉。

Redis执行“僵尸检查法”的频率是通过以下两个参数配置的：

– 服务器启动时通过redis.conf文件配置的hz参数。

– 使用CONFIG SET命令修改runtime配置的hz参数。

2. 惰性删除法(Lazy deletion)

Redis为每一个过期键维护了一个剩余生存时间(TTL)，在每次有新的访问请求到达Redis服务器时，Redis会检测过期键的剩余生存时间是否小于0，如果是，Redis会自动删除该键。

优化Redis在多线程下的性能

随着业务负载的逐渐加重，Redis在单线程模式下处理请求的速度会逐渐变慢。如果不进行优化，会导致Redis的性能下降。下面我们介绍两种优化Redis在多线程环境下的性能的方案。

1. 将过期键从内存中删除

在Redis的过期键策略中，“僵尸检查法”解决了部分问题，但如果数据量小，并发数量大，就会影响Redis的响应速度，甚至会导致内存溢出。此时，我们可以采用另一种过期键处理策略：将过期键从内存中删除，避免Redis将过期键存放在内存中，浪费内存空间。这个过程是通过在哈希表中存放过期时间和过期键，当Redis检测到键已经过期后，直接从哈希表中删除这个过期键实现的。

2. 提高过期键的时间粒度

在Redis中，每个过期键都有一个独立的过期时间，在过期时间到来后这个键被删除。这种模式在单机模式处理访问请求时是非常高效的，但由于多线程环境下，多个线程对同一个键的并发访问可能会导致过期时间未被正确更新，从而影响缓存的正确性。为了解决这个问题，可以通过提高过期键的时间粒度的方式来保证缓存的正确性。在这种策略下，Redis不会对每一个过期键单独维护一个过期时间，而是将不同的过期键划分到不同的时间槽中，每个时间槽包含一段时间内的过期键，过期键的检查也只针对当前时间槽中的过期键。这个过程是通过使用基于时间轮的算法来实现的：

“`python

# Python 代码示例(基于 time-wheel)

class TimeWheel:

def __init__(self, tick, wheelSize, taskExpiredCallBack):

“””

tick: 轮询时间

wheelSize: 时间轮容量

taskExpiredCallBack: 任务到期回调

“””

self.tick = tick

self.wheelSize = wheelSize

self.wheelCurrent = -1 # 当前时间指向的槽的位置

self.taskWheel = [[] for i in range(wheelSize)] # 时间槽和任务的映射

self.taskExpiredCallBack = taskExpiredCallBack

# 添加任务到时间轮

def addTaskToWheel(self, ttl, task):

“””

ttl: 过期时间

task: 任务

“””

if (ttl // self.tick) > self.wheelSize:

print(“time out=”, ttl // self.tick)

rse ValueError(“wheelSize not enough”)

timeId = (self.wheelCurrent + (ttl // self.tick)) % self.wheelSize

self.taskWheel[timeId].append(task)

# 时间轮快进

def pumpWheel(self):

“””

快进时间轮

“””

self.wheelCurrent = (self.wheelCurrent + 1) % self.wheelSize

tasks = self.taskWheel[self.wheelCurrent]

self.taskWheel[self.wheelCurrent] = []

for task in tasks:

self.taskExpiredCallBack(task)

# 示例使用

def taskExpiredCallBack(task):

print(task)

if __name__ == “__mn__”:

wheel = TimeWheel(2, 5, taskExpiredCallBack)

for i in range(5):

t = 7 + i * 2

wheel.addTaskToWheel(t, “expire time=%d” % t)

for i in range(10):

time.sleep(wheel.tick)

wheel.pumpWheel()

通过使用基于时间轮的算法，可以提高Redis查询过期键的效率，并能更好地保证缓存的正确性，减少过期键处理过程中的并发问题。

结语
作为一个高性能的存储系统，Redis的速度非常快，并且通过单线程模型避免了多线程间的锁竞争。然而在高并发访问环境下，Redis的性能问题逐渐暴露，尤其是当Redis作为缓存的时候。通过对Redis过期策略的优化，可以更好地保证Redis的性能，在提升业务系统的处理速度方面发挥更大的作用。

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