Redis的过期KV如何有效率地扫描（redis的过期怎么扫描）

Redis的过期KV如何有效率地扫描？

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在Redis中，过期键值对的处理是一个很重要的问题，因为过期键值对占据了Redis中存储的很大一部分空间。一般情况下，Redis会定期扫描所有的键值对，并删除过期的键值对，以回收空间。但是，随着存储量的增加，Redis的过期键值对扫描变得越来越耗时，如何有效率地扫描过期KV，成为了一个研究的方向。

一种常用的方案是采用Redis的定时器——每秒执行10次，每次可以处理100个过期KEY。这个方式虽然可以解决Redis的过期key问题，但是会影响Redis的性能和稳定性，因为定时器每秒执行10次会给Redis的系统资源带来很大压力。

另一种方案是采用Redis的内置命令—-Expired Keys。Redis Expired Keys是一种内置命令，可以直接查询Redis中所有已过期的key，避免了循环扫描过期key的过程，提高了效率。

下面我们来看一下这个命令的基本用法：

“`bash

127.0.0.1:6379> keys *

1) “key1”

2) “key2”

3) “key3”

127.0.0.1:6379> expire key1 10

(integer) 1

127.0.0.1:6379> expire key2 20

(integer) 1

127.0.0.1:6379> keys *

1) “key1”

2) “key2”

3) “key3”

127.0.0.1:6379> ttl key1

(integer) 7

127.0.0.1:6379> ttl key2

(integer) 17

127.0.0.1:6379> expire key3 30

(integer) 1

127.0.0.1:6379> ttl key3

(integer) 28

127.0.0.1:6379>

我们随机生成了3个key，然后设置了key1和key2的过期时间分别为10秒和20秒。接着，使用Redis的keys命令，查询了Redis中所有的key。可以看到，不仅查询到了我们设置的三个key，还查询到了key1和key2，并且，显示了它们的过期时间ttl，这是因为Redis的定时器在后台一直在扫描过期key，只要发现过期的key，就会执行删除操作。

当然，redis的内置命令Expired Keys也不是完美的，它也有一些限制：

1. 在大规模的集群中，由于查询的是所有key，一次查询的速度会非常慢。

2. 在查询过程中，会将Redis的主线程阻塞，影响Redis的性能。

因此，我们需要更高效的方式来扫描过期KV。

一种更高效的方案是基于Redis的发布/订阅机制，自行实现一个过期key的监听器，定期订阅过期事件，并执行回收操作。该方法可以解决使用Redis Expired Keys命令时查询效率低的问题，而且不会影响Redis的性能和稳定性。

具体实现思路是：

1.注册过期事件监听器（定义函数，当Redis Key 过期后将其对应的值从 Redis 中删除）

```python
import redis
import threading

redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, decode_responses=True) # Redis连接类
# 监听过期事件函数
def expired_listener():
    subs = redis_conn.pubsub()
    subs.subscribe('__keyevent@0__:expired')  
    for msg in subs.listen():
        if msg['type'] == 'message':
            print('过期Key:',msg['data'])
            redis_conn.delete(msg['data'])

2.启动监听器守护线程。

“`python

if __name__ == ‘__mn__’:

t = threading.Thread(target=expired_listener, args= {}) # 定义守护线程

t.setDaemon(True)

t.start()

这是一种比较实用的方法，通过监听Redis的过期事件，自动删除过期的键值对，解决了Redis定时器每秒执行10次给系统资源带来的压力，也避免了Redis Expired Keys命令的查询效率低的问题。

综上所述，对于Redis的过期KV处理，我们可以采用定时器、内置命令、自定义实现监听器等多种方式，取决于实际的需求和场景，选择最合适的方式来处理过期KV，可以提高Redis的运行效率和性能，从而为应用程序提供更好的支持和服务。

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