Redis过期处理之多线程优化
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Redis是一个非常优秀的KEY-Value数据存储系统,它具有速度快,数据结构丰富,支持丰富的数据操作以及可靠性高等优点,成为了业内非常流行的数据存储和缓存系统。然而,由于Redis是内存存储的,所以需要定期清除过期的Key,否则会占用大量内存资源。而在Redis中,过期Key的清除是通过定期扫描Key集合来实现的,这种方式尽管能够达到过期Key的清除,但是会导致Key集合的扫描频繁执行,也会带来相当的性能损耗。
为了解决因定期扫描Key集合而导致的性能损耗,Redis引入了过期键处理线程,来增加过期Key的清除效率,降低定期扫描Key集合的频率。多线程的设计能够让清理过期Key的任务更快地完成,降低过期Key带来的内存占用,提高Redis服务器的性能。
以下是如何进行Redis的多线程优化:
1. Redis默认只有一个过期键处理线程,为了提高性能,可以增加线程数。
“`bash
# 在redis.conf中添加如下配置:
# 设置过期键处理线程数
# 可以根据服务器的并发量和硬件性能进行调节
# 默认值为 1
# Redis最大支持16个过期键处理线程
expire-tasks-worker-num 4
当然,线程数目太多也会带来线程上下文切换等开销,需要根据实际硬件性能选择合适的线程数目。
2. Redis过期键处理线程的调度默认使用时间片轮询,与CPU的调度一样,最大程度地利用CPU资源,但是线程切换也会带来开销,因此可以使用epoll或IOCP等多路复用技术提高线程调度效率。
```c++
// 通过epoll实现Redis过期键处理线程的调度
struct aeApiState {
int epfd; /* epoll文件描述符 */
struct epoll_event events[AE_SETSIZE]; /* epoll事件数组 */
};
static int aeApiCreate(aeEventLoop *eventLoop) {
aeApiState *state = (aeApiState *)zmalloc(sizeof(aeApiState));
if (!state) return -1;
state->epfd = epoll_create(1024); /* 创建epoll文件描述符 */
if (state->epfd == -1) return -1;
eventLoop->apidata = state; /* 保存epoll状态数据 */
return 0;
}
static int aeApiPoll(aeEventLoop *eventLoop, struct timeval *tvp) {
aeApiState *state = (aeApiState *)eventLoop->apidata;
int retval, numevents = 0;
/* epoll_wt等待事件 */
retval = epoll_wt(state->epfd, state->events, AE_SETSIZE, tvp ? (tvp->tv_sec * 1000 + tvp->tv_usec / 1000) : -1);
if (retval > 0) {
int j;
numevents = retval;
for (j = 0; j
// 处理过期键事件
aeEpollProcessEvents(eventLoop, state->events[j].events);
}
}
return numevents;
}
static void aeApiFree(aeEventLoop *eventLoop) {
aeApiState *state = (aeApiState *)eventLoop->apidata;
close(state->epfd);
zfree(state);
}
3. Redis过期键处理线程的优化也可以在代码层面进行,例如,可以使用异步删除的方式代替同步删除,在操作系统上执行相对于Redis内部线程更少的过期键删除任务,减少内部线程之间因互相等待而造成的性能等待损耗。
“`c++
// 异步删除过期键
void asyncDeleteExpiredKey(aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
// 获取过期键
list keys = getExpiredKeys();
for (auto key : keys) {
// 发送删除命令到Redis服务器
redisAsyncCommand(redisContext, NULL, NULL, “DEL %s”, key.c_str());
}
}
多线程的优化可以提高Redis服务器的性能,当然,需要注意线程数目和调度策略的合理选择,以及异步删除等代码层面的优化。
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