Redis灵活的过期策略提高多线程效率（redis过期 多线程）

在大型高并发系统中，缓存系统是不可缺少的一部分。而Redis作为一个优秀的缓存中间件，其性能优越，在高并发场景下表现尤为突出。然而，在使用Redis时，过期策略通常会是一个较为棘手的问题，而灵活的过期策略可以有效地提高Redis的多线程效率。

一、Redis过期策略常见问题

Redis常见的过期策略有两种：定时删除（主动删除）和惰性删除（被动删除）。其中，定时删除是Redis默认的方式，即设置键的过期时间，到期自动删除。但它可能会存在大量的过期键占用内存，严重影响性能的问题；并且，在高并发环境下，定时删除还会导致种种概率性异常，如缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿等。

对于惰性删除，Redis会等到下次对这个键进行操作时（比如查询或者修改），才会检查这个键是否过期，过期则删除。但惰性删除即便是解决了一些并发问题，但它会追加每次查询的处理成本，从而使Redis的工作效率受到一定程度的影响，甚至可能会增加缓存读写操作的深度。

二、基于Redis过期策略的改进

为了进一步提升Redis的效率，我们可以通过灵活的设置过期策略来规避上述问题。

（1）一次性过期

我们可以将所有相关的业务数据放到一个Redis集合中，并设置一个集合的过期时间，来实现一次性过期的功能。这样就可以避免了过早删除单个键导致缓存击穿、缓存雪崩等风险，从而提高Redis的性能。下面是一段示例代码：

# 设置集合过期时间
redis_client.expire('collection:key', 60)

# 向集合中增加元素
redis_client.sadd('collection:key', 'member1', 'member2', 'member3', 'member4', 'member5', '...')
# 查询集合元素
redis_client.spop('collection:key')

（2）基于LRU算法过期

在此方案中，我们可以使用Redis内置的LRU算法，在实际业务场景中先每个业务集合（哈希）元素增加更多的项，形成一个较大的集合。之后，在执行具体的业务前，每次获取当前时间戳，遍历集合中所有元素的时间戳，对于超过某一特定时间阈值的数据项进行LRU淘汰，可以有效地避免过多过期键堆积的风险，提高Redis运算效率和可靠性。

# 获取数据项时间戳
def get_hash_filed_time(hash_key, filed):
    time_val = redis_client.hget(hash_key, filed + '_timestamp')
    return int(time_val) if time_val else 0
 
# 获取当前时间戳
now_timestamp = int(time.time())
 
# 遍历哈希表所有项
for hash_filed in redis_client.hkeys(hash_key):
    # 获取当前元素时间戳
    filed_timestamp = get_hash_filed_time(hash_key, hash_filed)
    # 判断元素是否过期
    if now_timestamp - filed_timestamp > timestamp_threshold:
        # 删除已过期元素
        redis_client.hdel(hash_key, hash_filed, hash_filed + '_timestamp')

（3）过期时间随机化

在这种方案中，我们可以在设置键过期时间时，增加一些随机化因素，对每个键的过期时间进行随机化。这样可以有效地避免过期键碰巧在同一时间集中发生，从而提高Redis的稳定性。下面是一段示例代码：

# 随机区间设置上下限
min_expire_time = 3600
max_expire_time = 7200
 
# 随机生成过期时间
expire_time = random.randint(min_expire_time, max_expire_time)
 
# 设置键的过期时间
redis_client.expire('key', expire_time)

三、总结

Redis是一种非常优秀的缓存中间件，其性能突出，尤其在高并发的场景中表现出色。但Redis的过期策略的灵活性仍有提升空间。针对于Redis过期策略的两个主要问题：定时删除与惰性删除，我们提出了三种方案：一次性过期、基于LRU算法过期、以及过期时间随机化。这些方案，能够有效地提高Redis的多线程效率和可靠性，从而进一步优化Redis的缓存性能和用户体验。