基于Redis的多线程实现过期数据回收（redis过期 多线程）

基于Redis的多线程实现过期数据回收

Redis是一个流行的开源内存键值数据库。在Redis中，过期数据的回收一直是一个重要的话题，因为 Redis 不仅支持数据持久化，还可以配置自动过期时间，这些过期的数据需要及时的进行回收以释放内存空间。

Redis的过期实现机制

Redis使用一个定时器来检测过期数据，每个 Redis 数据库实例有一个名为expire的字典语

用于保存所有的键值对的过期时间。当有新的键值对设置 expire 时间时，expire 字典会更新；同时时间轮定时器也添加一个定时任务到相应轮盘中。Redis定时器是基于时间轮实现的，Redis维护了一个带有64个轮盘的时间轮，对于每一秒过期的数据，会放入到指定的轮盘中，等到时间到了就会被触发，这样保证不需要遍历所有的键值对，只需要遍历这一秒后过期的数据。

Redis的过期机制解决了大多数场景下的过期问题，但是在极端情况下，如果实例上有大量的过期键值对，那么这个机制会遇到一些问题：

1. 时间轮过大，导致清理数据的时间变长

2. 大量的过期键值对会冗余数据，并且占用大量内存，容易引起内存溢出

基于Redis的多线程过期回收

针对上述过期问题，我们可以尝试采用多线程的方式实现过期数据的回收。

步骤如下：

1. 新开一个线程，周期性的遍历Redis中的expire字典，将expire字典中过期的键值对，插入到新的队列中（例如expired_queue）。

2. 启动多个线程，从expired_queue中取出键值对，进行处理，并将数据从Redis中删除。

以下为实现代码:

“`Python

import threading

import redis

from queue import Queue

redis_connection = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0, decode_responses=True)

expired_queue = Queue(1024*1024)

# 遍历redis中的expire字典，将过期键值对插入到expired_queue中

def expired_checker():

while True:

expired_keys = redis_connection.execute_command(‘TIMEWHEEL.GET_EXPIRED_KEYS’, 0)

for key in expired_keys:

expired_queue.put(key)

# 获取并处理expired_queue中的键值对，从Redis中删除

def expired_handler():

while True:

key = expired_queue.get()

redis_connection.delete(key)

if __name__ == ‘__mn__’:

# 开启一个线程，周期性的将过期数据放到expired_queue中

checker_thread = threading.Thread(target=expired_checker)

checker_thread.setDaemon(True)

checker_thread.start()

# 开启多个线程，从expired_queue中处理过期数据

for i in range(10):

handler_thread = threading.Thread(target=expired_handler)

handler_thread.setDaemon(True)

handler_thread.start()

以上代码中，expired_checker线程每隔一段时间遍历expired字典，将过期键值对放入expired_queue中。expired_handler线程从expired_queue中获取处理过期键值对，并从Redis中删除。我们通过启动多个expired_handler线程，避免过期数据回收时的单点阻塞问题。

结语

基于Redis的多线程实现过期数据回收能够有效解决Redis在极端情况下的过期数据问题，提高了Redis在高并发场景下的性能表现。不过需要注意的是，在多线程处理数据时，要谨慎处理线程安全问题，尤其是在多个线程并发写入或删除数据时，要防止出现数据的不一致性。