调度就绪Redis过期清理多线程优化（redis过期 多线程）
近年来，随着互联网应用的迅猛发展，数据量呈现井喷式增长。在这样的背景下，如何快速高效地处理大数据成为各行各业需要面对的问题。Redis作为一个高性能的内存数据库，被越来越广泛地应用于数据缓存、消息队列、排行榜等各个场景，与此同时，也涌现出了一些围绕Redis的优化技术，如Redis多线程，Redis过期清理等。
在这篇文章中，我们主要讲解Redis多线程和Redis过期清理技术的优化方法，以提升Redis的性能和稳定性。
Redis多线程
Redis单线程模型的优势在于简单、稳定，但单线程实现也有其瓶颈，只能利用一核CPU的性能，并且在处理大量数据时会存在性能瓶颈。为了有效应对这个问题，Redis引入了多线程技术，从而提升Redis的并发量和性能。
Redis多线程能力使得Redis可以利用更多的CPU核心，在处理数据时可以进行负载均衡，从而更快地处理大量请求。同时，这也意味着Redis单线程模型的优势不再适用。因此，在使用Redis多线程技术时，我们需要研究如何在Redis多线程和Redis单线程中选择一个合适的方案。
// 以下是Redis多线程样例代码
redis.conf文件中需要如下配置：
# 启用多线程
io-threads-do-reads yes
# 设定io线程数量为4
io-threads 4
// 开启Redis块1
if (server.io_threads_active) {
aof_pipe_read_data_from_parent(&aof);
for (thread_id = 0; thread_id
memcpy(&server.io_threads[thread_id].aof_state, &aof, sizeof(aof));
}
// Redis块1到此结束
// 开启Redis块2
if (server.io_threads_active && rdb_pipe_consume_data(&rdb, NULL) == C_OK) {
/* Deliver parts to child threads */
for (thread_id = 0; thread_id
memcpy(&server.io_threads[thread_id].rdb_state, &rdb, sizeof(rdb));
/* Use the mn thread to initialize the last part. */
memcpy(&server.rdb_child_state, &rdb, sizeof(rdb));
}
// Redis块2到此结束
Redis过期清理
Redis过期清理是指自动清理过期的key。在Redis中，为了防止数据一直占用内存，可以为key设置过期时间。然而，如果忘记手动清理过期key，可能会造成内存浪费，甚至导致Redis崩溃。
在Redis过期清理机制中，我们可以使用两种策略：主动过期清理和被动过期清理。主动过期清理是通过Redis内部机制监控过期时间到期的key，并将其删除。被动过期清理是每当Redis接收到一个请求时，检查数据是否过期，并在需要时将其清除。
// 以下是使用被动清理降低Redis内存使用的样例代码
void evict_command(redisClient *c) {
long long now = ustime();
int j, lazyfree_expired = 0;
/* Check if the conditions are met to release some memory from the
* lazyfree or lazyfreex allocator. */
if (server.lazyfree_lazy_expire) {
j = 0;
while (server.lazyfree[j].ptr) {
/* When we find the first non-expired pointer, we stop.
* Freezing the lazyfree in case of non-expired pointers
* we would otherwise skip will defensive agnst wasting
* all our memory. */
if (server.lazyfree[j].expires > now) {
lazyfree_expired = 1;
break;
}
j++;
}
}
/* Release memory if we should. */
if (lazyfree_expired ||
(listLength(server.slaves) &&
server.masterhost && server.repl_offset > server.repl_min_slaves_to_write_offset))
{
size_t oom_score = zmalloc_get_oom_score();
int final_free_perc = lazyfree_expired ? 100 : server.maxmemory_samples_perc;
server.maxmemory_samples = server.maxmemory_samples_loaded;
/* Remove volatile keys */
int expired = 0;
/* First we get a sample of keys among our keys, including keys
* in hash tables or things like zset representing multiple keys. */
dictEntry *samples[server.maxmemory_samples];
int sample_keys = 0;
if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LFU) {
sample_keys = dictGetSomeKeys(server.db[0].dict,
samples,
server.maxmemory_samples / 3);
sample_keys += dictGetSomeKeys(server.db[1].dict,
samples + sample_keys,
server.maxmemory_samples / 3);
sample_keys += dictGetSomeKeys(server.db[2].dict,
samples + sample_keys,
server.maxmemory_samples / 3);
} else {
sample_keys = dictGetSomeKeys(server.db[0].dict,
samples,
server.maxmemory_samples);
}
// 取样
long long now = ustime();
for (j = 0; j
dictEntry *de = samples[j];
if (de == NULL)
continue;
robj *key = dictGetKey(de);
assert(key->type == OBJ_STRING);
if (expireIfNeeded(server.db, key, de)) {
/* Delete the expired key */
server.stat_expiredkeys++;
propagateExpire(server.db, key, c->db->id);
notifyKeyspaceEvent(NOTIFY_EXPIRED,
“expired”,
key,
c->db->id);
++expired;
}
}
}
}
综上所述，Redis多线程和Redis过期清理技术可以有效提升Redis的性能和稳定性。在使用这些技术的过程中，我们还需要注意一些细节问题，如在Redis多线程和Redis单线程中选择一个合适的方案，采用主动过期清理策略或被动过期清理策略等。只有正确应用这些技术，才能够真正提升Redis性能，并使其更加稳定可靠。
