实现Redis中高效多线程过期控制（redis过期 多线程）

实现Redis中高效多线程过期控制

Redis作为一款高性能缓存数据库，广泛应用于各种应用场景中。在Redis的使用过程中，过期控制是一个非常重要的问题。一般来说，我们可以使用Redis自带的过期机制，也可以使用第三方库的过期机制，但是当数据量非常大时，这些机制往往无法满足我们的需求，因为过期控制会导致Redis的性能下降，甚至出现大量的阻塞。

为了解决这个问题，我们可以使用一种高效多线程的过期控制方法，通过这种方法，我们可以在不影响Redis性能的情况下实现高效的过期控制。下面我们将具体介绍这种方法的实现。

1. 多线程过期控制的思路

多线程过期控制的思路非常简单，就是通过启动多个线程来进行过期检查和删除。具体来说，我们可以分为两个步骤：

(1) 过期检查：在每个线程中使用SCAN命令扫描Redis中的所有key，判断每个key对应的value是否已经过期，如果已经过期，则将这个key加入到删除队列中。

(2) 过期删除：在每个线程中使用DEL命令删除删除队列中的每个key，这样就可以避免在主线程中执行大量的DEL命令。

由于每个线程会扫描所有的key，因此需要提高SCAN命令的效率。我们可以使用Redis中的SKIP和COUNT参数来控制每次扫描的key数量，这样可以避免一次性加载过多的key导致内存溢出。

2. 多线程过期控制的具体实现

下面我们将介绍具体的代码实现方法。我们需要通过Redisson框架创建一个多线程客户端。Redisson框架是一个开源的Java Redis客户端，可以支持Java和Redis的高度集成，使用起来非常方便。

创建客户端的代码如下所示：

“`java

Config config = new Config();

config.useSingleServer().setAddress(“redis://127.0.0.1:6379”);

RedissonClient client = Redisson.create(config);

然后，我们就可以创建多个线程来进行过期检查和删除了。在每个线程中，我们需要使用Redis中的SCAN命令来扫描所有的key，并判断每个key的过期时间。如果key的过期时间已经过期，我们就将这个key加入到删除队列中，否则就继续扫描下一个key。

具体的代码如下所示：

```java
RKeys keys = client.getKeys();
RLock lock = client.getLock("lock");
long startTime = System.currentTimeMillis();
long expireTime = 10000;
long count = 100;
long cursor = 0;
List overTimeKeys = new ArrayList();
while(true){
    lock.lock();
    try{
        ScanResult scanResult = keys.scan(cursor, new ScanOptions().count(count));
        cursor = scanResult.getCursor();
        List keyList = scanResult.getResult();
        for(String key : keyList){
            long remnTime = keys.remnTimeToLive(key);
            if(remnTime > 0 && remnTime 
                overTimeKeys.add(key);
            }
        }
        if(cursor 
            break;
        }
    }catch(Exception e){
        e.printStackTrace();
    }finally{
        lock.unlock();
    }
}

在过期检查完成后，我们就可以通过DEL命令来删除删除队列中的每个key了。我们可以将删除队列平均分配给各个线程，这样可以避免一个线程处理过多的key。

具体的代码如下所示：

“`java

long batchSize = overTimeKeys.size() / threadCount;

long remnder = overTimeKeys.size() % threadCount;

List> subKeys = new ArrayList();

for(int i=0; i

int start = i * batchSize;

int end = (i+1) * batchSize;

if(i == threadCount – 1){

end += remnder;

}

if(end > overTimeKeys.size()){

end = overTimeKeys.size();

}

subKeys.add(new ArrayList(overTimeKeys.subList(start, end)));

}

List> futures = new ArrayList();

for(int i=0; i

int index = i;

CompletableFuture future = CompletableFuture.runAsync(() -> {

RBatch batch = client.createBatch();

for(String key : subKeys.get(index)){

batch.getKeys().delete(key);

}

batch.execute();

}, executorService);

futures.add(future);

}

CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[futures.size()])).join();

至此，我们就实现了一个高效多线程的Redis过期控制机制。通过这种方式，我们可以避免过期控制造成的Redis性能下降和阻塞，可以让Redis在大数据量的情况下依然保持高性能。