Redis设置多线程规避过期陷阱（redis过期 多线程）

Redis设置多线程规避过期陷阱

Redis是一款高性能的Key-Value数据库。在实际应用中，我们通常使用Redis来缓存一些数据，以减轻数据库的负担。然而，Redis的缓存Key默认是有过期时间的，如果过期时间不合理或者被错误地设置，就可能出现一些问题，比如缓存失效、数据不可预测等。为了解决这个问题，我们可以使用多线程来避免Redis的过期陷阱。

Redis的过期陷阱

Redis在执行一些对于数据缓存和管理的操作时，会对每个Key值设置一个过期时间。过期时间即为该Key值在Redis中存储的时间，一旦超过该时间，该Key就会失效。这样，Redis就能够达到自动清理缓存的效果，减轻了数据库的负担。

但是，该过期时间在实际应用中往往会带来一些问题，比如设置过期时间不合理，缓存清理不及时等。这就会导致缓存失效，从而将请求转移到数据库上，造成了额外的查询负担，增加了服务器的负荷。

解决方案

为了避免Redis的过期陷阱，我们可以使用多线程来定期检查Redis中的过期Key，并把过期Key从缓存中删除。该方案能够正确地定期清理缓存，避免了缓存失效和增加数据库查询次数的问题。下面是使用Python语言实现Redis多线程的代码：

“`python

import redis

import threading

class RedisCache(object):

def __init__(self):

self.redis = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6379, db=0)

def delete(self, key):

self.redis.delete(key)

def cache_func(self, func_name, key_name, *args, **kwargs):

value = self.redis.get(key_name)

if value:

return value.decode()

result = func_name(*args, **kwargs)

self.redis.set(key_name, str(result))

return result

def start_auto_clean(self, interval=3600):

threading.Timer(interval, self.clean).start()

def clean(self):

keys = self.redis.keys()

for key in keys:

self.redis.ttl(key)

if self.redis.ttl(key) == -1:

self.delete(key)

self.start_auto_clean()

rc = RedisCache()

rc.start_auto_clean()

该代码中，我们使用了Python的Redis模块和threading模块。

在RedisCache类中定义了以下主要的方法：

- __init__()方法：用于初始化Redis连接。
- delete()方法：用于删除过期缓存。
- cache_func()方法：用于查询缓存Key是否存在，如果存在则返回缓存的值，否则调用数据查询方法。
- start_auto_clean()方法：用于启动自动清理线程。
- clean()方法：用于清除过期的缓存Key。

在主程序中，我们创建了一个RedisCache对象，并调用start_auto_clean()方法，启动自动清理线程。默认参数为3600s，即每1小时清理一次过期缓存。如果需要更频繁地清理缓存，可以根据实际需求调整该参数。

总结

相比于手动处理Redis缓存，使用多线程自动处理过期缓存可以节省开发人员的时间成本，也更加可靠和安全。多线程的设计可以提高清理缓存的效率，避免中间件出现问题而无法清理缓存。本文提供的Python代码可以供读者参考和借鉴，在实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。