Redis过期处理开启多线程拯救袖珍数据（redis过期 多线程）

Redis过期处理：开启多线程拯救袖珍数据

Redis是一个高性能的key-value数据库，被广泛应用于缓存、排行榜、计数器等场景。其中，过期键值是Redis比较独特的特性，可以自动删除过期的键值，释放存储空间，并且有助于避免过多的数据积累。但是，在某些情况下，过期处理可能会对Redis的性能产生一定的影响，尤其是对于大量的小数据，Redis对每一个过期键值都进行处理，可能会占用大量CPU时间和内存空间，导致Redis性能下降。

为了解决这个问题，我们可以采用一种叫做多线程过期处理的技术。这个技术的基本思路是将Redis过期键值的处理交给多个线程来执行，从而提高Redis的处理效率和吞吐量。

实现多线程过期处理主要有以下几个步骤：

1. 针对某个Redis的DB，获取所有的过期键值列表。可以使用ZRANGEBYSCORE命令，根据过期时间范围获取所有的键值列表；也可以使用SCAN命令，遍历所有的键值对，然后逐一检查是否过期。

2. 将所有的过期键值列表划分为若干个大小相等的子列表，每个子列表作为一个任务单元，分别交给一个工作线程处理。

3. 工作线程的基本处理逻辑如下：

“`python

def worker(db, keys):

pipeline = db.pipeline()

for key in keys:

pipeline.delete(key)

pipeline.execute()

这个函数会接收Redis的连接对象db以及一组键值列表keys，然后使用pipeline批量删除这些键值对。注意，pipeline可以将多个命令打包发送给Redis，从而减少网络延迟和消耗。

4. 创建若干个工作线程，并将不同的任务单元交给不同的线程。一般而言，可以根据CPU核心数来创建相应数量的线程，比如，如果CPU有8个核心，可以创建8个线程。

5. 启动所有的工作线程，并等待它们完成任务。可以使用Python的threading模块来实现多线程，具体可以参考官方文档。

以上就是基本的多线程过期处理实现方法，下面给出一个具体的Python程序示例，仅供参考：

```python
import redis
import threading

db = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def worker(db, keys):
    pipeline = db.pipeline()
    for key in keys:
        pipeline.delete(key)
    pipeline.execute()

def mn():
    keys = db.zrangebyscore('expire-keys', 0, time.time())
    n_cores = multiprocessing.cpu_count()
    size = len(keys) // n_cores
    chunks = [keys[i:i+size] for i in range(0, len(keys), size)]
    threads = []
    for i in range(n_cores):
        t = threading.Thread(target=worker, args=(db, chunks[i]))
        threads.append(t)
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

if __name__ == '__mn__':
    mn()

在上面的代码中，我们使用了Python的multiprocessing模块来获取CPU核心数，并且计算出每个任务单元的大小。然后，我们将所有的任务单元划分为若干个大小相等的块，交给不同的线程处理。我们启动所有的线程，等待它们执行完成即可。

需要注意的是，多线程过期处理并不是适用于所有场景，它主要适用于大量的小数据的场景。在大数据、复杂查询和高并发场景下，还需要综合考虑其他性能优化技术，如数据分片、缓存预热、预聚合计算等等，以达到更好的性能表现。