Redis实现无懈可击的TTL（redis 绝对 ttl）

Redis实现无懈可击的TTL

Redis是一款流行的内存键值数据库，被广泛用于缓存和数据存储。其中，TTL（Time to Live）就是Redis缓存中非常实用的一项功能，它可以控制每个键值对的生命周期，让Redis的内存占用更加合理，并且能够自动进行缓存的清理。

然而，Redis的TTL 功能也存在一个问题：当缓存的键值数量较多、生命周期不同时，如何保证清理的精确性和效率呢？

我们可以使用一种叫做 Redis GCR（Garbage Collection by Redis）的方法，它结合Redis自身的一些特性，实现了更为可靠和高效的TTL机制。

Redis GCR的基本设计原则是：利用Redis的定时任务、复制和事件通知等功能来监控缓存中键值的过期时间，并批量清理那些过期数据。其具体实现流程如下：

1. 将缓存中所有键值按照过期时间排序，建立变量last_expire来记录最早的过期时间。

“`python

def update_last_expire():

if not redis.exists(“expired”):

# 第一次调用，把所有符合要求的键值都加入 expired 集合中

for key in redis.keys(“*”):

if redis.pttl(key) >= 0:

redis.zadd(“expired”, key, redis.pttl(key))

if last_expire is None:

last_expire = redis.pttl(key)

else:

last_expire = min(last_expire, redis.pttl(key))

elif redis.zcard(expired):

# expired 集合非空，更新 last_expire 变量

last_expire = redis.zrange(expired, 0, 0, withscores=True)[0][1]

else:

# expired 集合为空，last_expire 置为 None

last_expire = None

2. 利用定时任务，定期检查过期时间最早的键值是否已经过期，如果过期则将这些键值从缓存中删除。

```python
def check_expiry():
    if last_expire is not None:
        while last_expire 
            # 从 expired 集合中取出过期时间最早的键值，并从缓存中删除
            expired_keys = redis.zrangebyscore("expired", 0, last_expire)
            redis.delete(*expired_keys)
            redis.zrem("expired", *expired_keys)
            update_last_expire()

3. 利用复制特性，将检查过期时间的定时任务发送到集群中所有的Redis节点上，并且保证每个节点上只有一个定时任务在运行。

“`python

def setup_replication():

master_addr = redis.config_get(“master”)[b”address”].decode(“utf-8”)

if master_addr == “0.0.0.0:0”:

# 当前节点为主节点，不需要复制

return

while True:

# 监控主节点心跳信号，如果主节点下线则重新复制

try:

redis.ping()

master_time = redis.time()[0]*1000

break

except redis.exceptions.ConnectionError:

time.sleep(1)

slave_name = redis.config_get(“slaveof”)[b”host”].decode(“utf-8”)

slave_port = redis.config_get(“slaveof”)[b”port”].decode(“utf-8”)

slave_redis = redis.StrictRedis(host=slave_name, port=slave_port)

while True:

try:

# 向主节点发送 SYNC 命令，复制任务启动

slave_redis.slaveof(master_addr.split(“:”)[0], int(master_addr.split(“:”)[1]))

slave_redis.send_command(“SYNC”)

response = slave_redis.read_response()

if response != b”FULLRESYNC”:

# 复制失败，重试

rse Exception(“Replication error”)

last_master_time = int(response.split()[-1].decode(“utf-8”))

last_slave_time = redis.time()[0]*1000

# 计算主从节点时间差，设置定时任务

interval = (last_slave_time – last_master_time) // 2

redis.execute_command(“SCHEDULE”, “check_expiry”, interval, “”)

break

except redis.exceptions.ConnectionError:

time.sleep(1)

4. 利用事件通知，将缓存更新的信息实时传给正在运行的命令，以保证缓存的一致性和可靠性。

```python
def setup_event_notification():
    pubsub = redis.pubsub(ignore_subscribe_messages=True)
    pubsub.subscribe("__keyspace@0__:*")
    for item in pubsub.listen():
        # 监控所有更新事件，如果键值过期则立即更新 expired 集合
        if item["type"] == "pmessage":
            key = item["channel"].split(":")[-1]
            if item["data"] == "expired":
                if redis.pttl(key) >= 0:
                    redis.zadd("expired", key, redis.pttl(key))
                    update_last_expire()
            else:
                if redis.exists(key):
                    ttl = redis.pttl(key)
                    if ttl >= 0:
                        redis.zadd("expired", key, ttl)
                        update_last_expire()
                    else:
                        redis.zrem("expired", key)
                        update_last_expire()
                else:
                    redis.zrem("expired", key)
                    update_last_expire()

综上所述，Redis GCR是一种简单高效、可靠稳定的缓存TTL机制实现方案，它结合了Redis自身的特性，并利用了定时任务、复制和事件通知等功能，能够自动清除那些过期的数据，并且保证了性能、可靠性和扩展性。作为Redis的TTL机制实现中不可或缺的一项技术，Redis GCR已经被广泛应用于各种基于Redis的应用中，为缓存应用的设计和优化提供了强有力的支持。