Redis过期清理多线程解放缓存压力（redis过期多线程）

Redis过期清理：多线程解放缓存压力

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随着互联网技术的发展，越来越多的应用需要缓存来提升性能。而Redis作为高性能缓存中的一员，其使用率也越来越高。但是，Redis中的缓存是有过期时间的，如果一些缓存过期但一直占用着内存，就会影响系统的性能。因此，如何解决这个问题成为了每个Redis使用者都需要研究的问题。

Redis提供了对过期缓存的定期清理（expire）和对“过期即删除”缓存的立即删除（volatile-lru）两种策略。其中，expire策略定期运行以清理过期缓存，而volatile-lru策略则是在插入新缓存时检查现有缓存是否过期并删除。

然而，这两种策略在缓存较多、缓存数据较大的情况下都会存在缓存清理效率低下、清理时间长等问题。参考网上一些文章，在此分享一种多线程的Redis过期缓存清理方案。

主要思路：

1. 主线程定时将所有key从Redis中获取出来，拆分为多个数据块。

2. 开启多个线程同时读取数据块中的key查询其过期时间，如果发现已过期，就删除这个key。

3. 多个线程之间需要实现互斥，避免多个线程同时对同一key进行操作。

4. 多个线程同时进行，提高缓存清理的效率。

以下是Python语言实现的多线程Redis过期缓存清理代码：

import redis
import threading
import time
class RedisOperator:
    def __init__(self, host, port, password, db):
        self.__redis__ = redis.StrictRedis(host=host, port=port, password=password, db=db)

    def expire_keys_multi_thread(self):
        keys = self.__redis__.keys()
        keys_count = len(keys)
        step = keys_count // 10
        thread_num = 10
        threads = []
        for i in range(thread_num):
            start_idx = i * step
            end_idx = start_idx + step
            if i == thread_num - 1:
                end_idx = keys_count
            t = threading.Thread(target=self.__operate_keys__, args=(keys[start_idx:end_idx],))
            t.start()
            threads.append(t)
        for t in threads:
            if t.is_alive():
                t.join()

    def __operate_keys__(self, keys):
        lock = threading.Lock()
        for key in keys:
            if self.__redis__.exists(key):
                with lock:
                    ttl = self.__redis__.ttl(key)
                if ttl == -1 or ttl == -2:
                    with lock:
                        self.__redis__.delete(key)

if __name__ == '__mn__':
    redis_operator = RedisOperator('localhost', '6379', '', 0)
    while True:
        redis_operator.expire_keys_multi_thread()
        time.sleep(10)

上述代码中，主线程每10秒钟执行一次Redis缓存过期清理任务。在每次任务中，将所有的key从Redis中获取出来拆分为10个数据块，启动10个线程并发执行过期缓存清理任务，同一时刻同一key只能由一个线程操作，以此保证线程之间的互斥性。

多线程Redis过期缓存清理方案不仅可以提高清理速度，而且可以充分利用多核CPU，减轻缓存清理任务对CPU的负载。在实际应用中，可以根据实际情况合理调整线程数和清理周期，以达到最优的缓存清理效果。

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