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Redis過期清理：多線程解放緩存壓力
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隨著互聯網技術的發(fā)展，越來越多的應用需要緩存來提升性能。而Redis作為高性能緩存中的一員，其使用率也越來越高。但是，Redis中的緩存是有過期時間的，如果一些緩存過期但一直占用著內存，就會影響系統(tǒng)的性能。因此，如何解決這個問題成為了每個Redis使用者都需要研究的問題。
Redis提供了對過期緩存的定期清理（expire）和對“過期即刪除”緩存的立即刪除（volatile-lru）兩種策略。其中，expire策略定期運行以清理過期緩存，而volatile-lru策略則是在插入新緩存時檢查現有緩存是否過期并刪除。
然而，這兩種策略在緩存較多、緩存數據較大的情況下都會存在緩存清理效率低下、清理時間長等問題。參考網上一些文章，在此分享一種多線程的Redis過期緩存清理方案。
主要思路：
1. 主線程定時將所有key從Redis中獲取出來，拆分為多個數據塊。
2. 開啟多個線程同時讀取數據塊中的key查詢其過期時間，如果發(fā)現已過期，就刪除這個key。
3. 多個線程之間需要實現互斥，避免多個線程同時對同一key進行操作。
4. 多個線程同時進行，提高緩存清理的效率。
以下是Python語言實現的多線程Redis過期緩存清理代碼：
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)
上述代碼中，主線程每10秒鐘執(zhí)行一次Redis緩存過期清理任務。在每次任務中，將所有的key從Redis中獲取出來拆分為10個數據塊，啟動10個線程并發(fā)執(zhí)行過期緩存清理任務，同一時刻同一key只能由一個線程操作，以此保證線程之間的互斥性。
多線程Redis過期緩存清理方案不僅可以提高清理速度，而且可以充分利用多核CPU，減輕緩存清理任務對CPU的負載。在實際應用中，可以根據實際情況合理調整線程數和清理周期，以達到最優(yōu)的緩存清理效果。
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當前名稱：Redis過期清理多線程解放緩存壓力（redis過期多線程）
瀏覽路徑：http://www.dlmjj.cn/article/djischd.html
