Redis中利用过期实现及优化（redis过期场景）

Redis中利用“过期”实现及优化

Redis是一个开源的内存数据存储系统，也是数据存储系统中的一种非关系型数据库。Redis最大的特点就是响应速度快，而且能支持多种数据结构，因此被广泛应用在缓存、消息队列、排行榜、计数器等场景。

在Redis中，key-value是最基本的存储方式，而且Redis可以设置key-value的过期时间，这种特性为我们的缓存、排行榜等场景提供了很大的帮助。

## Redis中的过期

Redis提供了设置key-value的过期时间的方法，可以通过expire或者expireat方法来设置过期时间。

### expire

expire命令用于设置一个key的过期时间，单位是秒。

expire key seconds

比如我们可以通过以下命令来设置key为test的过期时间为60秒。

 set test hello
 expire test 60(integer) 1

### expireat

expireat命令用于设置一个key的过期时间，与expire不同的是，它可以指定一个过期的时间点。

expireat key timestamp

比如我们可以通过以下命令来设置key为test的过期时间为2022年1月1日0点0分0秒。

 set test hello
 expireat test 1640995200(integer) 1

当key的过期时间到达时，key就会被自动删除。我们可以通过ttl命令来查询key的剩余过期时间。

 ttl test
(integer) 38

在上面的例子中，我们可以看到，test的剩余过期时间是38秒。当剩余过期时间为负数时，表明key已经过期了，可以通过del命令来删除key。

 ttl test
(integer) -2 del test
(integer) 1

## Redis中定时删除过期数据

在实际应用中，我们可能需要处理大量的过期key，而且过期key的删除不能阻塞其他操作。为了解决这个问题，Redis提供了定时删除过期数据的机制。

### 基本原理

Redis使用一个专门的线程来负责定时删除过期数据。这个线程每秒会随机检查一定数量的key是否已经过期，如果发现有过期的key，则会删除它。

这个线程可以使用多线程来运行，因为检查过期key是一个IO密集型的任务，可以通过多线程并发来提高效率。可以通过redis.conf配置文件中的以下参数来调整线程数量。

# 每秒检查的key数量，可以根据数据量大小来调整
hz 10
# 线程数量，默认是1# 注意：如果设置为0，则表示使用和物理核心数相同的线程数量
io-threads 0

### 定时删除的优化

在实际应用中，如果过期key的数量非常多，定时删除可能会影响Redis的性能。为了解决这个问题，我们可以进行以下优化。

#### 延迟删除

在默认情况下，定时删除线程会将过期数据立刻删除。但是如果应用中的数据量非常大，删除过期数据会占用一定的时间，而且会阻塞其他操作。为了减少这种影响，我们可以对过期数据进行延迟删除。

具体做法是，将过期数据标记为过期状态，但是不立刻删除。而是等到有其他操作要读取key时，再检查key是否已经过期，如果过期了，则删除它。这种做法可以减少删除操作对系统的影响，同时也可以减少key重新插入时的开销。

#### 随机删除

在默认情况下，定时删除线程会依次检查每个key是否已经过期。但是如果过期key的数量非常多，这种做法可能会导致定时删除线程的效率非常低。因此我们可以使用随机删除的方法，让定时删除线程随机选择一些key来检查是否已经过期。这种做法可以提高删除效率，同时也可以减少对CPU的占用。

### 优化实例

以下是一份定时删除过期数据的优化代码，其中包括以上所述的延迟删除和随机删除策略。

`python

import redis

import time

import random

import threading

# 每秒检查的key数量，可以根据数据量大小来调整

hz = 10

# 最大延迟删除时间，单位是秒

max_expire_delay = 300

# 定时删除线程

def delete_expired_keys(r):

while True:

# 随机选取一些key

keys = r.randomkeys(hz * 10)

for key in keys:

# 判断key是否过期

if r.ttl(key)

# 如果过期了，则将key标记为过期状态

r.set(key, , ex=max_expire_delay)

# 休眠1秒

time.sleep(1)

# Redis连接池

pool = redis.ConnectionPool(host= localhost , port=6379, db=0)

# 启动定时删除线程

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

threading.Thread(target=delete_expired_keys, args=(r,)).start()

# 测试代码

r.set( test1 , hello )

r.set( test2 , world , ex=10)

time.sleep(5)

# 输出所有key

print(r.keys())

在上面的优化代码中，首先我们随机选取一些key来检查是否过期。如果发现有过期key，我们将它们标记为过期状态。随后我们将这些key的过期时间设置为max_expire_delay，这样它们会延迟max_expire_delay秒被删除。这种做法可以减少删除操作对系统的影响，同时也可以减少key重新插入时的开销。
在测试代码部分，我们通过设置test2的过期时间为10秒，然后休眠5秒，让test2过期。当然，如果在这5秒内我们执行keys命令，则会发现test2仍然存在，只是它已经被标记为过期状态了。
## 总结
Redis中的过期时间是一个非常有用的特性，可以帮助我们实现一些常见场景，如缓存、排行榜等。同时，定时删除过期数据也是一个重要的优化策略，可以保证Redis的性能和稳定性。在实际应用中，我们可以通过延迟删除和随机删除等方式来进行优化，从而提高系统的可用性和可靠性。

我想要获取技术服务或软件
服务范围：MySQL、ORACLE、SQLSERVER、MongoDB、PostgreSQL 、程序问题
服务方式：远程服务、电话支持、现场服务，沟通指定方式服务
技术标签：数据恢复、安装配置、数据迁移、集群容灾、异常处理、其它问题

本站部分文章参考或来源于网络，如有侵权请联系站长。
数据库远程运维 Redis中利用过期实现及优化（redis过期场景）