Redis过期借助多线程提高效率（redis过期 多线程）

在使用Redis缓存时，我们通常需要设置过期时间。过期时间到了，Redis会自动将数据从缓存中删除，以保证缓存的空间不会无限增长。但是，随着缓存中数据的不断增加，过期数据的清理工作也变得越来越繁重，这时候我们就需要借助多线程来提高Redis过期数据清理的效率。

一般来说，Redis过期数据清理工作是由Redis自己单独开辟出一个线程进行清理的。这个线程会定期扫描缓存中所有的过期数据，并将它们从缓存中删除。但是，随着数据量的增加，这个线程也需要承担越来越多的工作量，从而导致清理效率变得越来越低。

为了解决这个问题，我们可以采用多线程的方式来进行Redis过期数据清理。具体来说，我们可以开辟多个线程，每个线程负责清理一部分的过期数据，以此来提高清理效率。

下面我们来看一下如何实现这个功能。我们需要定义一个任务类，用于描述每个线程需要清理的数据范围以及具体的清理操作：

`java

public class ExpiredKeyCleaner implements Runnable {

private Jedis jedis;

private int start;

private int end;

public ExpiredKeyCleaner(Jedis jedis, int start, int end) {

this.jedis = jedis;

this.start = start;

this.end = end;

}

@Override

public void run() {

Set expiredKeys = jedis.zrangeByScore(Const.KEY_EXPIRE_TIME, 0, System.currentTimeMillis());

List keys = jedis.lrange(Const.KEY_LIST, start, end);

keys.stream()

.filter(expiredKeys::contns)

.forEach(key - jedis.del(key, Const.KEY_EXPIRE_TIME));

}

}

在这个任务类中，我们使用了Redis缓存中的zset和list分别存储了缓存中所有的过期数据和需要清理的数据范围。然后通过zrangeByScore方法获取到所有过期的数据，通过lrange方法获取到需要清理的数据范围内的数据。使用del方法删除过期数据以及相关的清理信息。
接下来，我们可以编写一个主函数，用于启动多个线程并进行清理操作：
```javapublic static void mn(String[] args) {
 Jedis jedis = new Jedis(Const.REDIS_HOST, Const.REDIS_PORT);
 int total = jedis.llen(Const.KEY_LIST).intValue();
 // 设置线程数 int threadCount = 10;
 // 计算每个线程需要处理的数据范围 int pageSize = total / threadCount;
 List threads = new ArrayList();
 for (int i = 0; i int start = i * pageSize;
 int end = start + pageSize - 1; if (i == threadCount - 1) {
 end = total - 1; }
 Thread thread = new Thread(new ExpiredKeyCleaner(jedis, start, end)); thread.start();
 threads.add(thread); }
 // 等待所有线程结束 threads.forEach(t - {
 try { t.join();
 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace();
 } });
}

在这个主函数中，我们首先获取到需要清理的数据总数，然后根据需要指定的线程数计算出每个线程需要处理的数据范围。接下来，我们启动指定数量的线程，每个线程都会执行ExpriedKeyCleaner任务类中的run方法，对指定范围内的过期数据进行清理。我们使用join方法等待所有线程执行完毕。

通过多线程的方式进行Redis过期数据清理可以极大的提高清理效率，尤其是在数据量比较大的情况下。但是需要注意的是，在实际使用过程中，我们需要根据具体情况来指定合适的线程数和处理数据的范围，以充分发挥多线程的优势。

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