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Redis过期键删除策略的自动化实现

2022-04-076.2k 阅读

Redis过期键删除策略概述

Redis是一个基于内存的高性能键值对数据库，为了有效管理内存使用，它提供了键过期机制。当一个键设置了过期时间，Redis会在键过期后，通过特定的删除策略来清理这些过期键，以释放内存空间。

Redis采用了两种主要的过期键删除策略：惰性删除（Lazy Deletion）和定期删除（Periodic Deletion）。

惰性删除

惰性删除策略是指，当客户端尝试访问一个键时，Redis会检查该键是否过期。如果键已过期，Redis会删除该键，并返回一个表示键不存在的响应。这种策略的优点是对CPU友好，因为它只有在键被访问时才会进行删除操作，不会主动消耗CPU资源去扫描过期键。然而，它的缺点是对内存不友好，因为过期键可能会长时间占用内存，直到被访问才会被删除。

定期删除

定期删除策略是指，Redis会定期在数据库中随机挑选一定数量的键，检查它们是否过期，并删除过期的键。Redis通过配置参数hz来控制定期删除操作的执行频率，hz表示每秒执行的次数，默认值为10。每次执行定期删除操作时，Redis会从每个数据库中随机挑选ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP个键（默认值为20）进行检查。这种策略在CPU和内存之间取得了一定的平衡，既不会过于频繁地扫描数据库导致CPU负载过高，也不会让过期键长时间占用内存。

自动化实现过期键删除策略的需求

虽然Redis自带的惰性删除和定期删除策略在大多数情况下能够满足内存管理的需求，但在某些特定场景下，我们可能需要更精细的过期键删除控制。例如：

  1. 内存敏感场景：在一些对内存非常敏感的应用中，即使是短暂的过期键占用内存也可能导致问题。我们希望能够更积极地删除过期键，以确保内存始终处于低占用状态。
  2. 特定业务需求：某些业务逻辑可能要求在键过期时执行一些额外的操作，比如记录日志、触发其他系统的回调等。这就需要我们能够在键过期时自动捕获并执行相应的逻辑。

为了满足这些需求，我们可以通过编写自定义脚本或利用Redis的发布订阅机制来实现过期键删除策略的自动化。

基于Redis发布订阅机制的自动化实现

Redis提供了发布订阅（Pub/Sub）机制，允许客户端订阅特定的频道，当有消息发布到该频道时，订阅的客户端会收到通知。Redis在键过期时，会发布一条消息到__keyevent@<db>__:expired频道，其中<db>是数据库编号。我们可以利用这个特性来实现过期键删除策略的自动化。

代码示例（Python）

以下是一个使用Python和Redis-Py库实现基于发布订阅机制的过期键自动化处理的示例代码：

import redis


def handle_expired_key(message):
    key = message['data'].decode('utf-8')
    print(f"Key {key} has expired, performing custom operations...")
    # 这里可以添加自定义的业务逻辑，比如记录日志、触发其他系统的回调等


if __name__ == "__main__":
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    pubsub = r.pubsub()
    pubsub.subscribe('__keyevent@0__:expired')

    for message in pubsub.listen():
        if message['type'] =='message':
            handle_expired_key(message)

在上述代码中：

  1. 我们首先导入了redis库，用于与Redis进行交互。
  2. 定义了handle_expired_key函数，该函数接收一个消息对象，从消息中提取过期的键，并打印提示信息。在实际应用中，你可以在这个函数中添加自定义的业务逻辑，比如记录日志到文件、发送HTTP请求触发其他系统的回调等。
  3. 在if __name__ == "__main__":块中，我们创建了一个Redis连接对象r，并使用pubsub方法创建了一个发布订阅对象。
  4. 通过subscribe方法订阅了__keyevent@0__:expired频道，这里假设我们关注的是0号数据库的过期键。
  5. 最后，通过一个循环调用pubsub.listen()方法来监听频道上的消息。当接收到类型为message的消息时，调用handle_expired_key函数进行处理。

代码示例（Java）

使用Jedis库在Java中实现类似功能的代码如下：

import redis.clients.jedis.*;


public class RedisExpirationListener {
    public static void main(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
        JedisPubSub jedisPubSub = new JedisPubSub() {
            @Override
            public void onMessage(String channel, String message) {
                System.out.println("Key " + message + " has expired, performing custom operations...");
                // 这里添加自定义业务逻辑
            }
        };
        jedis.subscribe(jedisPubSub, "__keyevent@0__:expired");
    }
}

在这段Java代码中：

  1. 我们首先创建了一个Jedis对象，用于连接本地的Redis服务器。
  2. 定义了一个匿名内部类JedisPubSub，并重写了onMessage方法。当接收到消息时，onMessage方法会被调用，我们从消息中获取过期的键，并打印提示信息，同样在实际应用中可在此添加自定义业务逻辑。
  3. 最后，通过jedis.subscribe方法订阅__keyevent@0__:expired频道，开始监听过期键消息。

基于定时任务的自动化实现

除了利用Redis的发布订阅机制，我们还可以通过外部定时任务来实现过期键删除策略的自动化。例如，使用Linux的cron定时任务或Python的APScheduler库。

代码示例（Python + APScheduler）

以下是使用APScheduler库实现定时检查并删除过期键的示例代码：

import redis
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler


def delete_expired_keys():
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    keys = r.keys('*')
    for key in keys:
        if r.ttl(key) < 0:
            r.delete(key)
            print(f"Deleted expired key: {key.decode('utf-8')}")


if __name__ == "__main__":
    scheduler = BlockingScheduler()
    scheduler.add_job(delete_expired_keys, 'interval', seconds=60)
    try:
        scheduler.start()
    except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
        scheduler.shutdown()

在上述代码中：

  1. 我们导入了redis库和APScheduler库中的BlockingScheduler。
  2. 定义了delete_expired_keys函数，该函数连接到Redis，获取所有键，然后检查每个键的剩余生存时间（TTL）。如果TTL小于0，表示键已过期，将其删除并打印提示信息。
  3. 在if __name__ == "__main__":块中，我们创建了一个BlockingScheduler对象，并使用add_job方法添加了一个定时任务。该任务每60秒调用一次delete_expired_keys函数。
  4. 最后，通过try - except块来捕获键盘中断或系统退出信号，以确保在程序结束时正确关闭调度器。

代码示例（Linux cron + Shell脚本）

我们也可以通过Linux的cron定时任务和Shell脚本来实现类似功能。首先，编写一个Shell脚本delete_expired_keys.sh：

#!/bin/bash
redis-cli -h localhost -p 6379 KEYS '*' | while read key
do
    ttl=$(redis-cli -h localhost -p 6379 TTL $key)
    if [ $ttl -lt 0 ]; then
        redis-cli -h localhost -p 6379 DEL $key
        echo "Deleted expired key: $key"
    fi
done

然后，使用crontab -e命令编辑cron任务表，添加如下一行：

*/1 * * * * /path/to/delete_expired_keys.sh

上述cron任务表示每分钟执行一次delete_expired_keys.sh脚本，从而实现定期检查并删除过期键。

自定义过期键删除策略的性能考虑

无论是基于发布订阅机制还是定时任务实现的自动化过期键删除策略，都需要考虑性能问题。

基于发布订阅机制的性能

  1. 消息处理延迟：虽然发布订阅机制能够实时通知过期键，但在高并发场景下，消息的处理可能会有一定的延迟。这是因为Redis的发布订阅是一种异步机制，消息的发送和接收可能会受到网络延迟、Redis服务器负载等因素的影响。为了减少延迟，可以优化网络配置，确保Redis服务器和订阅客户端之间的网络畅通，并合理调整Redis的配置参数，以提高服务器的处理能力。
  2. 内存占用：如果订阅客户端处理过期键的逻辑比较复杂，可能会导致内存占用增加。例如，如果在处理过期键时需要创建大量的临时对象，或者记录大量的日志信息，都可能会对系统内存造成压力。因此，在编写处理逻辑时，要尽量避免不必要的内存开销，及时释放不再使用的资源。

基于定时任务的性能

  1. 扫描开销：定时任务通过扫描所有键来检查过期状态，这在键数量较多时会带来较大的CPU开销。为了降低扫描开销，可以采用分批次扫描的方式，每次只扫描部分键，而不是一次性扫描所有键。例如，可以根据键的哈希值将键空间分成多个子集，每次定时任务只扫描其中一个子集。
  2. 任务执行频率：任务执行频率过高会导致CPU负载过高，而过低则可能导致过期键长时间占用内存。因此，需要根据实际应用场景和系统性能来合理调整任务执行频率。可以通过监控系统的内存使用情况和CPU负载，逐步优化任务执行频率，以达到最佳的性能平衡。

结合多种策略的优化方案

在实际应用中，我们可以结合Redis自带的惰性删除、定期删除策略，以及上述自定义的自动化过期键删除策略，以达到更好的内存管理和性能优化效果。

  1. 正常情况下的策略结合：在正常负载情况下，依赖Redis自带的惰性删除和定期删除策略来处理过期键。惰性删除确保了在键被访问时能够及时清理，而定期删除则在一定程度上避免了过期键长时间占用内存。同时，通过发布订阅机制监听过期键消息，以便在键过期时执行一些轻量级的自定义业务逻辑，如记录简单的日志信息。
  2. 高负载或内存敏感场景下的策略调整：在高负载或对内存非常敏感的场景下，可以适当增加定时任务的执行频率，更积极地扫描并删除过期键。例如，将定时任务的执行频率从每分钟一次调整为每10秒一次，以更快地释放内存空间。同时，对定时任务的扫描逻辑进行优化，采用分批次扫描等方式，降低对CPU的影响。

实际应用案例分析

缓存系统中的应用

在一个Web应用的缓存系统中，使用Redis存储大量的缓存数据。由于缓存数据通常具有较短的过期时间，为了确保内存的高效利用，采用了基于发布订阅机制的过期键自动化处理。当缓存键过期时，通过订阅__keyevent@<db>__:expired频道，捕获过期键消息，并将过期键的相关信息记录到日志文件中。这样可以方便后续对缓存命中率、过期键分布等情况进行分析和优化。同时，结合Redis自带的惰性删除和定期删除策略，确保在正常情况下缓存系统能够高效运行。

分布式系统中的应用

在一个分布式系统中，多个节点都使用Redis作为共享存储。为了保证各个节点的数据一致性，当某个节点上的键过期时，需要通知其他节点进行相应的处理。通过在每个节点上订阅__keyevent@<db>__:expired频道，当接收到过期键消息时，除了在本地执行删除操作外，还通过分布式消息队列（如Kafka）将过期键信息发送给其他节点，以便其他节点也能及时更新数据。这种方式结合了Redis的过期键通知机制和分布式消息队列，实现了分布式系统中过期键的一致性处理。

总结与展望

通过实现Redis过期键删除策略的自动化，我们可以根据实际应用场景的需求，更灵活地管理内存，执行自定义业务逻辑。无论是基于发布订阅机制还是定时任务，都为我们提供了强大的工具来优化Redis的使用。在实际应用中，需要根据系统的性能、内存需求等因素，合理选择和调整自动化策略，并结合Redis自带的删除策略，以达到最佳的效果。

未来，随着Redis技术的不断发展和应用场景的不断拓展，过期键删除策略的自动化实现可能会有更多的创新和优化空间。例如，Redis可能会提供更丰富的配置选项和API，以便用户更方便地定制过期键处理逻辑。同时，结合人工智能和机器学习技术，可能会实现更智能的过期键预测和自动调整删除策略，进一步提升系统的性能和资源利用率。