利用Redis实现多线程访问过期数据（redis过期 多线程）

利用Redis实现多线程访问过期数据

Redis是一款开源的内存数据存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合等。其中，Redis的键值对特性非常适合缓存和过期数据的处理。本文将介绍如何基于Redis实现多线程访问过期数据的方案。

1. Redis过期数据

Redis支持设置每个键的过期时间，当过期时间到达时，自动将键删除。过期时间可以通过EXPIRE命令设置，该命令接收两个参数：键和过期时间（以秒为单位）。在Redis中，过期时间是通过一个定时器来实现的。当Redis发现有键的过期时间到达时，定时器会将该键删除。

2. 多线程访问

当多个线程同时访问Redis中的过期数据时，可能会出现一些问题，例如多个线程同时从Redis中获取同一条过期数据，并且同时判断它是否过期，最终会导致数据的重复处理，甚至造成数据错失。因此，需要采取一些手段来避免这些问题的发生。一个常见的做法是采用分布式锁机制，保证每个线程在获取数据的同时能够拥有独占的访问权限。这种方法虽然简单有效，但是需要消耗大量的资源来维护锁机制，特别对于高并发系统，会带来更大的负担。

3. 基于Redis的多线程访问方案

针对以上问题，这里提出一种基于Redis的多线程访问方案。它的主要思路是：所有线程都可以直接访问Redis中的过期数据；只有最先访问到过期数据的那个线程才能够标记该数据为过期状态，并将其从Redis中删除。

下面是具体实现方式：

创建一个Redis键为“expired-flag”的哈希表，用于存储已经被标记为过期的键和“标记者”的标识符。标识符可以是线程ID、进程ID或其他类似的唯一标识符。

在每个线程访问Redis之前，先进行一个预判断，看看该线程是否已经标记过该条数据为过期状态。如果已经标记，那么就忽略该数据；如果未标记，则进行后续步骤。

如果该线程访问到了一个过期数据，那么此时它就可以进行标记了。它可以通过Redis的HSET命令将该数据的键名及其自身的标识符存储到“expired-flag”哈希表中。同时，它还需要设置键的过期时间，并用SET命令设置键的值为“1”。

当其它线程访问到该过期数据时，会首先查找“expired-flag”哈希表，看看该数据是否已经被标记为过期。如果已经被标记，那么说明已经有其他线程进行了标记，此时这个线程应该将这个数据从Redis中删除。如果未被标记，则说明这个线程是第一个访问到该数据的，此时需要进行标记，并执行上述步骤。

通过这种方式，每个线程都可以直接访问Redis中的过期数据，而无需进行繁琐的锁机制。每个线程只需要在访问数据时进行简单的判断，即可避免对同一条数据的多次标记。该方案还可以避免锁机制可能带来的资源浪费，能够更好地适应高并发场景。

整体的代码实现如下：

“`python

import redis

import threading

def check_expiration_and_delete(key, redis_conn):

if redis_conn.hexists(‘expired-flag’, key):

redis_conn.delete(key)

redis_conn.hdel(‘expired-flag’, key)

def mark_as_expired_and_delete(key, redis_conn):

if redis_conn.hsetnx(‘expired-flag’, key, threading.get_ident()):

redis_conn.setex(key, 1, 1)

return True

else:

return False

def process_data(key, redis_conn):

# Do some work on data

…

# Mark key as expired and delete from Redis

if mark_as_expired_and_delete(key, redis_conn):

# Do more work on data

…

else:

# Data has already been marked as expired by another thread

check_expiration_and_delete(key, redis_conn)

def mn():

redis_conn = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

# Spawn multiple threads to process data

threads = []

for i in range(10):

thread = threading.Thread(target=process_data, args=(f’data{i}’, redis_conn))

threads.append(thread)

# Start all threads

for thread in threads:

thread.start()

# Wt for all threads to finish

for thread in threads:

thread.join()

if __name__ == ‘__mn__’:

mn()

在上述代码中，我们首先创建了一个Redis连接。然后，使用`threading.Thread`方法创建了10个线程；每个线程通过调用`process_data`函数来访问Redis中的过期数据。`process_data`函数首先尝试进行标记操作；如果成功，则对数据进行一些处理，然后删除数据。如果标记失败，则检查数据是否已经被标记为过期，如果是，则直接删除该数据。主函数等待所有线程结束后退出。

通过以上实现，我们可以仅仅使用Redis的数据结构就实现了多线程对Redis中过期数据的处理，而且相比于分布式锁方案，资源消耗更小，更加稳定可靠。