定时清理redis: 优雅处理多线程过期缓存
在使用Redis作为缓存服务的过程中，经常会遇到缓存过期的问题。当缓存过期后，我们需要进行清理操作以保证缓存的可用性。一般来说，我们可以通过设置一个定时任务，在指定的时间间隔内进行清理操作。但是，由于Redis是单线程的，执行清理操作的时间可能会很长，导致其他业务请求被阻塞。针对这个问题，我们可以使用多线程的方式来优雅地处理Redis缓存的清理操作。
实现方式
在实现方面，我们需要使用两个线程：一个负责将过期缓存的key加入到一个队列中，另一个线程负责从队列中取出key进行清理。这样，我们就可以将Redis缓存的清理操作从主线程中剥离出来。
定义一个用于加入过期key的队列：
from queue import Queue
expired_keys_queue = Queue()
接着，在定时任务中，我们需要获取所有过期的key，并将它们加入到队列中：```pythonimport threadingimport redisfrom datetime import datetime, timedeltadef get_expired_keys():r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)now = datetime.now()expired_keys = r.keys('*')# 获取所有keyfor key in expired_keys:ttl = r.ttl(key)if ttl expired_keys_queue.put(key)timer = threading.Timer(60, get_expired_keys)# 每60秒执行一次timer.start()# 启动定时任务get_expired_keys()# 启动定时任务
上述代码中，我们使用了Python的Thread模块来创建一个定时任务，每60秒执行一次。获取所有key之后，我们对ttl进行判断，将过期key加入到队列中。
接下来，我们需要在另一个线程中处理队列中的过期key，进行清理操作：
def clear_expired_keys():
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
while True:
key = expired_keys_queue.get()
r.delete(key)
在上述代码中，我们使用了一个无限循环，不断从队列中取出key进行清理操作。由于get方法是阻塞的，当队列中没有key时，线程会自动进入阻塞状态，不会占用过多的资源。我们需要启动两个线程：```pythonget_expired_keys()clear_expired_keys_thread = threading.Thread(target=clear_expired_keys, args=())clear_expired_keys_thread.start()
在上述代码中，我们使用Python的Thread模块来创建两个线程，分别是获取过期key的线程和清理过期key的线程。
总结
通过上述方式，我们可以在Redis缓存中优雅地处理过期缓存。通过使用多线程的方式，我们可以将清理操作与其他业务请求分离，提高缓存的可用性。另外，由于Python的线程是轻量级的，我们也不必担心线程占用过多的资源。
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redis或者缓存系统有批量删除的机制吗
redis只能使用del来进行批量删除。 例： del key1 key2 key3。 所有的客户端API都支持批量删除，例如JAVA语言的Jedis提供了del(String... keys)方法进行批量删除。
redis 所有key 都在内存么
Redis 中的每一个数据库，都由一个 redisDb 的结构存储。 其中， 存储着 redis 数据库以整数表示的号码。 存储着该库所有的键值对数据。 保存着每一个键的过期时间。
如何理解而value对于Redis来说是一个字节数组，Redis并不知道value中存储的是什么
Redis不仅仅是一个简单的key-value内存数据库，Redis官网对自身的定义是“数据结构服务器”。
通过用心设计各种数据结构类型的数据存储，可以实现部分的数据查询功能。
因为在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组，Redis并不知道你的value中存储的是什么，所以要想实现比如‘select * from users where =shanghai’这样的查询，在Redis是没办法通过value进行比较得出结果的。
但是可以通过不同的数据结构类型来做到这一点。
比如如下的数据定义users:1 {name:Jack,age:28,location:shanghai}users:2 {name:Frank,age:30,location:beijing}users:location:shanghai [1]其中users:1 users:2 分别定义了两个用户信息，通过Redis中的hash数据结构，而users:location:shanghai 记录了所有上海的用户id，通过集合数据结构实现。
这样通过两次简单的Redis命令调用就可以实现我们上面的查询。
Jedis jedis = ();Set
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