redis过期策略提高多线程性能
Redis是一个高性能的内存缓存DB，通常用于处理大量数据的高并发请求。随着业务需求的增加，Redis在多线程性能方面面临着一些挑战，其中最大的问题就是内存占用率和数据处理速度。为了解决这些问题，Redis过期策略可以发挥重要作用。
Redis过期策略
Redis过期策略是指Redis在处理数据时，自动删除一些已经过期的key，从而释放空间以容纳更多的数据。Redis的过期策略分为2种：基于时间的过期策略和惰性删除策略。
1. 基于时间的过期策略
在Redis中，每个key都可以设置一个过期时间，Redis会跟踪每个key的过期时间，并在key过期后自动删除该key。基于时间的过期策略对内存占用率的控制特别有效，它可以预处理一部分key，使得过期的key有一个增长的曲线来控制内存的使用率。
2. 惰性删除策略
Redis的惰性删除策略是指将删除操作推迟到下一次访问key时执行。在请求过程中，如果发现该key已经过期，Redis会立刻删除该key。这种策略对于并发请求的场景非常有用，它可以快速地删除过期的key，并及时释放内存。
Redis过期策略的实现
在Redis中，过期策略的实现需要两个主要的数据结构，一个是hash table，另一个是skiplist，HASH table被用来按照key查找value，Skiplist被用来按照过期时间查找key。在加入Redis后，Skiplist的长度应该等于HASH table的长度。
在Redis中，处理多线程请求的关键是使用多个线程同时访问Redis，从而达到更好的性能。为了提高处理多线程请求的效率，我们可以使用Redis的另一种数据结构：concurrent hash table。Concurrent hash table是一种支持高并发访问的HASH table，它可以自动解决访问冲突的问题。
下面是一个使用Redis过期策略和concurrent hash table实现多线程请求的示例代码：
import redis
from threading import Thread
pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)
def worker(thread_num):
while True:
key = r.lpop(‘keys’)
if key is None:
value = r.get(key)
print(‘Thread %d %s=%s’ % (thread_num, key, value))
threads = []
for i in range(10):
t = Thread(target=worker, args=(i,))
threads.append(t)
for i in range(1000):
r.set(‘key%d’ % i, ‘value%d’ % i)
r.rpush(‘keys’, ‘key%d’ % i)
for t in threads:
for t in threads:
在这个示例中，我们首先设置1000个key，将这些key插入到一个list中，然后创建10个线程同时访问Redis，每个线程都从list中获取一个key，并使用get()方法获取该key的值。总结Redis是一个非常快速和可扩展的内存缓存数据库，可以极大地提高多线程性能。使用Redis过期策略，我们可以更好地控制内存使用率和释放空间，从而优化服务器性能。此外，还可以使用concurrent hash table实现高并发访问，进一步提高Redis处理多线程请求的效率。
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redis可以设置生效开始的时间吗
一般是根据需求来进行设置。 redis通过expire命令来设置key的过期时间。 语法(key, expiration)1. 在小于2.1.3的redis版本里，只能对key设置一次expire。 redis2.1.3和之后的版本里，可以多次对key使用expire命令，更新key的expire time。 2. redis术语里面，把设置了expire time的key 叫做：volatile keys。 意思就是不稳定的key。 3. 如果对key使用set或del命令，那么也会移除expire time。 尤其是set命令，这个在编写程序的时候需要注意一下。 4. redis2.1.3之前的老版本里，如果对volatile keys 做相关写入操作(LPUSH,LSET)，和其他一些触发修改value的操作时，redis会删除该key。 也就是说 (key,expiration);(key,field,value);(key) //return nullredis2.1.3之后的版本里面没有这个约束，可以任意修改。 (key,100);(key,expiration);(key)(key)//redis2.2.2 return 101; redis<2.1.3 return 1;5. redis对过期键采用了lazy expiration：在访问key的时候判定key是否过期，如果过期，则进行过期处理。 其次，每秒对volatile keys 进行抽样测试，如果有过期键，那么对所有过期key进行处理。
ArrayList和Vector的区别是什么？HashMap和Hashtable的区别呢？
ArrayList和Vector都实现了List接口，我们可以分析其源代码，很容易找出它们的区别： Vector中的add方法如下： public synchronized boolean add(E e) {} ArrayList中的add方法如下： public boolean add(E e) 很显然区别就在于一个有synchronized即线程同步，而另一外没有，参考源代码你会发现绝大部分方法都是这样的。 也就是说当存在多线程访问时，Vector比ArrayList要安全，但这种安全的代价就是要付出更多的系统性能 一般情况下我们是使用ArrayList，因为存在多线程去访问同一个list对象的可能性并不是太多。 对于HashMap和Hashtable原理是一样的，Hashtable实现了线程同步，能确保多线程访问时的安全性，性能要比hashMap低
数据写入redis并返回怎么处理
1、 快照的方式持久化到磁盘自动持久化规则配置save 900 1save 300 10save 60 上面的配置规则意思如下:# In the example below the behaviour will be to save:# after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed# after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed# after 60 sec if at least keys changedredis也可以关闭自动持久化，注释掉这些save配置，或者save “”如果后台保存到磁盘发生错误,将停止写操作-writes-on-bgsave-Error yes使用LZF压缩rdb文件,这会耗CPU, 但是可以减少磁盘占用 yes保存rdb和加载rdb文件的时候检验，可以防止错误，但是要付出约10%的性能，可以关闭他，提高性能。 rdbchecksum yes导出的rdb文件名dbfilename 设置工作目录, rdb文件会写到该目录, append only file也会存储在该目录下 ./Redis自动快照保存到磁盘或者调用bgsave，是后台进程完成的，其他客户端仍然和可以读写redis服务器，后台保存快照到磁盘会占用大量内存。 调用save保存内存中的数据到磁盘，将阻塞客户端请求，直到保存完毕。 调用shutdown命令，Redis服务器会先调用save，所有数据持久化到磁盘之后才会真正退出。 对于数据丢失的问题：如果服务器crash，从上一次快照之后的数据将全部丢失。 所以在设置保存规则的时候，要根据实际业务设置允许的范围。 如果对于数据敏感的业务，在程序中要使用恰当的日志，在服务器crash之后，通过日志恢复数据。 2、 Append-only file 的方式持久化另外一种方式为递增的方式,将会引起数据变化的操作, 持久化到文件中, 重启redis的时候,通过操作命令,恢复数据.每次执行写操作命令之后,都会将数据写到中。 # appendfsync alwaysappendfsync everysec# appendfsync no当配置为always的时候，每次中的数据写入到文件之后,才会返回给客户端，这样可以保证数据不丢，但是频繁的IO操作，会降低性能。 everysec每秒写一次，这可能会丢失一秒内的操作。 aof最大的问题就是随着时间append file会变的很大，所以我们需要bgrewriteaof命令重新整理文件，只保留最新的kv数据。
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