面试题：深入探究Redis EXPIRE命令过期管理的底层原理与优化策略

Question

详细说明Redis EXPIRE命令实现过期管理的底层数据结构、算法以及时间复杂度。如果在高并发场景下，如何优化基于EXPIRE命令的过期管理机制以提高系统性能？

Answer 1

底层数据结构

Redis 使用字典（dict）来存储键值对，在这个字典中，每个键值对都可以关联一个过期时间。过期时间在 Redis 内部以毫秒精度的 Unix 时间戳形式存储在一个与键空间（存储键值对的字典）平行的过期字典（expires dict）中。过期字典的键是指向键空间中某个键对象的指针，值则是该键的过期时间戳。

算法

1. 惰性删除：当客户端访问一个键时，Redis 首先检查该键是否存在于过期字典中。如果存在，且当前时间已经超过了过期时间，那么 Redis 会删除该键，并返回相应结果（例如，对于读操作返回 nil）。这种方式不会主动去扫描过期的键，只有在访问键时才进行检查，减少了对正常操作的影响。
2. 定期删除：为了避免惰性删除导致过期键长时间占用内存，Redis 会定期执行删除操作。Redis 会随机抽取一定数量的键检查是否过期，并删除过期的键。具体做法是，Redis 会在每个事件循环中，根据配置的定期删除策略（hz 参数，每秒执行的周期数），每次随机抽取一些键进行过期检查和删除。

时间复杂度

1. 设置过期时间（EXPIRE 命令）：时间复杂度为 O(1)。因为在字典中设置一个键的过期时间，本质上就是在过期字典中添加一个键值对，而字典的插入操作平均时间复杂度为 O(1)。
2. 惰性删除：时间复杂度为 O(1)。检查键是否过期并删除，都是基于字典的查找和删除操作，平均时间复杂度为 O(1)。
3. 定期删除：每次定期删除操作时间复杂度为 O(N)，其中 N 是每次随机检查的键的数量。但由于每次检查的键数量有限，且分散在事件循环中执行，对整体性能影响较小。

高并发场景下的优化

1. 优化定期删除策略：
   • 适当增加定期删除的执行频率（调整 hz 参数），这样可以更及时地清理过期键，但会增加 CPU 负担。需要根据实际业务场景和服务器性能进行权衡。
   • 调整每次检查的键数量，在保证能有效清理过期键的同时，避免过多占用 CPU 资源。
2. 使用集群：采用 Redis 集群模式，将数据分布到多个节点上，减少单个节点的过期键管理压力。每个节点独立进行过期键的管理，从而提高整体系统的性能和可扩展性。
3. 异步删除：对于一些大键值对的删除操作，可以使用 Redis 的异步删除命令（如 UNLINK）。这样删除操作会被放入后台线程执行，不会阻塞主线程，从而避免在高并发场景下因删除大键值对导致的性能问题。
4. 优化业务逻辑：尽量减少对过期键的不必要访问，避免因为频繁访问过期键触发惰性删除操作带来的性能开销。例如，可以在业务层面缓存一些数据，减少对 Redis 的直接访问频率。