面试题：Redis过期键删除策略优化及自定义场景设计

Question

在高并发、大数据量的Redis应用中，现有的过期键删除策略无法满足业务需求。请你设计一种自定义的过期键删除策略，描述设计思路、实现步骤，并分析该策略在不同应用场景下的优缺点。

Answer 1

设计思路

1. 定期主动扫描：在一定时间间隔内主动扫描Redis中的键，检查其是否过期。为避免对Redis性能产生过大影响，每次扫描一部分键，而不是全量扫描。
2. 记录过期时间：在存储键值对时，同时记录键的过期时间。可以通过额外的数据结构（如哈希表）来存储键与其过期时间的映射关系。
3. 负载均衡：如果是分布式Redis集群，需要在各个节点之间合理分配扫描任务，以均衡负载。

实现步骤

1. 数据结构准备：在应用程序中创建一个哈希表（如Python中的字典），用于记录每个键的过期时间。当向Redis插入键值对时，同时更新该哈希表。

key_expiry_map = {}
def set_key_with_expiry(redis_client, key, value, expiry_time):
    redis_client.set(key, value)
    key_expiry_map[key] = expiry_time

2. 扫描任务：编写一个定时任务，定期扫描哈希表中的键，检查其是否过期。对于过期的键，从Redis中删除。

import threading
import time

def periodic_scan(redis_client):
    while True:
        current_time = time.time()
        keys_to_delete = []
        for key, expiry in key_expiry_map.items():
            if current_time > expiry:
                keys_to_delete.append(key)
        for key in keys_to_delete:
            redis_client.delete(key)
            del key_expiry_map[key]
        time.sleep(60)  # 每隔60秒扫描一次

scan_thread = threading.Thread(target=periodic_scan, args=(redis_client,))
scan_thread.start()

3. 分布式优化（如果适用）：在分布式环境下，可以使用一致性哈希算法来分配扫描任务到各个Redis节点。每个节点只负责扫描自己范围内的键。

不同应用场景下的优缺点

优点

1. 灵活控制：可以根据业务需求灵活调整扫描时间间隔和扫描范围，满足不同业务场景对过期键删除的要求。
2. 减少内存占用：相比全量扫描，部分扫描可以减少每次扫描的键数量，从而减少对Redis内存和CPU的压力。
3. 及时性：通过定期主动扫描，能及时删除过期键，避免过期键长时间占用内存。

缺点

1. 额外开销：需要额外的数据结构来记录过期时间，增加了内存开销。同时，定时扫描任务也会占用一定的CPU资源。
2. 扫描间隔问题：如果扫描间隔设置过长，过期键可能会长时间占用内存；如果设置过短，会增加系统开销，影响Redis性能。
3. 一致性问题：在分布式环境下，由于不同节点可能存在扫描时间差，可能导致过期键在不同节点删除时间不一致，影响数据一致性。