面试题：如何在高并发场景下优化Redis过期键删除策略的性能

Question

假设你正在处理一个高并发读写的Redis应用场景，现有的过期键删除策略影响了性能，你会从哪些方面入手去优化过期键删除策略以提升整体性能？

Answer 1

• 调整过期策略：
  • 采用更优默认策略：Redis默认有两种过期策略，volatile-lru（从已设置过期时间的键中挑选最近最少使用的键删除）和allkeys-lru（从所有键中挑选最近最少使用的键删除）等。如果场景允许，选择更适合业务的策略，例如如果业务对数据新鲜度要求高，volatile-ttl（从已设置过期时间的键中挑选即将过期的键删除）可能更合适，优先删除快过期的键，减少对正常业务键的影响。
  • 自定义淘汰脚本：对于复杂业务场景，可以通过Lua脚本自定义淘汰逻辑。根据业务规则，例如按照键的前缀、类型等筛选要淘汰的键，在脚本中实现更精准的过期键删除。
• 优化删除操作：
  • 异步删除：使用UNLINK命令替代DEL命令，UNLINK会将键删除操作放入后台线程执行，避免在主线程中进行可能耗时的删除操作，减少对高并发读写的影响。
  • 批量删除：如果能确定一批过期键，可以批量获取并删除，但要注意批量大小，避免一次操作占用过多资源，影响其他请求。
• 架构层面优化：
  • 多实例分担：将数据分散到多个Redis实例，每个实例的过期键删除压力降低，并且通过合理的负载均衡策略，让请求均匀分配到各个实例，提升整体性能。
  • 读写分离：主实例负责写操作和过期键删除，从实例负责读操作。这样读操作不会被过期键删除带来的性能波动影响，保证读的稳定性。同时，从实例可以设置较短的过期时间，减少过期键积累。
• 监控与调优：
  • 监控指标：通过Redis自带的监控工具，如INFO命令获取过期键相关指标，如过期键的数量、每秒过期键删除数量等。结合业务指标，如响应时间、吞吐量，实时监控过期键删除对性能的影响。
  • 动态调整：根据监控数据，动态调整过期键删除策略。例如在业务低峰期，增加过期键删除频率；在高峰期，降低删除频率或采用更温和的删除策略。