面试题：RDB文件加载时过期键处理的影响及策略

Question

当Redis从RDB文件加载数据时，过期键处理机制会对系统产生哪些影响？Redis采用了什么策略来保证数据一致性和性能，并且在高并发场景下这些策略如何有效运作？

Answer 1

过期键处理机制对系统的影响

1. 内存占用：若过期键未及时处理，会持续占用内存，可能导致内存浪费，影响其他数据的存储，尤其在内存资源有限的情况下，可能引发内存不足问题。
2. 数据准确性：过期键若不清理，可能返回过期数据，破坏数据的准确性，影响依赖数据准确性的业务逻辑。例如在缓存场景下，过期数据可能导致应用程序获取到旧数据，影响业务结果。
3. 查询性能：过多过期键存在会增加键空间遍历时间，影响查询性能。特别是在进行全量键查询或范围查询时，过期键会干扰查询效率。

Redis保证数据一致性和性能的策略

1. 惰性删除（Lazy Deletion）：
   • 原理：当客户端访问一个键时，Redis会检查该键是否过期，如果过期则删除该键并返回空值。这种方式不会主动去扫描过期键，只有在键被访问时才处理。
   • 对数据一致性的作用：在键被访问时确保不会返回过期数据，保证了每次访问数据的一致性。
   • 对性能的作用：减少了系统资源的额外消耗，避免了持续扫描键空间带来的性能开销，尤其在键数量庞大时，能有效提升性能。
2. 定期删除（Periodic Deletion）：
   • 原理：Redis会定期随机从数据库的键空间中取出一定数量的键进行检查，删除其中过期的键。
   • 对数据一致性的作用：通过定期扫描，主动删除过期键，在一定程度上保证了数据的一致性，减少了过期键长时间存在的可能性。
   • 对性能的作用：由于是随机抽样检查，避免了全量扫描带来的性能问题，同时又能及时清理部分过期键，平衡了内存释放和性能消耗。

高并发场景下策略的运作

1. 惰性删除：在高并发场景下，大量的键访问请求会触发惰性删除。虽然每次删除操作本身开销较小，但如果过期键集中在某些热点键上，可能会导致单个请求处理时间变长，影响整体并发性能。不过由于Redis是单线程模型，一次只能处理一个请求，所以不会出现多个请求同时处理过期键删除的竞争问题，保证了数据一致性。
2. 定期删除：高并发场景下，定期删除任务会在后台按照一定频率执行。为了避免影响前台高并发请求的处理，定期删除的时间和抽样数量都有严格控制。Redis会在时间片内尽可能快地完成过期键检查和删除工作，以保证在高并发环境下既能及时清理过期键，又不会对正常请求处理造成太大影响。例如，在时间片内若发现过期键过多，会适当减少本次扫描的键数量，将剩余工作分摊到下一次定期删除任务中，从而平衡性能和数据一致性。