Redis超时之争多线程大作战（redis过期 多线程）

Redis超时之争：多线程大作战

Redis是一个开源的高性能、非关系型内存键值数据库，已经成为了大部分互联网公司的首选数据库之一。在使用Redis的时候，我们经常需要对Redis的超时时间进行设置。但是，当Redis并发量较高时，超时时间的设置就会变得复杂而困难。在这种情况下，多线程编程就成为了解决问题的一个好方法。

在Redis访问频繁的应用场景下，如果某个Redis连接超时了，我们可以采用以下方法：使用一个新的Redis连接来请求Redis服务器，这样可以提高Redis连接的使用效率。所以，我们需要编写一个多线程程序来辅助完成这个任务。

我们需要使用Python语言，通过Redis连接池获得一个指定的Redis连接，代码如下：

“`python

import redis

pool = redis.ConnectionPool(host=’localhost’, port=6379, db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

接下来，我们需要使用线程池对Redis连接进行管理，以保证连接数量的合理调度。我们可以使用Python标准库中的线程池管理器，代码如下：

```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

在进行多线程操作的过程中，如果一个线程使用的是同一个Redis连接，当该连接的cursor和timeout和其他线程同时到达时，就会出现数据不同步的情况，甚至可能导致程序崩溃。所以，我们需要为每个线程分配一个独立的Redis连接，代码如下：

“`python

def get_redis_conn():

return redis.Redis(connection_pool=pool)

def get_redis_conn_from_pool():

return pool.get_connection() if pool else None

def put_redis_conn_to_pool(conn):

if pool:

pool.release(conn)

上述代码中，get_redis_conn函数获取一个独立的Redis连接，get_redis_conn_from_pool 函数从连接池中获取一个Redis连接，put_redis_conn_to_pool函数将Redis连接归还到连接池中。

在多线程的场景下，我们还需要使用锁机制来控制并发进程的访问，以避免出现数据冲突和重复操作。Python标准库中提供了多种锁机制，这里我们选用的是“线程锁”机制，代码如下：

```python
import threading
class RedisLock(object):

    def __init__(self, conn, key, ttl=1, retry=100):
        self.conn = conn
        self.key = key
        self.ttl = ttl
        self.retry = retry
        self.lock = threading.Lock()
    def lock_acquire(self):
        is_locked = self.conn.set(self.key, 1, ex=self.ttl, nx=True)
        if not is_locked and self.retry > 0:
            self.retry -= 1
            time.sleep(0.01)
            self.lock_acquire()
        elif is_locked:
            return True
        else:
            return False
    def lock_release(self):
        self.conn.delete(self.key)

上述代码中，RedisLock类对Redis连接进行加锁和解锁操作，其中，lock_acquire方法通过set命令来销毁key的时候，只有key不存在时才会创建key，并成功获取锁，lock_release方法用来解锁，只是在后期找到了与key对应的value并且对jey执行成功，才算释放锁。

最后是我们实现的多线程程序，代码如下：

“`python

def request_redis(key):

conn = get_redis_conn_from_pool()

with RedisLock(conn, ‘lock:’ + key):

value = conn.get(key)

if not value:

value = do_task(key)

conn.set(key, value)

上述代码中，request_redis函数是一个请求Redis的函数，其中使用了RedisLock类来保证多线程之间的数据同步。在函数执行过程中，我们先通过get命令来获取key的实际值，如果key不存在，则调用do_task函数来生成一个新的value，并将其set到Redis中。

通过上述代码，我们已经学习了如何使用Python编写多线程程序，以优化Redis超时时间的设置。如此一来，我们不仅可以保证Redis连接的使用效率，同时还可以充分利用多核CPU，并且可以更加灵活地控制Redis连接的访问流量，提高业务处理能力和充分发挥计算机性能的最佳方法之一。