Redis过期处理用多线程试试看，感觉能不能快点响应和清理数据呢

你提到用多线程来处理Redis的过期键,这个想法很自然，因为在我们一般的认知里，多线程就像多请了几个工人，大家一起干活，速度肯定比一个人快，这个直觉在很多时候是对的，但具体到Redis这个特定的系统中，情况就有点不一样了，我们来详细聊聊为什么Redis没有采用这种方式，以及如果强行用了多线程可能会遇到什么问题。

得明白Redis处理过期键的核心机制,Redis主要采用两种策略来清理过期的键，一种是“惰性删除”，另一种是“定期删除”。

“惰性删除”很简单，就是当客户端尝试访问一个键的时候，Redis才会去检查这个键是否已经过期了，如果过期了，就立刻删除它，然后返回一个空值给客户端，这个策略的好处是精准，只会在真正需要的时候才付出检查的成本，不会浪费CPU资源去处理那些永远没人再访问的过期键，但它的缺点也很明显：如果有很多键过期了，但一直没人来访问，那么这些“垃圾”数据就会一直占用着内存空间，直到有人来访问它们为止，这就像家里有个垃圾桶，你只有走到垃圾桶旁边想扔东西时，才发现它满了，才会去倒掉，如果一直没人去那个角落，垃圾就会一直堆着。

为了弥补“惰性删除”的不足，Redis还有一个“定期删除”的机制，这个机制是Redis主动进行的，它会每隔一段时间（默认是每秒10次，也就是100毫秒一次）随机抽取一定数量的键（默认是20个），检查它们是否过期，如果过期了就删除，如果发现这次抽查中，有过期的键的比例超过25%，它会立即再进行一轮抽查，直到过期键的比例降下来为止，这个策略的目的是为了在一定程度上主动清理那些“僵尸”键，防止内存被无限制地占用。

现在回到你的问题：能不能用多线程来加速这个过程，让响应更快、清理更及时？

从“响应更快”这个角度看，其实Redis的单线程模型恰恰是其响应速度快的重要原因之一，Redis的核心网络I/O和键值操作都是在一个主线程中完成的，这意味着它完全避免了多线程环境下令人头疼的锁竞争和上下文切换的开销，所有的操作都是顺序执行的，非常简洁高效，如果你把过期检查（特别是惰性删除）放到另一个线程去做，那么当主线程需要访问一个键时，它就不能立刻知道这个键是否过期了，因为它需要去询问那个负责过期检查的线程，这个“询问”和“等待回答”的过程就需要引入锁或者线程间通信机制，反而会增加延迟，让原本非常快速的操作变慢，这就好比一个高效的流水线，本来一个人就能迅速完成检查、取货、打包，现在非要再设一个质检员，每次取货前都要先问质检员“这个货合格吗？”，沟通成本反而降低了效率。

再从“清理数据更快”的角度看，也就是针对“定期删除”这个任务，似乎用多线程是可行的？开几个线程同时去扫描不同的数据库或者不同的键空间，同时进行过期检查和删除，理论上，这样确实能更快地扫描完整个键空间，这里有几个现实问题：

1. 复杂性激增：Redis的代码会变得非常复杂，多线程编程本身就很难，要处理线程安全、锁、同步等各种问题，Redis以其简洁高效的代码著称，引入多线程会大大增加代码的维护成本和出现Bug的风险。
2. 锁的开销：如果要多个线程同时操作同一个数据库，那么对内存数据的任何读写操作都可能需要加锁来保证安全，Redis目前的高速很大程度上得益于其无锁的单线程模型，一旦引入锁，即使在CPU核心很多的情况下，线程之间为了抢锁而等待的时间可能会抵消掉并发带来的性能提升，甚至可能得不偿失，这就像只有一个出入口的仓库，本来一个人进出很快，现在让十个人同时冲进去搬东西，结果大概率会在门口挤成一团，谁也进不去。
3. 实际收益可能不大：Redis的“定期删除”策略本身就不是为了在某一刻清理掉所有过期键，而是一种平衡的策略，它用很小的CPU开销（每次只查20个键），实现了对内存占用的基本控制，在绝大多数情况下，这种策略已经足够了，如果真的出现了海量键同时过期的情况，问题的根源可能在于应用层的键过期时间设置不合理，而不是Redis的清理速度不够快，为了解决一个不那么常见的场景，而颠覆整个简单可靠的设计架构，在工程上可能不是一个好主意。

新版本的Redis（6.0之后）确实引入了多线程，但它的用途和你想象的不一样，这些多线程是用来处理网络I/O的，即读取客户端请求和写回响应数据，而最核心的命令执行（包括键的过期检查、增删改查等）依然是由那个单一线程来完成的，这种设计既利用了多核CPU来提升网络吞吐量，缓解高并发下的网络瓶颈，又完美地保留了单线程执行模型的高效和简单。

用多线程来处理Redis的过期键,听起来是个好主意，但深入分析后会发现，它很可能不仅不能让响应更快，反而会因为引入线程间同步的开销而降低性能，同时极大地增加系统的复杂性，Redis当前采用的惰性删除加定期删除的单线程方案，是一个在简单性、性能和资源消耗之间取得的非常精妙的平衡。