Reids里怎么搞定定时过期还有多线程优化，redis那边的过期机制多线程也挺关键的

关于Redis如何处理键的定时过期以及相关的多线程优化机制，这部分内容确实是Redis内部实现中非常精妙和关键的一环，它不是我们通常理解的用多线程直接去检查和删除每一个过期键，而是采用了一种多策略结合、后台渐进式处理的巧妙方式。

Redis的过期键处理核心：惰性删除 + 定期删除

根据《Redis设计与实现》这本书以及Redis官方文档的说明，Redis并没有为每个过期键创建一个独立的计时器线程，那样做的话，当存在数百万个过期键时，会消耗巨大的内存和CPU资源，是完全不现实的，取而代之的是两种主要策略的结合：惰性删除 和 定期删除。

1. 惰性删除 这是最简单也最直接的一种策略，它的逻辑是：只有当客户端尝试访问一个键的时候，Redis才会顺便检查这个键是否已经过期。 在执行任何读取或写入该键的命令（如 GET、HGET、SET 等）之前，Redis会先查看该键的过期时间，如果发现键已经过期，那么Redis会立即删除这个键，然后才执行后续操作，或者对于读命令，直接返回空（nil）给客户端。

   

   • 优点：非常省资源，过期键如果再也没有被访问，那么它就会一直留在内存里，直到被其他方式清理掉,不会消耗任何额外的CPU时间来主动检查它。
   • 缺点：对内存不友好，如果有很多键过期后永远不再被访问，它们就会变成“僵尸键”，一直占用着内存空间，导致内存无法被释放，这是一种典型的内存泄漏现象,单靠惰性删除是远远不够的。

2. 定期删除 为了解决惰性删除可能导致的内存泄漏问题，Redis引入了定期删除 策略，这个策略可以理解为一种“主动清理”，Redis会周期性地、随机地从设置了过期时间的键中抽取一部分样本进行检查,并删除其中已经过期的键。

   • 执行过程：Redis服务器内部有一个定时任务（默认每秒运行10次，即每100毫秒一次），这个任务会做很多事情，其中就包括处理过期键，它不会遍历整个数据库，因为那样在键很多时会非常慢，导致服务暂停（阻塞），Instead，它每次执行时： a. 随机从过期键字典中抽取一定数量的键（比如20个）。 b. 检查这20个键是否过期，删除所有已过期的键。 c. 统计本轮删除的键数量，如果删除的比例超过25%（比如20个里面删了5个以上），说明过期键还很多，那就立即再重复一次步骤a和b（继续随机抽20个检查删除），如此循环，直到某一次删除的比例低于25%，或者总的执行时间超过了预设的时限（防止长时间阻塞）,本次定期删除任务才结束。
   • 优点：通过这种自适应、渐进式的扫描，可以在CPU消耗和内存释放之间取得一个很好的平衡，当过期键多时，它就多清理几轮；过期键少时，它就少清理甚至不清理,避免无谓的CPU开销。

多线程在过期机制中的角色（Redis 6.0及以上）

你提到的“多线程优化”非常关键，这里需要澄清一个常见的误解，在Redis 6.0版本之前，上述的惰性删除和定期删除操作，都是在Redis的主线程中执行的，这意味着，如果定期删除任务在一次循环中需要删除大量键（比如连续多轮删除），或者惰性删除时碰巧遇到一个很大的过期键（如一个包含百万元素的Hash键），主线程就会被这个删除操作占用一段时间，在这段时间内无法处理客户端的其他请求，造成所谓的“延迟毛刺”。

Redis 6.0引入的多线程，主要是为了优化网络I/O和命令解析，而不是为了并行执行命令，Redis的核心模型仍然是单线程处理命令，以保证原子性,这并不意味着多线程对过期机制没有帮助。

Redis在6.0版本及以后，将一些耗时的、非关键路径的删除操作移交给了后台线程（BIO线程） 来处理,这主要涉及两个方面：

1. 异步惰性删除：对于一些特别大的键（判断标准可配置），当它们因惰性删除或定期删除被标记为需要删除时，Redis主线程不会再亲自去释放其内存，而是将这个“释放大键内存”的繁重任务封装成一个任务，扔给后台的BIO线程去慢慢处理，这样，主线程就能迅速返回去处理下一个客户端请求,极大地减少了因删除大键而产生的延迟。
2. 异步文件关闭：与AOF、RDB持久化相关的文件描述符关闭操作,也被移到了后台线程。

总结一下多线程的关键作用：它并没有改变“检查键是否过期”的逻辑（检查动作仍在主线程），而是将“释放已过期键所占用的庞大内存”这个最耗时的苦力活，从主线程剥离出去，交给了后台线程异步完成。 这是一种典型的“主线程负责快速决策，后台线程负责重型操作”的优化思想。

Redis通过 “惰性删除” 和 “定期删除” 这两种互补的策略，高效地管理着键的过期，而多线程（特指Redis 6.0+的后台BIO线程）的引入，则是对这个机制的关键优化，它通过将最耗时的内存释放工作异步化，显著降低了过期机制对主线程性能的影响，从而提升了Redis在应对大量数据过期时的整体响应能力和稳定性，就是主线程负责判断“什么东西该扔”，然后叫来后台的“清洁工”线程去实际“扔掉”那些又大又重的东西，自己则继续忙更重要的事——接待客户（处理命令）。