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要设计一个带有过期时间的缓存淘汰数据结构，可以结合LRU (Least Recently Used) 或 LFU (Least Frequently Used) 等经典的缓存策略，再引入过期时间机制来实现。
需求分析
- 基本功能：
- 支持插入、读取、删除操作。
- 插入数据时，可以设置一个过期时间。
- 读取数据时，如果数据已经过期，则返回空或删除该数据。
- 淘汰策略：
- 基于过期时间：定期检查并删除已过期的键值对。
- 基于访问频率：在缓存容量达到上限时，可以使用 LRU 或 LFU 来淘汰不常用的数据。
解决方案
可以采用一个双重数据结构：
- 哈希表：用于快速定位缓存的键值对。
- 双向链表：用于维护数据的访问顺序（实现 LRU 或 LFU）。
数据结构设计
- 节点设计 (
CacheNode)- 存储键、值、过期时间（时间戳）和访问时间。
- 主缓存数据结构 (
ExpireCache)- 哈希表 (
Map<K, CacheNode>)：用于存储缓存数据，键为缓存的键，值为缓存的节点。 - 双向链表 (
DoublyLinkedList)：用于维护数据的访问顺序。 - 优先队列 (
PriorityQueue)：用于快速找到过期的节点。
- 哈希表 (
代码实现
以下是一个基于 LRU 和过期时间的缓存实现：
javaCopy codeimport java.util.*;
class CacheNode {
int key;
int value;
long expireTime;
CacheNode prev;
CacheNode next;
CacheNode(int key, int value, long expireTime) {
this.key = key;
this.value = value;
this.expireTime = expireTime;
}
}
class ExpireCache {
private final int capacity;
private final Map<Integer, CacheNode> cacheMap;
private final DoublyLinkedList nodeList;
private final PriorityQueue<CacheNode> expireQueue;
public ExpireCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cacheMap = new HashMap<>();
this.nodeList = new DoublyLinkedList();
this.expireQueue = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingLong(node -> node.expireTime));
}
// 获取缓存数据
public Integer get(int key) {
if (!cacheMap.containsKey(key)) {
return null;
}
CacheNode node = cacheMap.get(key);
// 检查是否过期
if (node.expireTime < System.currentTimeMillis()) {
removeNode(node);
cacheMap.remove(key);
return null;
}
// 如果没过期，将节点移到链表头部
nodeList.moveToHead(node);
return node.value;
}
// 插入或更新缓存数据
public void put(int key, int value, long ttl) {
long expireTime = System.currentTimeMillis() + ttl;
if (cacheMap.containsKey(key)) {
// 更新节点值和过期时间
CacheNode node = cacheMap.get(key);
node.value = value;
node.expireTime = expireTime;
nodeList.moveToHead(node);
expireQueue.add(node);
} else {
// 新增节点
if (cacheMap.size() >= capacity) {
evict();
}
CacheNode newNode = new CacheNode(key, value, expireTime);
cacheMap.put(key, newNode);
nodeList.addToHead(newNode);
expireQueue.add(newNode);
}
}
// 删除过期节点或最久未使用节点
private void evict() {
// 先检查过期的节点
while (!expireQueue.isEmpty() && expireQueue.peek().expireTime < System.currentTimeMillis()) {
CacheNode expiredNode = expireQueue.poll();
if (cacheMap.get(expiredNode.key) == expiredNode) {
removeNode(expiredNode);
cacheMap.remove(expiredNode.key);
}
}
// 如果没有过期节点，按 LRU 策略删除尾部节点
if (cacheMap.size() >= capacity) {
CacheNode lruNode = nodeList.removeTail();
if (lruNode != null) {
cacheMap.remove(lruNode.key);
expireQueue.remove(lruNode);
}
}
}
// 删除节点
private void removeNode(CacheNode node) {
nodeList.remove(node);
expireQueue.remove(node);
}
}
// 双向链表实现
class DoublyLinkedList {
private final CacheNode head;
private final CacheNode tail;
public DoublyLinkedList() {
this.head = new CacheNode(-1, -1, 0);
this.tail = new CacheNode(-1, -1, 0);
head.next = tail;
tail.prev = head;
}
// 将节点移动到链表头部
public void moveToHead(CacheNode node) {
remove(node);
addToHead(node);
}
// 在链表头部添加节点
public void addToHead(CacheNode node) {
node.next = head.next;
head.next.prev = node;
head.next = node;
node.prev = head;
}
// 删除节点
public void remove(CacheNode node) {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
// 删除尾部节点
public CacheNode removeTail() {
if (tail.prev == head) return null;
CacheNode tailNode = tail.prev;
remove(tailNode);
return tailNode;
}
}
代码逻辑
- 节点结构（
CacheNode）- 包含
key、value、expireTime以及链表的前后指针。
- 包含
- 主缓存类（
ExpireCache）- 维护一个哈希表，用于快速查找节点。
- 使用双向链表来管理节点的访问顺序，实现 LRU 策略。
- 使用优先队列按过期时间管理节点，快速找到过期节点。
- 核心方法
get(int key)：先检查是否过期，若不过期则更新访问顺序。put(int key, int value, long ttl)：插入或更新数据，并设置过期时间。evict()：优先删除过期节点，若无过期节点则按 LRU 策略删除。
特点和应用场景
- 支持定时过期：通过优先队列快速找到最早过期的元素，及时清理过期缓存。
- 支持 LRU 淘汰策略：结合双向链表和哈希表，实现 O(1) 的节点插入、删除和更新。
- 适用场景：
- 常用于 Web 服务的缓存层，如 Session 管理、API 缓存等。
- 需要对数据进行短暂存储，并具备自动过期和访问淘汰功能。
复杂度分析
- 时间复杂度：
get、put、evict操作的时间复杂度均为 O(1)。
- 空间复杂度：
- O(n)，其中 n 是缓存容量，用于存储节点和辅助数据结构。
这种设计兼顾了时间复杂度和空间效率，适合多种实际应用场景。
4o
You said:
redis 的过期机制实现也是和上面的设计一样？
ChatGPT said:
ChatGPT
Redis 的过期机制与上面设计的缓存结构在原理和实现方式上有相似之处，但在具体实现上，Redis 采用了一种更高效、分层的过期策略，主要是为了兼顾性能和内存回收。
Redis 的过期机制
Redis 为每个键设置一个过期时间，当时间到达时，该键将被删除。它的过期机制采用了惰性删除和定期删除相结合的策略。
1. 惰性删除（Lazy Expiration）
- 工作原理：惰性删除是指只有当某个键被访问时，Redis 才会检查该键是否过期。如果过期，就在此时将其删除。
- 实现方式：
- 当客户端通过
GET、SET、EXISTS等操作访问键时，Redis 会判断该键的过期时间是否小于当前时间。 - 如果该键已过期，Redis 会立即删除该键并返回空值。
- 当客户端通过
- 优点：
- 对 CPU 友好，仅在需要访问键时进行检查和删除。
- 避免了大量键同时过期导致的性能问题。
- 缺点：
- 如果过期键长时间不被访问，它们将继续占用内存，直到被访问或被主动删除。
2. 定期删除（Periodic Expiration）
- 工作原理：定期删除是指 Redis 会每隔一段时间，随机抽取一部分键，检查它们是否过期，并删除过期的键。
- 实现方式：
- Redis 在后台会启动一个定期任务，每隔一段时间会从存储过期键的集合中随机选择一部分键进行过期检查。
- 如果选中的键已过期，则删除这些键。
- Redis 的定期删除算法会控制每次检查的时间，以避免过多的 CPU 资源消耗。
- 优点：
- 可以主动清理一部分过期键，减少内存占用。
- 缺点：
- 如果过期键较多且未被定期任务选中，它们仍可能在内存中驻留一段时间。
3. 内存淘汰策略（Eviction Policy）
当 Redis 的内存使用量达到配置的上限时，会启用内存淘汰策略，来清理键值对以腾出空间。Redis 支持多种淘汰策略，包括：
- LRU（Least Recently Used）：优先淘汰最近最少使用的键。
- LFU（Least Frequently Used）：优先淘汰最少被访问的键。
- TTL（Time to Live）：优先淘汰最近将要过期的键。
Redis 过期机制的实现与缓存设计的对比
- 惰性删除与定期删除结合
- 在 Redis 中，惰性删除和定期删除是基础的过期实现策略，而在上面的缓存设计中主要依赖于优先队列来检测和删除过期数据。
- Redis 的惰性删除确保了只在访问时检测过期，定期删除则尽可能减少长时间驻留的过期数据。
- 定期删除的优化
- Redis 的定期删除并不是像上述缓存设计中的定期扫描那样，而是基于时间片段来实现。在某个时间窗口内限制检查的数量和时间，避免长时间阻塞。
- 高效的存储结构
- Redis 将过期时间与键值对一起存储在内存中，并采用了优化的数据结构（如压缩列表、跳表等）来加速操作。
- 内存淘汰策略的多样性
- Redis 提供多种内存淘汰策略，而上面的缓存设计仅结合了过期时间和 LRU。
- 这种多样化的淘汰策略让 Redis 能在不同的应用场景下提供更灵活的内存管理。
Redis 过期机制的关键点
- 过期键的存储
- Redis 将过期时间存储在一个独立的哈希表中，键为具体的键名，值为过期时间的时间戳。
- 这种方式让 Redis 可以在过期检查时快速定位过期时间。
- 避免性能问题
- Redis 的定期删除采用随机抽取和时间片段的方式，确保不会因过期检查而阻塞正常的请求处理。
- 惰性删除则确保了过期键仅在访问时触发删除。
- 提升过期检查的效率
- Redis 的内存淘汰策略结合了过期时间和访问频率，可以在高并发和高负载场景下平衡内存占用和数据访问的效率。
总结
- Redis 的过期机制与缓存设计的不同之处在于：Redis 采用了更高效的混合策略（惰性删除 + 定期删除），并结合多种内存淘汰策略来确保在高并发环境下的性能和内存管理。
- 相同之处在于：Redis 和上述设计都将过期时间作为清理缓存数据的依据，并使用了一种或多种策略来删除过期数据。
这种机制让 Redis 能够在保持高性能的同时，灵活处理内存管理和数据的生命周期，确保其作为缓存和持久化存储的高效性。
4o
You said:
redis 中存在大量过期的 key 未被删除原因有哪些？
ChatGPT said:
ChatGPT
在 Redis 中，如果存在大量的过期键未被删除，可能是由于多种原因导致的。过期键未被及时删除会占用内存资源，并可能影响 Redis 的性能。以下是一些常见的原因：
1. 惰性删除导致未被访问的过期键无法删除
原因
- Redis 的惰性删除机制（Lazy Expiration）意味着只有当键被访问时，Redis 才会检查该键是否过期并将其删除。
- 如果某些键在过期后从未被访问，它们就会继续驻留在内存中，即使它们早已过期。
解决方案
- 可以使用**定期删除（Periodic Expiration）**或主动扫描的方式来减少未被访问的过期键。
- 配置 Redis 的过期策略，使定期删除更加频繁。
2. 定期删除检查的不充分
原因
- Redis 的定期删除策略（Periodic Expiration）以每秒的定时任务方式，随机抽取一部分带有过期时间的键进行过期检查。
- 该策略采用的是随机抽样和时间片控制，即在每次检查时，Redis 只处理一定数量的键，并且限制在一个时间片内完成检查。
- 如果 Redis 中过期键的数量较大，而定期删除的抽样数量较少或时间片不足，则可能会导致大量过期键未被及时删除。
解决方案
- 可以调整 Redis 配置中的参数，如
hz和active-expire-effort，增加定期删除的频率和力度。hz：控制 Redis 的事件循环频率，增大该参数可以加快过期键的检查频率。active-expire-effort：增大该参数可以使 Redis 在每次定期删除时花费更多时间和精力检查过期键。
3. 高负载下的资源竞争
原因
- 在 Redis 的高负载场景下，定期删除和其他操作（如读写请求、内存分配等）会竞争 CPU 和内存资源。
- Redis 会优先处理正常的读写请求，这可能会导致定期删除的效率下降，进而导致大量过期键无法及时被删除。
解决方案
- 减少 Redis 实例的负载，优化 Redis 配置，确保过期检查任务有足够的资源执行。
- 将一些非高频访问的键放在独立的 Redis 实例上，降低负载，提升过期键的处理效率。
4. 过期键的存储结构分布不均
原因
- 如果过期键集中在某个哈希槽（slot）或某种类型的数据结构（如大集合、大哈希表）中，Redis 的定期删除机制在随机抽取时可能无法高效地检查这些过期键。
- 特别是在大型数据结构中（如 List、Set、Sorted Set），Redis 的删除效率可能会受到影响，因为这些结构需要逐个元素检查。
解决方案
- 优化数据结构的设计，避免单个集合或哈希表中存储过多的带有过期时间的键。
- 将大数据结构拆分成多个小数据结构，便于 Redis 更加高效地检查和删除过期键。
5. 内存淘汰策略的限制
原因
- 当 Redis 的内存达到上限时，会触发内存淘汰策略（如 LRU、LFU、TTL 等），这些策略可能优先清理部分未过期的键，而不是立即清理过期键。
- 如果 Redis 配置了不适当的内存淘汰策略，可能会导致过期键无法被优先删除。
解决方案
- 使用
volatile-ttl策略，该策略优先淘汰具有过期时间的键。 - 配置合适的内存淘汰策略，并确保过期键在内存压力下优先被删除。
6. 使用的 Redis 命令不触发惰性删除
原因
- 并非所有 Redis 命令都会触发过期检查。例如，使用
SCAN命令遍历所有键时，不会触发过期检查和删除。 - 这可能会导致即使遍历了过期键，它们也不会被删除，继续占用内存。
解决方案
- 在遍历 Redis 数据时，尽量使用会触发过期检查的命令，如
GET、HGET、LPOP等。 - 在遍历大量数据时，可以通过客户端代码主动检查键的过期状态，并手动清理。
7. Redis 集群的节点间同步
原因
- 在 Redis 集群环境下，主从节点间的同步可能存在延迟，这可能导致从节点的过期键未及时被清理。
- 如果主节点处理过期键的速度较慢，可能会导致从节点的数据也无法及时清理。
解决方案
- 优化集群的配置，确保主从同步的实时性。
- 确保主节点的过期删除机制足够高效。
8. 持久化操作对过期键的影响
原因
- Redis 持久化操作（RDB 和 AOF）会将过期时间记录到持久化文件中。如果 Redis 从持久化文件恢复数据，过期时间仍然会生效，但恢复后不会立即检查过期键。
- 这可能导致在恢复后的短时间内，存在大量过期键。
解决方案
- 在高负载场景中，尽量减少频繁的持久化操作，以减少过期键的积压。
- 在应用程序中合理使用 Redis 的持久化机制。
9. 大批量的键同时设置了相似的过期时间
原因
- 如果大量键在某个时间点同时设置了相同的过期时间，会导致该时间点的过期检查任务负担加重，可能导致部分过期键未被及时删除。
解决方案
- 设置随机过期时间，避免过期时间集中在某个点上。
- 使用过期时间的随机偏移量，使得过期操作分散，避免高峰期的负担。
总结
在 Redis 中，过期键未被及时删除的原因主要涉及到惰性删除和定期删除的局限性、内存淘汰策略、高负载下的资源竞争、数据结构的限制等。为了解决过期键积压的问题，可以通过优化 Redis 配置、合理分配资源、调节过期时间的分布来提高过期键的处理效率。