集群情况下的分布式锁

集群情况下，redis的分布式锁有不安全的因素，下面这个场景：

主节点拥有锁
客户端获取锁后，主节点挂掉
从节点接替，成为主节点，但是从节点没有客户端获取的锁
新来的客户端向现在的主节点获取锁，会成功，导致出现数据竞争

RedLock算法可以解决该问题，该算法基本的思想是，加锁时向过半节点发送set(key, value, nx=True, ex=xxx)指令，只要半数节点set成功，则加锁成功；释放锁时，向所有节点发送del指令。实际的情况还要考虑出错重试和时漂移等，比较复杂。

该算法可以保证高可用性，但是牺牲性能，而且需要更多的redis实例。

过期策略

定时删除： Redis把过期的key放在一个单独的字典中，之后会定时遍历该字典，然后删除已经过期的key。集中处理
惰性删除：客户端访问一个key时，redis先检查key是否过期，如果过期则立刻删除。零散处理

redis默认每10秒扫描一次过期词典，定时扫描策略如下：

从过期词典中随机选出20个key
删除20个key中已经过期的
如果过期的key超过14\frac{1}{4}41，则重复步骤1

为了防止循环过度，redis默认上限的循环时间时25ms，过时立刻停止，不影响服务。

如果redis中大量的key在同一时刻过期，可能会造成redis卡顿，原因有2个：

redis持续扫描过期词典，直到key稀疏
内存管理器需要频繁回收内存页，产生CPU消耗

服务器如果处于扫描过期状态，则客户端请求至少25ms才能得到应答，此时在业务上，会出现大量连接超时关闭的异常。redis的slowlog的慢查询记录无法看到，因为这个记录只是记录了执行的时间，不包括等待时间。因此，如果有大批量的key，请设置随机的超时时间，防止同时过期。

从节点没有定期扫描机制，过期处理时被动的。主节点的key到期时，会在AOF中追加del指令，这样同步到所有的从节点，从节点执行该指令来删除过期的key。同步指令异步执行，如果执行不及时，则可能出现数据不一致的情况。

Redis的删除机制

如果内存超出物理限制，内存数据会和磁盘交换，redis为了效率，不允许这种情况。

Redis使用类似LRU的算法。因为LRU算法本身比较消耗内存。随机LRU给每个key一个24bit的空间，用于表示时间戳。当redis执行写操作时，如果超过maxmemory限制时，随机选出5个（可调节）key，然后删除这些key，如果任然超时，则继续删除，直到满足条件为止。

懒惰删除

redis的单线程，不是完全只有一个线程，而是只有一个主线程处理逻辑等操作，多个异步线程处理异步任务。

ulink key

是把key丢个后台异步线程删除。这里不会有数据竞争，一旦使用该命令，则外界不会获取到该key了。

flushall async  # 异步删除，同样的原理，没有数据竞争。

主线程把数据“删除”后，对应的key的内存，会进入一个线程安全的异步队列，由后台线程完成内存回收。同样的，AOF操作也是有自己的任务队列。

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