关于java:请勿过度依赖Redis的过期监听

作者：迪壳

https://juejin.im/post/684490…

业务中有相似期待肯定工夫之后执行某种行为的需要 , 比方 30 分钟之后敞开订单 . 网上有很多应用 Redis 过期监听的 Demo , 然而其实这是个大坑 , 因为 Redis 不能确保 key 在指定工夫被删除 , 也就造成了告诉的延期 . 不多说 , 跑个测试

先说环境 , redis 运行在 Docker 容器中 , 调配了一个 cpu 以及 512MB 内存, 在 Docker 中执行 redis-benchmark -t set -r 100000 -n 1000000 后果如下:

\====== SET ======
  1000000 requests completed in 171.03 seconds
  50 parallel clients
  3 bytes payload
  keep alive: 1
  host configuration "save": 3600 1 300 100 60 10000
  host configuration "appendonly": no
  multi-thread: no

其实这里有些不谨严 benchmark 线程不应该在 Docker 容器外部运行 . 跑分的时候大略 benchmark 和 redis 主线程各自持有 50%CPU

测试代码如下:

@Service
@Slf4j
public class RedisJob {
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    public DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    public LocalDateTime end = LocalDateTime.of(LocalDate.of(2020, 5, 12), LocalTime.of(8, 0));

    @Scheduled(cron = "0 56 \* \* \* ?")
    public void initKeys() {LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        ValueOperations<String, String> operations = stringRedisTemplate.opsForValue();
        log.info("开始设置 key");
        LocalDateTime begin = now.withMinute(0).withSecond(0).withNano(0);
        for (int i = 1; i < 17; i++) {setExpireKey(begin.plusHours(i), 8, operations);
        }
        log.info("设置结束:" + Duration.between(now, LocalDateTime.now()));
    }

    private void setExpireKey(LocalDateTime expireTime, int step, ValueOperations<String, String> operations) {LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now().withNano(0);
        String nowTime = dateTimeFormatter.format(localDateTime);
        while (expireTime.getMinute() < 55) {operations.set(nowTime + "@" + dateTimeFormatter.format(expireTime), "A", Duration.between(expireTime, LocalDateTime.now()).abs());
            expireTime = expireTime.plusSeconds(step);
        }
    }
}

大略意思就是每小时 56 分的时候 , 会减少一批在接下来 16 小时过期的 key , 过期工夫距离 8 秒 , 且过期工夫都在 55 分之前

@Slf4j
@Component
public class RedisKeyExpirationListener extends KeyExpirationEventMessageListener {public RedisKeyExpirationListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {super(listenerContainer);
    }

    public DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;


    @Override
    public void onMessage(Message message, byte\[\] pattern) {String keyName = new String(message.getBody());
        LocalDateTime parse = LocalDateTime.parse(keyName.split("@")\[1\], dateTimeFormatter);
        long seconds = Duration.between(parse, LocalDateTime.now()).getSeconds();
        stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Object>) connection -> {Long size = connection.dbSize();
            log.info("过期 key:" + keyName + ", 以后 size:" + size + ", 滞后工夫" + seconds);
            return null;
        });
    }
}

这里是监测到过期之后打印以后的 dbSize 以及滞后工夫

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@Bean
public RedisMessageListenerContainer configRedisMessageListenerContainer(RedisConnectionFactory connectionFactory) {ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setCorePoolSize(100);
    executor.setMaxPoolSize(100);
    executor.setQueueCapacity(100);
    executor.setKeepAliveSeconds(3600);
    executor.setThreadNamePrefix("redis");
    // rejection-policy：当 pool 曾经达到 max size 的时候，如何解决新工作
    // CALLER\_RUNS：不在新线程中执行工作，而是由调用者所在的线程来执行
    executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
    executor.initialize();
    RedisMessageListenerContainer container = new RedisMessageListenerContainer();
    // 设置 Redis 的连贯工厂
    container.setConnectionFactory(connectionFactory);
    // 设置监听应用的线程池
    container.setTaskExecutor(executor);
    // 设置监听的 Topic
    return container;
}

设置 Redis 的过期监听以及线程池信息 ,

最初的测试后果是当 key 数量小于 1 万的时候 , 基本上都能够在 10s 内实现过期告诉 , 然而如果数量到 3 万 , 就有局部 key 会提早 120s . 顺便贴一下我最新的日志

2020-05-13 22:16:48.383  : 过期 key:2020-05-13 11:56:02@2020-05-13 22:14:08 , 以后 size:57405 , 滞后工夫 160
2020-05-13 22:16:49.389  : 过期 key:2020-05-13 11:56:02@2020-05-13 22:14:32 , 以后 size:57404 , 滞后工夫 137
2020-05-13 22:16:49.591  : 过期 key:2020-05-13 10:56:02@2020-05-13 22:13:20 , 以后 size:57403 , 滞后工夫 209
2020-05-13 22:16:50.093  : 过期 key:2020-05-13 20:56:00@2020-05-13 22:12:32 , 以后 size:57402 , 滞后工夫 258
2020-05-13 22:16:50.596  : 过期 key:2020-05-13 07:56:03@2020-05-13 22:13:28 , 以后 size:57401 , 滞后工夫 202
2020-05-13 22:16:50.697  : 过期 key:2020-05-13 20:56:00@2020-05-13 22:14:32 , 以后 size:57400 , 滞后工夫 138
2020-05-13 22:16:50.999  : 过期 key:2020-05-13 19:56:00@2020-05-13 22:13:44 , 以后 size:57399 , 滞后工夫 186
2020-05-13 22:16:51.199  : 过期 key:2020-05-13 20:56:00@2020-05-13 22:14:40 , 以后 size:57398 , 滞后工夫 131
2020-05-13 22:16:52.205  : 过期 key:2020-05-13 15:56:01@2020-05-13 22:16:24 , 以后 size:57397 , 滞后工夫 28
2020-05-13 22:16:52.808  : 过期 key:2020-05-13 06:56:03@2020-05-13 22:15:04 , 以后 size:57396 , 滞后工夫 108
2020-05-13 22:16:53.009  : 过期 key:2020-05-13 06:56:03@2020-05-13 22:16:40 , 以后 size:57395 , 滞后工夫 13
2020-05-13 22:16:53.110  : 过期 key:2020-05-13 20:56:00@2020-05-13 22:14:56 , 以后 size:57394 , 滞后工夫 117
2020-05-13 22:16:53.211  : 过期 key:2020-05-13 06:56:03@2020-05-13 22:13:44 , 以后 size:57393 , 滞后工夫 189
2020-05-13 22:16:53.613  : 过期 key:2020-05-13 15:56:01@2020-05-13 22:12:24 , 以后 size:57392 , 滞后工夫 269
2020-05-13 22:16:54.317  : 过期 key:2020-05-13 15:56:01@2020-05-13 22:16:00 , 以后 size:57391 , 滞后工夫 54
2020-05-13 22:16:54.517  : 过期 key:2020-05-13 18:56:00@2020-05-13 22:15:44 , 以后 size:57390 , 滞后工夫 70
2020-05-13 22:16:54.618  : 过期 key:2020-05-13 21:56:00@2020-05-13 22:14:24 , 以后 size:57389 , 滞后工夫 150
2020-05-13 22:16:54.819  : 过期 key:2020-05-13 17:56:00@2020-05-13 22:14:40 , 以后 size:57388 , 滞后工夫 134
2020-05-13 22:16:55.322  : 过期 key:2020-05-13 10:56:02@2020-05-13 22:13:52 , 以后 size:57387 , 滞后工夫 183
2020-05-13 22:16:55.423  : 过期 key:2020-05-13 07:56:03@2020-05-13 22:14:16 , 以后 size:57386 , 滞后工夫 159

能够看到 , 当数量达到 5 万的时候 , 大部分都曾经滞后了两分钟 , 对于业务方来说曾经齐全无法忍受了

可能到这里 , 你会说 Redis 给你挖了一个大坑 , 但其实这些都在文档上写的明明白白

How Redis expires keys：https://redis.io/commands/expire#how-redis-expires-keys
Timing of expired events：https://redis.io/topics/notif…#timing-of-expired-events

尤其是在 Timing of expired events 中 , 明确的阐明了 “Basically expired events are generated when the Redis server deletes the key and not when the time to live theoretically reaches the value of zero.”, 这两个文章读下来你会感觉 , 卧槽 Redis 的过期策略其实也挺 ’Low’ 的

其实公众号看多了 , 你会发现大部分 Demo 都是相互抄来抄去 , 以及翻译官网 Demo . 倡议大家还是审慎一些 , 真要应用的话 , 最好读一下官网文档 , 哪怕用百度翻译也要有一些本人的了解 .

文章比拟干燥 , 感激大家急躁浏览 , 如有倡议恳请留言.

（完）

关注公众号:java 宝典

关于java:请勿过度依赖Redis的过期监听

Redis 过期监听场景

测试状况

总结