从零开始手写缓存框架(12)redis expire 过期的随机特性详解及实现

老马啸西风

前言

java从零手写实现redis(一)如何实现固定大小的缓存?

java从零手写实现redis(二)redis expire 过期原理

java从零手写实现redis(三)内存数据如何重启不丢失?

java从零手写实现redis(四)添加监听器

java从零手写实现redis(五)过期策略的另一种实现思路

java从零手写实现redis(六)AOF 持久化原理详解及实现

java从零开始手写redis(七)LRU 缓存淘汰策略详解

java从零开始手写redis(八)朴素 LRU 淘汰算法性能优化

第二节中我们已经初步实现了类似 redis 中的 expire 过期功能,不过存在一个问题没有解决,那就是遍历的时候不是随机返回的,会导致每次遍历从头开始,可能导致很多 Keys 处于“饥饿”状态。

可以回顾:

java从零手写实现redis(二)redis expire 过期原理

java从零手写实现redis(五)过期策略的另一种实现思路

本节我们一起来实现一个过期的随机性版本,更近一步领会一下 redis 的巧妙之处。

以前的实现回顾

开始新的旅程之前,我们先回顾一下原来的实现。

expire 实现原理

其实过期的实思路也比较简单:我们可以开启一个定时任务,比如 1 秒钟做一次轮训,将过期的信息清空。

过期信息的存储

/**
 * 过期 map
 *
 * 空间换时间
 * @since 0.0.3
 */
private final Map<K, Long> expireMap = new HashMap<>();

@Override
public void expire(K key, long expireAt) {
    expireMap.put(key, expireAt);
}

我们定义一个 map,key 是对应的要过期的信息,value 存储的是过期时间。

轮询清理

我们固定 100ms 清理一次,每次最多清理 100 个。

/**
 * 单次清空的数量限制
 * @since 0.0.3
 */
private static final int LIMIT = 100;

/**
 * 缓存实现
 * @since 0.0.3
 */
private final ICache<K,V> cache;
/**
 * 线程执行类
 * @since 0.0.3
 */
private static final ScheduledExecutorService EXECUTOR_SERVICE = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
public CacheExpire(ICache<K, V> cache) {
    this.cache = cache;
    this.init();
}
/**
 * 初始化任务
 * @since 0.0.3
 */
private void init() {
    EXECUTOR_SERVICE.scheduleAtFixedRate(new ExpireThread(), 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

这里定义了一个单线程,用于执行清空任务。

清空任务

这个非常简单,遍历过期数据,判断对应的时间,如果已经到期了,则执行清空操作。

为了避免单次执行时间过长,最多只处理 100 条。

/**
 * 定时执行任务
 * @since 0.0.3
 */
private class ExpireThread implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        //1.判断是否为空
        if(MapUtil.isEmpty(expireMap)) {
            return;
        }
        //2. 获取 key 进行处理
        int count = 0;
        for(Map.Entry<K, Long> entry : expireMap.entrySet()) {
            if(count >= LIMIT) {
                return;
            }
            expireKey(entry);
            count++;
        }
    }
}

/**
 * 执行过期操作
 * @param entry 明细
 * @since 0.0.3
 */
private void expireKey(Map.Entry<K, Long> entry) {
    final K key = entry.getKey();
    final Long expireAt = entry.getValue();
    // 删除的逻辑处理
    long currentTime = System.currentTimeMillis();
    if(currentTime >= expireAt) {
        expireMap.remove(key);
        // 再移除缓存,后续可以通过惰性删除做补偿
        cache.remove(key);
    }
}

redis 的定时任务

流程

想知道我们的流程就什么问题,和 redis 的定时清理任务流程对比一下就知道了。

Redis内部维护一个定时任务,默认每秒运行10次(通过配置hz控制)。

定时任务中删除过期键逻辑采用了自适应算法,根据键的过期比例、使用快慢两种速率模式回收键,流程如下所示。

输入图片说明

流程说明

1)定时任务在每个数据库空间随机检查20个键,当发现过期时删除对应的键。

2)如果超过检查数25%的键过期,循环执行回收逻辑直到不足25%或运行超时为止,慢模式下超时时间为25毫秒。

3)如果之前回收键逻辑超时,则在Redis触发内部事件之前再次以快模式运行回收过期键任务,快模式下超时时间为1毫秒且2秒内只能运行1次。

4)快慢两种模式内部删除逻辑相同,只是执行的超时时间不同。

ps: 这里的快慢模式设计的也比较巧妙,根据过期信息的比例,调整对应的任务超时时间。

这里的随机也非常重要,可以比较客观的清理掉过期信息,而不是从头遍历,导致后面的数据无法被访问。

我们接下来主要实现下随机抽取这个特性。

直接通过 Map#keys 转集合

实现思路

保持原来的 expireMap 不变,直接对 keys 转换为 collection,然后随机获取。

这个也是网上最多的一种答案。

java 代码实现

基本属性

public class CacheExpireRandom<K,V> implements ICacheExpire<K,V> {

    private static final Log log = LogFactory.getLog(CacheExpireRandom.class);

    /**
     * 单次清空的数量限制
     * @since 0.0.16
     */
    private static final int COUNT_LIMIT = 100;

    /**
     * 过期 map
     *
     * 空间换时间
     * @since 0.0.16
     */
    private final Map<K, Long> expireMap = new HashMap<>();

    /**
     * 缓存实现
     * @since 0.0.16
     */
    private final ICache<K,V> cache;

    /**
     * 是否启用快模式
     * @since 0.0.16
     */
    private volatile boolean fastMode = false;

    /**
     * 线程执行类
     * @since 0.0.16
     */
    private static final ScheduledExecutorService EXECUTOR_SERVICE = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

    public CacheExpireRandom(ICache<K, V> cache) {
        this.cache = cache;
        this.init();
    }

    /**
     * 初始化任务
     * @since 0.0.16
     */
    private void init() {
        EXECUTOR_SERVICE.scheduleAtFixedRate(new ExpireThreadRandom(), 10, 10, TimeUnit.SECONDS);
    }

}

定时任务

这里我们和 redis 保持一致,支持 fastMode。

实际上 fastMode 和慢模式的逻辑是完全一样的,只是超时的时间不同。

这里的超时时间我根据个人理解做了一点调整,整体流程不变。

/**
 * 定时执行任务
 * @since 0.0.16
 */
private class ExpireThreadRandom implements Runnable {
    @Override
    public void run() {
        //1.判断是否为空
        if(MapUtil.isEmpty(expireMap)) {
            log.info("expireMap 信息为空,直接跳过本次处理。");
            return;
        }
        //2. 是否启用快模式
        if(fastMode) {
            expireKeys(10L);
        }
        //3. 缓慢模式
        expireKeys(100L);
    }
}

过期信息核心实现

我们执行过期的时候,首先会记录超时时间,用于超出时直接中断执行。

默认恢复 fastMode=false,当执行超时的时候设置 fastMode=true。

/**
 * 过期信息
 * @param timeoutMills 超时时间
 * @since 0.0.16
 */
private void expireKeys(final long timeoutMills) {
    // 设置超时时间 100ms
    final long timeLimit = System.currentTimeMillis() + timeoutMills;
    // 恢复 fastMode
    this.fastMode = false;
    //2. 获取 key 进行处理
    int count = 0;
    while (true) {
        //2.1 返回判断
        if(count >= COUNT_LIMIT) {
            log.info("过期淘汰次数已经达到最大次数: {},完成本次执行。", COUNT_LIMIT);
            return;
        }
        if(System.currentTimeMillis() >= timeLimit) {
            this.fastMode = true;
            log.info("过期淘汰已经达到限制时间,中断本次执行,设置 fastMode=true;");
            return;
        }
        //2.2 随机过期
        K key = getRandomKey();
        Long expireAt = expireMap.get(key);
        boolean expireFlag = expireKey(key, expireAt);
        log.debug("key: {} 过期执行结果 {}", key, expireFlag);
        //2.3 信息更新
        count++;
    }
}

随机获取过期 key

/**
 * 随机获取一个 key 信息
 * @return 随机返回的 keys
 * @since 0.0.16
 */
private K getRandomKey() {
    Random random = ThreadLocalRandom.current();
    Set<K> keySet = expireMap.keySet();
    List<K> list = new ArrayList<>(keySet);
    int randomIndex = random.nextInt(list.size());
    return list.get(randomIndex);
}

这个就是网上最常见的实现方法,直接所有 keys 转换为 list,然后通过 random 获取一个元素。

性能改进

方法的缺陷

getRandomKey() 方法为了获取一个随机的信息,代价还是太大了。

如果 keys 的数量非常大,那么我们要创建一个 list,这个本身就是非常耗时的,而且空间复杂度直接翻倍。

所以不太清楚为什么晚上最多的是这一种解法。

优化思路-避免空间浪费

最简单的思路是我们应该避免 list 的创建。

我们所要的只是一个基于 size 的随机值而已,我们可以遍历获取:

private K getRandomKey2() {
    Random random = ThreadLocalRandom.current();
    int randomIndex = random.nextInt(expireMap.size());
    // 遍历 keys
    Iterator<K> iterator = expireMap.keySet().iterator();
    int count = 0;
    while (iterator.hasNext()) {
        K key = iterator.next();
        if(count == randomIndex) {
            return key;
        }
        count++;
    }
    // 正常逻辑不会到这里
    throw new CacheRuntimeException("对应信息不存在");
}

优化思路-批量操作

上述的方法避免了 list 的创建,同时也符合随机的条件。

但是从头遍历到随机的 size 数值,这也是一个比较慢的过程(O(N) 时间复杂度)。

如果我们取 100 次,悲观的话就是 100 * O(N)。

我们可以运用批量的思想,比如一次取 100 个,降低时间复杂度:

/**
 * 批量获取多个 key 信息
 * @param sizeLimit 大小限制
 * @return 随机返回的 keys
 * @since 0.0.16
 */
private Set<K> getRandomKeyBatch(final int sizeLimit) {
    Random random = ThreadLocalRandom.current();
    int randomIndex = random.nextInt(expireMap.size());
    // 遍历 keys
    Iterator<K> iterator = expireMap.keySet().iterator();
    int count = 0;
    Set<K> keySet = new HashSet<>();
    while (iterator.hasNext()) {
        // 判断列表大小
        if(keySet.size() >= sizeLimit) {
            return keySet;
        }
        K key = iterator.next();
        // index 向后的位置,全部放进来。
        if(count >= randomIndex) {
            keySet.add(key);
        }
        count++;
    }
    // 正常逻辑不会到这里
    throw new CacheRuntimeException("对应信息不存在");
}

我们传入一个列表的大小限制,可以一次获取多个。

优化思路-O(1) 的时间复杂度

一开始想到随机,我的第一想法是同时冗余一个 list 存放 keys,然后可以随机返回 key,解决问题。

但是对于 list 的更新,确实 O(N) 的,空间复杂度多出了 list 这一部分,感觉不太值当。

如果使用前面的 map 存储双向链表节点也可以解决,但是相对比较麻烦,前面也都实现过,此处就不赘述了。

其实这里的随机还是有些不足

(1)比如随机如果数据重复了怎么处理?

当然目前的解法就是直接 count,一般数据量较大时这种概率比较低,而且有惰性删除兜底,所以无伤大雅。

(2)随机到的信息很大可能过期时间没到

这里最好采用我们原来的基于过期时间的 map 分类方式,这样可以保证获取到的信息过期时间在我们的掌握之中。

当然各种方法各有利弊,看我们如何根据实际情况取舍。

小结

到这里,一个类似于 redis 的 expire 过期功能,算是基本实现了。

对于 redis 过期的实现,到这里也基本告一段落了。当然,还有很多优化的地方,希望你在评论区写下自己的方法。

开源地址:https://github.com/houbb/cache

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原文地址

Cache Travel-09-从零手写 cache 之 redis expire 过期实现原理

参考资料

JAVA 随机选出MAP中的键

Selecting random key and value sets from a Map in Java

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