简明实用:Redis 高级特性与案例介绍

本文涉及的产品
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
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云数据库 RDS SQL Server,独享型 2核4GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 本文将为大家介绍Redis的一些高级特性以及结合一个具体的实际案例来对Redis进行设计分析。

本文将为大家介绍Redis的一些高级特性以及结合一个具体的实际案例来对Redis进行设计分析。

Redis基础类型回顾

String

Redis中最基本,也是最简单的数据类型。注意,VALUE既可以是简单的String,也可以是复杂的String,如JSON,在实际中常常利用fastjson将对象序列化后存储到Redis中。另外注意mget批量获取可以提高效率。

Hash

Hash结构适用于存储对象,相较于String,存储占用更少的内存。Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值,而且还可以快速定位数据。比如,如果我们把表User中的数据可以这样放置到Redis中:Hash存储,KEY:User,Field:USERID,VALUE:user序列化后的string。

List

既可以当做栈、又可以当做队列。实际上,可以利用List的先进先出或者先进后出的特性维护一段列表,比如排行榜、实时列表等,甚至还可以简单的当做消息队列来使用。

Set

Set是String类型的不重复无序集合。Set的特点在于,它提供了集合的一些运算,比如交集、并集、差集等。这些运算特性,非常方便的解决实际场景中的一些问题,如共同关注、共同粉丝等。

ZSet

ZSet就是SortedSet。实际中,很多排序场景都可以考虑ZSet来做。

Redis发展过程中的三种模式:主从、哨兵、集群

Redis的发展可以从版本的变化看出来,从1.X的主从模式,到2.X的哨兵模式,再到今天3.X的集群模式,可以说这些都是Redis保证数据可靠性、高可用的思路。下面我们来简单实践下。环境说明:这里准备了4台Centos Linux,装有redis的3.0版本。

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主从模式

Redis早期用于保证数据可靠性的一种简单方式。具体来说,Master可用于写、读,而Slave一般只用于读。


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其实在配置上相当简单,只需要在Slave节点配置下Master的IP、PORT、密码即可。

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Master info

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Slave info

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一个Master可以拥有多个Slave

主从复制不会阻塞住Master,在同步数据时Master可以继续处理client端请求

哨兵模式


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对于主从复制模式而言,有个明显的缺点:一旦主节点挂了,那么redis服务将不可用。在2.X中,为了确保可高用,所以发展出来哨兵模式。顾名思义,就是哨兵站岗,去监听master心跳,如果master挂了,那么将从slave中选举出一个master来,从而实现了故障自动切换。

实质上,在Master-Slave模式基础上,只需要在启动一个哨兵服务进行监听就可以,这个哨兵服务可以部署在Master/Slave上,也可以部署到其他机器上。当然,在实际中为了避免哨兵节点的单点性,也会配置多个哨兵服务。

哨兵节点192.168.99.124 sentinel.conf:

sentinel monitor mymaster 192.168.99.121 6379 1

sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000

sentinel parallel-syncs mymaster 2

我们需要告诉哨兵服务:

监控的主节点的IP,PORT

如果master挂了,那么选举的时候,slave达到多少票就可以成为主节点

监控主节点的心跳频率

主节点下有多少slave


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集群模式

Redis集群模式是目前应用非常广泛的,Redis集群模式的出现,也使得以前的一些Redis技术,比如分片、都不在适用了,同时数据的高可靠、数据分布性、服务的高可用性进一步加强。关于Redis集群将在下一篇博客中详细介绍。

Redis的简单事务

目前来看,Redis对事务的支持是比较简单的,在实际应用中,我们基本上是不会使用的。看一个实例,你就会明白。通过multi开启事务,通过exec来提交事务。可以看到,redis的事务目前是不支持一起成功,一起失败这种基本要求的,即便在事务中有错误,亦不会回退,和MySQL的事务功能相距甚远吧。


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Redis持久化机制

Redis是一个支持持久化的内存数据库,也就是说Redis需要经常将内存中的数据同步到硬盘来保证持久化,有2种方式实现。

RDB

RDB方式,也称作快照snapshotting,将内存中的数据以快照的方式写入到二进制文件dump.rdb中,这种方式也是redis的默认方式。可以在redis.conf中设置保存的策略。一句话:redis在N秒内如果超过M个KEY发生修改则自动做快照保存。


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AOF

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AOF,即Append-Only File。要知道RDB的方式,是在一定的时间间隔做一次,如果redis意外down掉,这将意味着会丢失最后一次快照后的所有修改数据,这在生产环境将不太可能接受。AOF比RDB有着更好的持久化方式,通过AOF,redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到命令中,当redis重新启动时,会重新执行文件中保存的写命令来重建数据内容。

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redis.conf:

在实际应用中,为了确保数据高可靠性,应该使用always策略。

发布与订阅消息

概念上比较简单,如果你订阅了频道,那么这个频道上发布的消息,你都会知道。实际中应用较多的是消息中间件(ActiveMQ,RocketMQ)的订阅发布模式(在以后的消息中间件专题再为大家介绍)。

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Redis 案例设计分析

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我们先来看一个京东上进行商品搜索的图。

假设一个类似的场景,有几百万,甚至几千万的商品数据,考虑下如何快速实现搜索查询呢?当然,我们不可能直接查询MySQL,应该需要在MySQL上加一层,可以考虑加一层Redis。

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将MySQL中的数据加载至Redis中,给定条件,直接遍历Hash数据进行查询。如果就这样简单的设计的话,对于京东这样的大流量平台,每天有非常多的人进行商品搜索,而且每个人搜索的条件还不一样,根本无法快速响应。

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如上图所示,我们可以这样设计:

我们事先建立好一系列的SET,实际上这些Set都是各种分类的ProductID集合

用户的搜索条件,实际上就是各种SET进行交、并、补的运算而已

要知道SET进行运算后的结果,就是ProductID集合,此时范围已经有所缩小,比起直接遍历全部商品数据要小不少

上这里也可以看出,Redis虽然用起来简单,但是要综合运用,并根据业务场景进行设计,还是挺有意思的。

原文发布时间为:2018-07-18
本文作者:张丰哲
本文来自云栖社区合作伙伴“高效运维”,了解相关信息可以关注“高效运维”。

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