Redis ist ein Speichersystem für Speicherdatenstruktur, das haupts?chlich als Datenbank, Cache und Message Broker verwendet wird. Zu den Kernmerkmalen geh?ren ein Einzel-Thread-Modell, E/A-Multiplexing, Persistenzmechanismus, Replikations- und Clustering-Funktionen. Redis wird üblicherweise in praktischen Anwendungen für Caching-, Sitzungsspeicher- und Nachrichtenwarteschlangen verwendet. Es kann seine Leistung erheblich verbessern, indem die richtige Datenstruktur ausgew?hlt, Pipelines und Transaktionen verwendet und überwacht und stimmt.

Einführung

Redis, dieses In-Memory-Datenstrukturspeichersystem, kann damit vertraut sein, aber verstehen Sie wirklich seine Architektur und ihren Zweck? In diesem Artikel werden Sie zur Untersuchung der Entwurfsphilosophie und der praktischen Anwendungsszenarien von Redis eingehalten und Ihnen helfen, nicht nur die grundlegende Verwendung von Redis zu beherrschen, sondern auch die Essenz der Hochleistungsdatenverarbeitung zu verstehen.

Nach dem Lesen dieses Artikels k?nnen Sie die Kernarchitektur von Redis verstehen, die Anwendungsmethoden in tats?chlichen Projekten beherrschen und die am besten geeignete Redis -Datenstruktur entsprechend den spezifischen Anforderungen ausw?hlen.

Redis -Grundlagen

Redis, der vollst?ndige Name Remote Dictionary Server, ist ein Open Source -Speicherdatenstruktur -Speichersystem. Es kann als Datenbank, Cache und Message Broker verwendet werden. Redis unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen wie Zeichenfolgen, Hash -Tabellen, Listen, Sammlungen und geordnete Sammlungen. Diese Datenstrukturen erm?glichen es Redis, seine F?higkeiten in verschiedenen Anwendungsszenarien zu zeigen.

Das Kernmerkmal von Redis ist die schnelle Geschwindigkeit, die darauf zurückzuführen ist, dass Daten im Speicher gespeichert sind. Das Single-Thread-Modell und die E/A-Multiplexing-Technologie erm?glichen es Redis, bei hohen gleichzeitigen Anfragen gut abzuarbeiten.

Redis -Architekturanalyse

Einzel- und I/A-Multiplexing

Redis 'Single-Threaded-Modell ist eines der Kern seiner Architektur. Ein einzelnes Threading bedeutet, dass alle Befehle von Redis mit einem Thread verarbeitet werden, was die Konkurrenz zwischen mehreren Threads und der Komplexit?t von Schl?sser vermeiden kann. Ein einzelnes Threading bedeutet jedoch nicht, dass Redis eine schlechte Leistung hat. Im Gegenteil, Redis verwendet E/A -Multiplexing -Technologie, um eine effiziente Netzwerkkommunikation zu erreichen.

Mit E/A -Multiplexing k?nnen Redis mehrere Client -Verbindungen in einem Thread verarbeiten. Redis verwendet den E/A -Multiplexing -Mechanismus, der von Betriebssystemen wie Epoll und Kquee bereitgestellt wird, um auf E/A -Ereignisse mehrerer Dateideskriptoren zu h?ren. Wenn ein Ereignis auftritt, führt Redis den entsprechenden Betrieb gem?? dem Ereignisart durch. Mit dieser Methode kann Redis eine gro?e Anzahl gleichzeitiger Verbindungen unter einem einzelnen Thread verarbeiten und eine effiziente Datenverarbeitung erreichen.

 // Redis I/O Multiplexing Beispiel int aecreatefileEvent (aeeventLoop *eventLoop, int fd, int mask,
        AefileProc *Proc, void *clientData)
{
    if (fd> = eventLoop-> setSize) {
        errno = erange;
        return ae_err;
    }
    AefileEvent *fe = & eventLoop-> Ereignisse [fd];

    if (aeapiadDevent (eventLoop, fd, mask) == -1)
        return ae_err;
    fe-> mask | = mask;
    if (mask & ae_readable) fe-> rfileProc = proc;
    if (mask & ae_writable) fe-> wFileProc = proc;
    fe-> clientData = ClientData;
    if (fd> eventLoop-> maxfd)
        eventLoop-> maxfd = fd;
    return ae_ok;
}

Persistenzmechanismus

Redis liefert zwei Persistenzmechanismen: RDB und AOF. RDB speichert Daten über Schnappschüsse, w?hrend AOF alle Schreibvorg?nge aufzeichnet, um die Beharrlichkeit von Daten zu erreichen.

Der Vorteil von RDB -Schnappschüssen besteht darin, dass sie sich schnell erholen und für kalte Backups geeignet sind. Ihr Nachteil ist jedoch, dass sie m?glicherweise jüngste Daten verlieren. AOF zeichnet alle Schreibvorg?nge auf, die Daten sind vollst?ndiger, aber die Wiederherstellungsgeschwindigkeit ist relativ langsam. Redis unterstützt auch die AOF -Rewrite -Funktion, die die Gr??e von AOF -Dateien komprimieren kann, ohne den Dienst zu beeinflussen.

 // RDB Snapshot Beispiel int rdbsave (char *Dateiname) {
    dictiterator *di = null;
    dictEentry *de;
    int j;
    Datei *fp;
    Char Tmpfile [256];
    lange jetzt jetzt = mstime ();

    SNPRINTF (TMPFILE, 256, "TEMP-%D.RDB", (int) getPid ());
    fp = fopen (tmpfile, "w");
    if (! fp) {
        Redislog (Redis_Warning, "fehlgeschlagener ?ffnung .rdb zum Speichern: %s",
            Strerror (errno));
        return Redis_err;
    }

    if (rdbsaverio (fp, 0, rdb_save_none) == redis_err) {
        fcLose (FP);
        UNLINK (TMPFILE);
        return Redis_err;
    }

    fcLose (FP);
    if (umbenennen (tmpfile, Dateiname) == -1) {
        Redislog (redis_warning, "Fehler mit dem Verschieben von Temp -DB -Datei am endgültigen Ziel: %s", Strrror (Errno));
        UNLINK (TMPFILE);
        return Redis_err;
    }

    Redislog (Redis_Notice, "DB auf der Festplatte gespeichert");
    server.dirty = 0;
    server.lastsave = jetzt;
    return Redis_ok;
}

Replikation und Clustering

Die Replikationsfunktion von Redis erm?glicht es einer Redis -Instanz (Slave -Bibliothek), Daten aus einer anderen Redis -Instanz (Hauptbibliothek) zu kopieren. Dieser Mechanismus kann nicht nur eine redundante Sicherung von Daten implementieren, sondern auch die Leistung von Lesevorg?ngen verbessern, da die Slave -Bibliothek die Leseanforderungen der Hauptbibliothek freigeben kann.

Der Redis -Cluster erweitert die Skalierbarkeit von Redis weiter. Durch das Speichern von Datenscharden in mehreren Redis -Instanzen k?nnen Redis -Cluster gr??ere Datens?tze und h?here gleichzeitige Anforderungen verarbeiten. Das Design von Redis -Cluster erm?glicht es jedem Knoten, Anforderungen unabh?ngig zu behandeln und die Verfügbarkeit und Leistung von Systemen zu verbessern.

 // Redis Copy Beispiel void Replicationfeedslaves (Liste *Slaves, int dictid, Robj ** argv, int argc) {
    ListNode *ln;
    Listiter Li;
    Redisclient *Sklave;
    int j, starten, enden;

    Listrewind (Sklaven & Li);
    while ((ln = listnext (& li))) {
        Slave = ln-> Wert;
        if (slave-> replstate == redis_repl_wait_bgsave_start) Fortsetzung;

        /* Senden Sie den Multi -Befehl, der den Start der Transaktion signalisiert. */
        if (slave-> flags & redis_pre_psync) {
            Addreplymultibulklen (Sklave, Argc);
            für (j = 0; j <argc; j) {
                AddreplyBulk (Sklave, argv [j]);
            }
        } anders {
            start = (slave-> flags & redis_pre_psync)? 0: 1;
            End = (Slave-> Flags & redis_pre_psync)? argc: argc-1;
            AddReplyMultibulklen (Sklave, Endstart);
            für (j = start; j <end; j) {
                AddreplyBulk (Sklave, argv [j]);
            }
        }
    }
}

Die praktische Anwendung von Redis

Redis verfügt über eine breite Palette von Anwendungsszenarien in tats?chlichen Projekten. Hier sind einige g?ngige Verwendungen:

Cache

Eine der h?ufigsten Verwendungen von Redis ist eine Cache -Ebene. Durch das Speichern von Hotspot -Daten in Redis kann die Reaktionsgeschwindigkeit Ihrer Anwendung erheblich verbessert werden. Die LRU -Eliminierungsstrategie und der Ablaufmechanismus von Redis machen es für das Caching sehr geeignet.

 # Beispiel für die Verwendung von Redis als Cache importieren redis

# Verbindung zu Redis Server r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# Cache R.SET SET ('Benutzer: 1', 'John Doe')

# GET Cache User = R.Get ('Benutzer: 1')
print (user.decode ('utf-8')) # output: John Doe

Sitzungspeicher

Redis kann verwendet werden, um Benutzersitzungsdaten zu speichern, insbesondere in verteilten Systemen. Durch die Speicherung von Sitzungsdaten in Redis kann die gemeinsame Nutzung von Sitzungen von Sitzungen realisiert werden, wodurch die Skalierbarkeit der Systeme verbessert wird.

 # Beispiel für die Verwendung von Redis zum Speichern von Sitzungsdaten importieren REDIS
JSON importieren

# Verbindung zu Redis Server r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# Sitzungsdaten Session_Data = {'user_id': 1, 'Benutzername': 'John Doe'}
R.Set ('Session: 12345', json.dumps (session_data))

# Session Data Session = R.get ('Sitzung: 12345')
Wenn Sitzung:
    Session_data = json.Loads (Session.decode ('utf-8'))
    print (session_data) # output: {'user_id': 1, 'Benutzername': 'John Doe'}

Meldungswarteschlange

Die Listendatenstruktur von Redis kann verwendet werden, um einfache Nachrichtenwarteschlangen zu implementieren. Das Hersteller- und Verbrauchermodell kann über LPUSH- und RPOP -Befehle implementiert werden.

 # Beispiel für die Verwendung von Redis zur Implementierung der Nachrichtenwarteschlange importieren Redis

# Verbindung zu Redis Server r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# Produzent R.Lpush ('Queue', 'Message1')
R.LPUSH ('Warteschlange', 'Message2')

# Consumer Message = R.Rpop ('Warteschlange')
print (message.decode ('utf-8')) # output: message2

Leistungsoptimierung und Best Practices

Bei der Verwendung von Redis gibt es einige Leistungsoptimierungen und Best Practices, die es wert sind, REDIS zu verwenden:

W?hlen Sie die richtige Datenstruktur aus

Redis bietet eine Vielzahl von Datenstrukturen, von denen jede ihre anwendbaren Szenarien enth?lt. Die Auswahl der richtigen Datenstruktur kann die Leistung von Redis erheblich verbessern. Verwenden Sie beispielsweise bestellte Sets, um Ranglisten zu implementieren, Hash -Tabellen zum Speichern von Objekten usw.

 # Beispiel für Ranglisten mit geordneten Sammlungen importieren Redis

# Verbindung zu Redis Server r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# Benutzerbewertung R.Zadd ('Rangliste', {'user1': 100, 'user2': 200, 'user3': 150} hinzufügen.

# Holen Sie sich die Top Drei in der Rangliste top_three = r.zrevrange ('Rangliste', 0, 2, With Scores = True)
Für den Benutzer bewerten Sie in TOP_THREE:
    print (f '{user.decode ("utf-8")}: {Score}')

Pipelines und Transaktionen

Die Pipeline- und Transaktionsfunktionen von Redis k?nnen die Leistung von Stapeloperationen verbessern. Mit Pipeline k?nnen Clients mehrere Befehle in die Redisation verbringen und das Netzwerkaufwand reduzieren. Transaktionen gew?hrleisten die Atomizit?t einer Reihe von Befehlen.

 # Beispiel für die Verwendung von Redis Pipeline Import REDIS

# Verbindung zu Redis Server r = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0)

# Verwenden Sie Pipe = R.Pipeline ()
pipe.set ('key1', 'value1')
pipe.set ('key2', 'value2')
pipe.execute ()

überwachung und Stimmung

Verwenden Sie die überwachungstools von Redis wie Redis Insight oder den Befehl monitor von Redis CLI. Durch die Analyse langsamer Abfrageprotokolle und Speicherverbrauch k?nnen Leistungsgp?sse gefunden und abgestimmt werden.

 # überwachung Redis mit dem Befehl monitor von Redis CLI
Redis-Cli Monitor

Zusammenfassen

Redis 'architektonisches Design und vielf?ltige Anwendungsszenarien machen es in der modernen Anwendungsentwicklung unverzichtbar. Indem Sie die Kernkonzepte von Redis wie ein einzelnes Thread-Modell, das E/O-Multiplexing, den Persistenzmechanismus, die Replikation und das Clustering eingehend verstehen, k?nnen Sie Redis besser nutzen, um die Leistung und Skalierbarkeit Ihrer Anwendung zu verbessern.

In praktischen Anwendungen sind die Auswahl der richtigen Datenstruktur, die Verwendung von Pipelines und Transaktionen sowie die überwachung und Abstimmung die Schlüssel zur Verbesserung der Redisleistung. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen, Redis besser zu verstehen und anzuwenden, und ich wünsche Ihnen eine reibungslose Reise auf Redis!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRedis: Verst?ndnis seiner Architektur und des Zwecks. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!