redis 实战总结

## redis是做什么的

一个数据结构存储器,数据驻留在内存里,可以在程序的两次之间保存数据

## 一些实现细节和比较好的地方

redis 的 string 是 binary-safe 的,可以存储任意的二进制数据(bytes),甚至可以把图片存储在 redis 中

## 经常用到的场合

1. 用作缓存

1. 最基础的,最经典的应用场合,当查询数据库或者ES等存储代价比较高的时候,直接用查询的语句做 key,查询结果用作缓存

2. 用做队列

3. 用做集合,也就是存储一批数据的池子。用作有序集合

## 经常遇到的问题

过期之间只能指定到键级别,而不能指定到集合的键级别

## pipeline

imporve performance by combining multi command into one and reduce TCP times

“`
>>> p = r.pipeline() # 创建一个管道
>>> p.set(‘hello’,’redis’)
>>> p.sadd(‘faz’,’baz’)
>>> p.incr(‘num’)
>>> p.execute()
[True, 1, 1]
>>> r.get(‘hello’)
‘redis’

or

>>> p.set(‘hello’,’redis’).sadd(‘faz’,’baz’).incr(‘num’).execute()
“`

默认的情况下,管道里执行的命令可以保证执行的原子性,执行pipe = r.pipeline(transaction=False)可以禁用这一特性。

## 坑

python redis 客户端中没有decrby指令

# key 的命名

colon sign : is a convention when naming keys. Try to stick with a schema. For instance “object-type:id:field” can be a nice idea, like in “user:1000:password”. I like to use dots for multi-words fields, like in “comment:1234:reply.to”.

## 使用方法

Redis 是个好东西,提供了很多好用的功能,而且大部分实现的都还既可靠又高效(主从复制除外)。所以一开始我们犯了一个天真的用法错误:把所有不同类型的数据都放在了一组 Redis 集群中。

– 长生命周期的用户状态数据
– 临时缓存数据
– 后台统计用的流水数据

导致的问题就是当你想扩分片的时候,客户端 Hash 映射就变了,这是要迁移数据的。而所有数据放在一组 Redis 里,要把它们分开就麻烦了,每个 Redis 实例里面都是千万级的 key。

根据数据性质把 Redis 集群分类;我的经验是分三类:cache、buffer 和 db

– cache:临时缓存数据,加分片扩容容易,一般无持久化需要。
– buffer:用作缓冲区,平滑后端数据库的写操作,根据数据重要性可能有持久化需求。
– db:替代数据库的用法,有持久化需求。

规避在单实例上放热点 key。

同一系统下的不同子应用或服务使用的 Redis 也要隔离开

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后端工程师

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