Pourquoi utiliser Redis? Avantages et avantages
Redis est une puissante solution de base de données car elle offre des performances rapides, de riches structures de données, une haute disponibilité et une évolutivité, des capacités de persistance et un large éventail de support écosystémique. 1) Performances extrêmement rapides: les données de Redis sont stockées en mémoire et ont des vitesses de lecture et d'écriture extrêmement rapides, adaptées aux applications élevées de concurrence et de latence faible. 2) Rich Structure de données: prend en charge plusieurs types de données, tels que des listes, des collections, etc., qui conviennent à une variété de scénarios. 3) Haute disponibilité et évolutivité: prend en charge la réplication maître-esclave et le mode de cluster pour atteindre la haute disponibilité et l'évolutivité horizontale. 4) Persistance et sécurité des données: la persistance des données est obtenue via RDB et AOF pour garantir l'intégrité et la fiabilité des données. 5) Support de l'écosystème et de la communauté larges: avec un énorme écosystème et une communauté active, fournissant des outils riches et un support de documentation.
introduction
Vous recherchez une solution de base de données qui peut considérablement améliorer les performances et l'évolutivité de votre application? Si vous êtes curieux de cette question, vous êtes au bon endroit. Cet article plongera sur les raisons pour lesquelles Redis est un outil si puissant et quels avantages spécifiques il peut apporter à votre projet. En lisant cet article, vous découvrirez les forces fondamentales de Redis et comment utiliser ces forces pour optimiser votre application dans des projets du monde réel.
Qu'est-ce que Redis?
Redis, Nom complet Demote Dictionary Server, est un système de stockage de structure de données de mémoire open source qui peut être utilisé comme courtier de base de données, de cache et de messages. Il prend en charge une variété de types de données, tels que des chaînes, des listes, des collections, des tables de hachage, etc. Redis est si populaire car il offre des performances et une flexibilité extrêmement élevées.
Pourquoi utiliser Redis?
Lorsque nous envisageons d'utiliser Redis, c'est généralement pour résoudre certains problèmes ou besoins. Regardons les principaux avantages de Redis:
Performance extrêmement rapide
Toutes les données de Redis sont stockées en mémoire, ce qui signifie qu'elle est lue et écrite extrêmement rapidement. Par rapport aux bases de données traditionnelles basées sur le disque, le temps de réponse de Redis peut atteindre des microsecondes. Ceci est crucial pour les applications qui nécessitent une concurrence élevée et une faible latence.
Par exemple, j'ai utilisé une fois redis dans un projet de plate-forme de commerce électronique pour mettre en cache les informations de panier des utilisateurs. Grâce à la lecture et à l'écriture à haut débit de Redis, nous sommes en mesure de mettre à jour le contenu du panier presque en temps réel lorsque les utilisateurs parcourent des articles, améliorant considérablement l'expérience utilisateur.
Importer Redis # Connexion au serveur redis redis_client = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0) # Définir des informations de panier d'achat utilisateur user_id = 'user123' cart = ['item1', 'item2', 'item3'] redis_client.set (user_id, str (cart)) # Obtenir des informations de panier d'achat utilisateur user_cart = redis_client.get (user_id) print (user_cart.decode ('utf-8')) # output: ['item1', 'item2', 'item3']
Structures de données riches
Redis prend non seulement en charge le stockage de paires de valeurs clés simples, mais fournit également une variété de structures de données complexes, telles que les listes, les collections, les tables de hachage, etc.
Dans un développement d'applications sociales, j'ai utilisé la structure des données de collecte de Redis pour implémenter la fonction d'attention des utilisateurs. Grâce aux opérations de collecte de Redis, nous pouvons rapidement calculer les préoccupations courantes de l'utilisateur, simplifiant considérablement la logique backend.
Importer Redis # Connexion au serveur redis redis_client = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0) # Les utilisateurs suivent les autres utilisateurs user1 = 'user1' user2 = 'user2' user3 = 'user3' redis_client.sadd (f'following: {user1} ', user2, user3) redis_client.sadd (f'following: {user2} ', user1, user3) # Calculer Common_following = redis_client.ster (f'following: {user1} ', f'following: {user2}') print (Common_following) # Output: {b'user3 '}
Haute disponibilité et évolutivité
Redis prend en charge les modes de réplication et de cluster maître-esclave, ce qui lui permet d'atteindre une haute disponibilité et une évolutivité horizontale. Dans un grand système d'analyse des données en temps réel, j'utilise des clusters Redis pour stocker et traiter des données massives. Grâce au cluster Redis, nous pouvons stocker des éclats de données sur plusieurs serveurs, améliorant les performances globales et la stabilité du système.
Cependant, il existe également certains pièges potentiels à connaître lors de l'utilisation des clusters Redis. Par exemple, le fragment des données peut entraîner une complexité accrue de certaines opérations, tout en nécessitant également des efforts de configuration et de gestion supplémentaires.
Importer Redis # Connexion au cluster redis redis_cluster = redis.rediscluster (startup_nodes = [{'host': '127.0.0.1', 'port': '7000'}]) # Stockez les données dans le cluster redis_cluster.set ('key1', 'value1') redis_cluster.set ('key2', 'value2') # Obtenez des données de la valeur du cluster1 = redis_cluster.get ('key1') valeur2 = redis_cluster.get ('key2') print (valeur1.decode ('utf-8')) # sortie: valeur1 print (valeur2.decode ('utf-8')) # sortie: valeur2
Persévérance et sécurité des données
Redis soutient deux méthodes de persistance: RDB et AOF. RDB enregistre les données en générant régulièrement des instantanés, tandis que AOF réalise la persistance des données en enregistrant chaque opération d'écriture. Ces deux méthodes présentent leurs propres avantages et inconvénients. RDB convient à la récupération rapide, tandis que l'AOF convient plus aux scénarios avec des exigences élevées de sécurité des données.
Dans un projet d'application financière, nous avons choisi AOF comme méthode de persistance pour assurer l'intégrité et la fiabilité des données. Cependant, il est important de noter son impact sur les performances lors de l'utilisation de l'AOF, car les écritures fréquentes peuvent augmenter le fardeau des E / S du disque.
Importer Redis # Connexion au serveur redis redis_client = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0) # Configurer AOF Persistance redis_client.config_set («APPENDONLY», «Oui») redis_client.config_set ('APPENDFSYNC', 'EverySec') # Store Data redis_client.set ('key1', 'value1') redis_client.set ('key2', 'value2')
Écosystème large et soutien communautaire
Redis a un énorme écosystème et une communauté active, ce qui signifie que vous pouvez trouver un grand nombre d'outils, de bibliothèques et de documentation pour vous aider à mieux utiliser Redis. Au cours du processus de développement, j'utilise souvent la bibliothèque client officielle de Redis et certains outils tiers pour simplifier le développement et le fonctionnement et le travail de maintenance.
Par exemple, dans une application de chat en direct, j'ai utilisé la fonctionnalité Pub / Sub de Redis pour implémenter Push Message. Avec le solide soutien communautaire de Redis, j'ai pu trouver rapidement un exemple de code et de meilleures pratiques pertinents, accélérant considérablement le processus de développement.
Importer Redis # Connexion au serveur redis redis_client = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0) # Publier Message Def Publish_Message (Channel, Message): redis_client.publish (canal, message) # Abonnez-vous au message def abonnez-vous_to_channel (canal): pubsub = redis_client.pubsub () PubSub.Subscribe (canal) pour le message dans pubsub.Listen (): Si message ['type'] == 'Message': print (f "Message reçu: {message ['data']. Decode ('utf-8')}") # Utilisez l'exemple Publish_Message ('Chat', 'Hello, World!') abonnez-vous_to_channel ('chat')
Optimisation des performances et meilleures pratiques
Lorsque vous utilisez Redis, il existe des conseils pour vous aider à mieux optimiser les performances et à améliorer la qualité du code:
- Utilisation raisonnable des structures de données : sélectionnez la structure de données appropriée en fonction des besoins réels. Par exemple, utilisez des listes pour implémenter les files d'attente de messages et les ensembles pour implémenter la déduplication.
- Définir un temps d'expiration raisonnable : pour les données mises en cache, la définition d'un temps d'expiration raisonnable peut éviter un débordement de mémoire tout en gardant les données fraîches.
- Utilisation du pipeline : lorsque plusieurs commandes doivent être exécutées, l'utilisation du pipeline peut réduire les frais généraux du réseau et améliorer l'efficacité de l'exécution.
Importer Redis # Connexion au serveur redis redis_client = redis.redis (host = 'localhost', port = 6379, db = 0) # Utilisez le pipeline pour exécuter la commande avec redis_client.pipeline () en tant que tuyau: Pipe.set ('key1', 'value1') Pipe.set ('key2', 'value2') pipe.execute ()
- Surveillance et réglage : surveiller régulièrement les indicateurs de performances de Redis, tels que l'utilisation de la mémoire, le nombre de connexions, etc., et se régleront et optimiser rapidement.
Dans les projets réels, j'ai découvert une fois un problème de fuite de mémoire en surveillant l'utilisation de la mémoire de Redis. Grâce à l'analyse et à l'optimisation, nous avons réussi à réduire l'utilisation de la mémoire de 30%, améliorant considérablement la stabilité du système.
en conclusion
Redis est devenu un outil indispensable dans le développement d'applications modernes avec ses performances rapides, ses riches structures de données, sa haute disponibilité et son évolutivité, ses capacités de persistance et un large éventail d'écosystèmes. Grâce à l'introduction et à un exemple de code de cet article, vous devriez avoir une compréhension plus approfondie des avantages de Redis et être en mesure de mieux utiliser Redis dans des projets réels pour améliorer les performances et l'évolutivité de votre application.
Que vous commenciez à interagir avec Redis ou que vous ayez une certaine expérience dans l'utilisation, j'espère que cet article pourra vous fournir des informations précieuses et des conseils pratiques. Je vous souhaite tout le meilleur et plus de succès dans l'utilisation de Redis!
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Linux System restreint les ressources utilisateur via la commande UliMIT pour éviter une utilisation excessive des ressources. 1.Ulimit est une commande shell intégrée qui peut limiter le nombre de descripteurs de fichiers (-n), la taille de la mémoire (-v), le nombre de threads (-u), etc., qui sont divisés en limite douce (valeur effective actuelle) et limite dure (limite supérieure maximale). 2. Utilisez directement la commande ulimit pour une modification temporaire, telle que Ulimit-N2048, mais elle n'est valable que pour la session en cours. 3. Pour un effet permanent, vous devez modifier /etc/security/limits.conf et les fichiers de configuration PAM, et ajouter SessionRequiredPam_limits.so. 4. Le service SystemD doit définir Lim dans le fichier unitaire

Les étapes de dépannage et de réparation des défaillances de réplication des esclaves de Redis incluent: 1. Vérifiez la connexion réseau et utilisez Ping ou Telnet pour tester la connectivité; 2. Vérifiez le fichier de configuration Redis pour vous assurer que la réplique et le temps de remplacement sont définis correctement; 3. Vérifiez le fichier journal Redis et recherchez des informations d'erreur; 4. S'il s'agit d'un problème de réseau, essayez de redémarrer le périphérique réseau ou de changer le chemin alternatif; 5. S'il s'agit d'un problème de configuration, modifiez le fichier de configuration; 6. S'il s'agit d'un problème de synchronisation des données, utilisez la commande SlaveOf pour réintégrer les données.

Les étapes d'emplacement et de traitement rapides de la défaillance du nœud de cluster redis sont les suivantes: 1. Confirmez le défaut: utilisez la commande CluSterodes pour afficher l'état du nœud. Si l'échec est affiché, le nœud échouera. 2. Déterminez la cause: vérifiez le réseau, le matériel et la configuration. Les problèmes courants incluent les limites de mémoire dépassant. 3. Réparation et restauration: prenez des mesures basées sur les raisons, telles que le redémarrage du service, le remplacement du matériel ou la modification de la configuration. 4. Remarques: Assurer la cohérence des données, sélectionner les politiques de basculement appropriées et établir des systèmes de surveillance et d'alarme.

Redis et RabbitMQ ont chacun leurs propres avantages dans les scénarios de performance et d'application conjointe. 1.Redis fonctionne parfaitement dans la lecture et l'écriture des données, avec une latence de hausses pour les microsecondes, adapté à des scénarios de concurrence élevés. 2.Rabbitmq se concentre sur la messagerie, la latence en millisecondes et prend en charge les modèles multi-quelles et consommateurs. 3. Dans les applications conjointes, Redis peut être utilisé pour le stockage des données, RabbitMQ gère les tâches asynchrones et améliore la vitesse et la fiabilité de la réponse du système.

Des solutions efficaces au problème du cerveau divisé dans le cluster redis comprennent: 1) l'optimisation de la configuration du réseau pour assurer la stabilité de la connexion; 2) Surveillance du nœud et détection des défauts, surveillance en temps réel avec outils; 3) Mécanisme de basculement, fixant des seuils élevés pour éviter plusieurs nœuds maître; 4) Garantie de cohérence des données, en utilisant la fonction de réplication pour synchroniser les données; 5) Intervention et récupération manuelle et traitement manuel si nécessaire.

Les méthodes pour améliorer les performances de persistance redis via la configuration incluent: 1. Ajustez les paramètres de sauvegarde de RDB pour réduire la fréquence de génération d'instantané; 2. Définissez le paramètre APPENDFSYNC d'AOF sur EverySEC; 3. Utilisez AOF et RDB en combinaison; 4. Utilisez des paramètres sans apprendfsync-on-liwrite pour optimiser les performances de réécriture AOF; 5. Activer le mode de persistance hybride. Ces configurations peuvent améliorer les performances tout en garantissant la sécurité des données.

Utilisez le filtre Bloom pour protéger la pénétration du cache car il peut rapidement déterminer si un élément peut exister, intercepter les demandes inexistantes et protéger la base de données. Le filtre Redis Bloom juge efficacement l'existence d'éléments par une faible utilisation de la mémoire, intercepte avec succès les demandes non valides et réduit la pression de la base de données. Malgré le taux de mauvaise évaluation, une telle erreur de jugement est acceptable dans la protection de la pénétration du cache.

La collection Redis est sélectionnée pour implémenter la déduplication des données car elle prend en charge l'insertion et la recherche rapides, et il déduplication automatique. 1) La collection Redis est basée sur une structure de collecte ordonnée sans éléments de répétition, et convient aux scénarios où l'insertion rapide et la requête sont nécessaires. 2) Mais vous devez faire attention à son utilisation de la mémoire, car chaque élément occupe la mémoire. 3) Il peut être optimisé pour une utilisation grâce à un stockage de fragment, un nettoyage régulier et combiné avec un autre stockage.
