Redis：そのアーキテクチャと目的を理解する

Redisは、主にデータベース、キャッシュ、メッセージブローカーとして使用されるメモリデータ構造ストレージシステムです。そのコア機能には、シングルスレッドモデル、I/O多重化、持続メカニズム、複製、クラスタリング機能が含まれます。 Redisは、キャッシュ、セッションストレージ、メッセージキューのための実際のアプリケーションで一般的に使用されます。適切なデータ構造を選択し、パイプラインとトランザクションを使用し、監視とチューニングを使用することにより、パフォーマンスを大幅に改善できます。

導入

Redisは、このメモリ内データ構造ストレージシステムに精通している可能性がありますが、そのアーキテクチャと目的を本当に理解していますか？この記事では、Redisのデザイン哲学と実用的なアプリケーションシナリオを詳細に調査し、Redisの基本的な使用を習得するだけでなく、高性能データ処理の本質を理解するのに役立ちます。

この記事を読んだ後、Redisのコアアーキテクチャを理解し、実際のプロジェクトでアプリケーション方法をマスターし、特定のニーズに応じて最適なRedisデータ構造を選択できるようになります。

Redisの基本

フルネームリモート辞書サーバーであるRedisは、オープンソースメモリデータ構造ストレージシステムです。データベース、キャッシュ、メッセージブローカーとして使用できます。 Redisは、文字列、ハッシュテーブル、リスト、コレクション、注文コレクションなど、さまざまなデータ構造をサポートしています。これらのデータ構造により、Redisはさまざまなアプリケーションシナリオでスキルを示すことができます。

Redisのコア機能は、高速速度です。これは、メモリにデータを保存するためです。その単一スレッドモデルとI/Oマルチプレックステクノロジーにより、高い並行リクエストを処理する際にRedisがうまく機能することができます。

Redisアーキテクチャ分析

シングルスレッドモデルとI/O多重化

Redisのシングルスレッドモデルは、そのアーキテクチャの中核の1つです。単一のスレッドは、Redisのすべてのコマンドが1つのスレッドで処理されることを意味します。これにより、複数のスレッド間の競合とロックの複雑さを回避できます。ただし、単一のスレッドは、Redisのパフォーマンスが低いことを意味するものではありません。それどころか、RedisはI/O多重化テクノロジーを使用して効率的なネットワーク通信を実現します。

I/O多重化により、Redisは1つのスレッドで複数のクライアント接続を処理できます。 Redisは、EpollやKqueueなどのオペレーティングシステムが提供するI/O多重化メカニズムを使用して、複数のファイル記述子のI/Oイベントをリッスンします。イベントが発生すると、Redisはイベントタイプに応じて対応する操作を実行します。この方法により、Redisは単一のスレッドの下で多数の同時接続を処理し、効率的なデータ処理を実現できます。

 // Redis I/O多重化の例int aecreatefileevent（aeeventloop *eventloop、int fd、int mask、
        aefileproc *proc、void *clientData）
{
    if（fd> = eventloop-> setSize）{
        errno = erange;
        AE_ERRを返します。
    }
    aefileevent *fe =＆eventloop-> events [fd];

    if（aeapiaddevent（eventloop、fd、mask）== -1）
        AE_ERRを返します。
    fe->マスク| =マスク;
    if（mask＆ae_readable）fe-> rfileproc = proc;
    if（mask＆ae_writable）fe-> wfileproc = proc;
    fe-> clientData = clientData;
    if（fd> eventloop-> maxfd）
        eventloop-> maxfd = fd;
    AE_OKを返します;
}

持続メカニズム

Redisは、RDBとAOFの2つの持続メカニズムを提供します。 RDBはスナップショットを介してデータをディスクに保存しますが、AOFはすべての記録操作を記録してデータの持続性を実現します。

RDBスナップショットの利点は、それらが速い回復であり、コールドバックアップに適していることですが、それらの不利な点は、最近のデータを失う可能性があることです。 AOFはすべての書き込み操作を記録し、データはより完全になりますが、回復速度は比較的遅いです。 Redisは、AOFの書き換え関数もサポートしています。これは、サービスに影響を与えることなくAOFファイルのサイズを圧縮できます。

 // rdbスナップショット例int rdbsave（char *filename）{
    dictiterator *di = null;
    dictentry *de;
    int j;
    ファイル *fp;
    char tmpfile [256];
    長い= mstime（）;

    snprintf（tmpfile、256、 "temp-％d.rdb"、（int）getPid（））;
    fp = fopen（tmpfile、 "w"）;
    if（！fp）{
        redislog（redis_warning、 "saving：s％sのためにopening.rdbが失敗しました"、
            strerror（errno））;
        Redis_errを返します。
    }

    if（rdbsaverio（fp、0、rdb_save_none）== redis_err）{
        fclose（fp）;
        Unlink（tmpfile）;
        Redis_errを返します。
    }

    fclose（fp）;
    if（rename（tmpfile、filename）== -1）{
        Redislog（Redis_Warning、 "最終目的地でのTEMP DBファイルの移動エラー：％s」、strrror（errno））;
        Unlink（tmpfile）;
        Redis_errを返します。
    }

    redislog（redis_notice、 "db saved on disk"）;
    server.dirty = 0;
    server.lastsave = now;
    Redis_okを返します;
}

複製とクラスタリング

Redisのレプリケーション機能により、1つのRedisインスタンス（スレーブライブラリ）が別のRedisインスタンス（メインライブラリ）からデータをコピーできます。このメカニズムは、データの冗長なバックアップを実装するだけでなく、奴隷ライブラリがメインライブラリの読み取りリクエストを共有できるため、読み取り操作のパフォーマンスを改善できます。

Redisクラスターは、R​​edisのスケーラビリティをさらに拡張します。 Data Shardを複数のRedisインスタンスに保存することにより、Redisクラスターはより大きなデータセットとより高い同時リクエストを処理できます。 Redisクラスターの設計により、各ノードはリクエストを個別に処理できるようになり、システムの可用性とパフォーマンスが向上します。

 // redisコピーの例void replicationfeedslaves（list *slaves、int dictid、robj ** argv、int argc）{
    listnode *ln;
    listiter li;
    redisclient *奴隷;
    int j、start、end;

    Listrewind（Slaves、＆Li）;
    while（（ln = listnext（＆li）））{
        スレーブ= ln-> value;
        if（slave-> replstate == redis_repl_wait_bgsave_start）継続;

        /*トランザクションの開始を信号するマルチコマンドを送信します。 */
        if（lave-> flags＆redis_pre_psync）{
            AddReplyMultibulklen（Slave、Argc）;
            for（j = 0; j <argc; j）{
                addreplybulk（奴隷、argv [j]）;
            }
        } それ以外 {
            start =（lave-> flags＆redis_pre_psync）？ 0：1;
            end =（lave-> flags＆redis_pre_psync）？ argc：argc-1;
            AddReplyMultibulklen（スレーブ、エンドスタート）;
            for（j = start; j <end; j）{
                addreplybulk（奴隷、argv [j]）;
            }
        }
    }
}

Redisの実用的なアプリケーション

Redisには、実際のプロジェクトで幅広いアプリケーションシナリオがあります。いくつかの一般的な用途は次のとおりです。

キャッシュ

Redisの最も一般的な用途の1つは、キャッシュ層としてです。 Redisにホットスポットデータを保存することにより、アプリケーションの応答速度を大幅に改善できます。 RedisのLRUエリミネーション戦略と有効期限メカニズムにより、キャッシュに非常に適しています。

 ＃レディスをキャッシュインポートredisとして使用する例

＃redisサーバーに接続r = redis.redis（host = 'localhost'、port = 6379、db = 0）

＃セットキャッシュr.set（ 'user：1'、 'john doe'）

＃キャッシュユーザーを取得= r.get（ 'ユーザー：1'）
print（user.decode（ 'utf-8'））＃出力：John Doe

セッションストレージ

Redisは、特に分散システムでユーザーセッションデータを保存するために使用できます。セッションデータをRedisに保存することにより、セッションのクロスサーバー共有を実現することができ、システムのスケーラビリティが向上します。

 ＃Redisを使用してセッションデータを保存する例Redisをインポートする
JSONをインポートします

＃redisサーバーに接続r = redis.redis（host = 'localhost'、port = 6379、db = 0）

＃セッションデータsession_data = {'user_id'：1、 'username'： 'john doe'}
R.Set（ 'Session：12345'、json.dumps（session_data））

＃セッションデータセッションを取得= r.get（ 'セッション：12345'）
セッションの場合：
    session_data = json.loads（session.decode（ 'utf-8'））
    print（session_data）＃出力：{'user_id'：1、 'username'： 'john doe'}

メッセージキュー

Redisのリストデータ構造を使用して、簡単なメッセージキューを実装できます。生産者および消費者モデルは、LPUSHおよびRPOPコマンドを使用して実装できます。

 ＃Redisを使用してメッセージキューのインポートRedisを実装する例

＃redisサーバーに接続r = redis.redis（host = 'localhost'、port = 6379、db = 0）

＃プロデューサーr.lpush（ 'queue'、 'message1'）
r.lpush（ 'queue'、 'message2'）

＃消費者メッセージ= r.rpop（ 'queue'）
print（message.decode（ 'utf-8'））＃出力：message2

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

Redisを使用する際に注目に値するいくつかのパフォーマンスの最適化とベストプラクティスがあります。

適切なデータ構造を選択します

Redisはさまざまなデータ構造を提供し、それぞれに適用可能なシナリオがあります。適切なデータ構造を選択すると、Redisのパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。たとえば、注文されたセットを使用してランキングを実装し、ハッシュテーブルを使用してオブジェクトを保存します。

 ＃注文されたコレクションを使用したランキングの例Redisをインポートします

＃redisサーバーに接続r = redis.redis（host = 'localhost'、port = 6379、db = 0）

＃ユーザースコアR.zadd（ 'Leaderboard'、{'user1'：100、 'user2'：200、 'user3'：150}）を追加

＃ランキングリストのトップ3を取得top_three = r.zrevrange（ 'leaderboard'、0、2、withscores = true）
ユーザーの場合、TOP_THREでスコア：
    print（f '{user.decode（ "utf-8"）}：{score}'）

パイプラインとトランザクション

Redisのパイプラインおよびトランザクション機能は、バッチ操作のパフォーマンスを向上させることができます。パイプラインを使用すると、クライアントは複数のコマンドをRedisにパッケージ化し、ネットワークオーバーヘッドを削減できます。トランザクションは、一連のコマンドの原子性を確保します。

 ＃Redis PipelineインポートRedisを使用する例

＃redisサーバーに接続r = redis.redis（host = 'localhost'、port = 6379、db = 0）

＃Pipe = R.Pipeline（）を使用します
pipe.set（ 'key1'、 'value1'）
pipe.set（ 'key2'、 'value2'）
pipe.execute（）

監視とチューニング

Redis InsightやRedis CLIのモニターコマンドなどのRedisの監視ツールを使用すると、Redisの実行ステータスをリアルタイムで監視できます。遅いクエリログとメモリ使用量を分析することにより、パフォーマンスボトルネックを見つけて調整できます。

 ＃RedisCLIのモニターコマンドを使用してRedisをモニター
Redis-Cliモニター

要約します

Redisの建築設計と多様なアプリケーションシナリオにより、最新のアプリケーション開発に不可欠です。シングルスレッドモデル、I/Oマルチプレックス、持続メカニズム、複製、クラスタリングなどのRedisのコア概念を深く理解することにより、Redisを利用してアプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを改善できます。

実際のアプリケーションでは、適切なデータ構造を選択し、パイプラインとトランザクションを使用し、監視とチューニングはRedisパフォーマンスを改善するためのキーです。この記事がRedisをよりよく理解し、適用するのに役立つことを願っています。Redisでのスムーズな旅をお祈りします。

以上がRedis：そのアーキテクチャと目的を理解するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。