Redis sebagai penyelesaian pemampatan dan penyulitan data untuk pangkalan data cache

Redis, sebagai pangkalan data cache memori sumber terbuka, digunakan secara meluas dalam pembangunan aplikasi. Kelebihan prestasinya yang berkuasa dan cekap menjadikannya salah satu pangkalan data cache yang paling biasa digunakan. Walau bagaimanapun, dalam beberapa senario khas, disebabkan volum data atau keperluan keselamatan yang berlebihan, kami perlu memampatkan dan menyulitkan data Redis.

Artikel ini akan bermula dari dua aspek pemampatan data dan penyulitan Redis, dan meneroka pemampatan data dan penyelesaian penyulitan Redis sebagai pangkalan data cache dalam aplikasi praktikal.

1. Penyelesaian pemampatan data Redis

Apabila Redis menggunakan memori untuk menyimpan data, apabila jumlah data terlalu besar, penggunaan memori meningkat secara mendadak, yang akan menyebabkan prestasi pelayan Redis untuk berkurangan. Pada masa ini, anda perlu menggunakan fungsi pemampatan data Redis untuk memampatkan data untuk mengurangkan penggunaan memori dan meningkatkan prestasi pelayan Redis.

Redis menyokong pelbagai algoritma pemampatan data, termasuk LZF, Snappy, Zlib, LZ4, dsb. Antaranya, algoritma LZF ialah algoritma pemampatan data lalai Redis. Kami boleh menetapkan algoritma mampatan yang digunakan dengan mengkonfigurasi parameter mampatan Redis, seperti berikut:

konfigurasi set mampatan "lzf"

Dalam pembangunan sebenar, kami boleh menetapkannya dengan menggunakan perpustakaan klien Redis Tahap pemampatan data untuk mencapai kesan pemampatan terbaik. Sebagai contoh, apabila menggunakan perpustakaan sambungan phpredis dalam PHP, anda boleh menggunakan kod berikut untuk menetapkan tahap mampatan:

$redis->setOption(Redis::OPT_COMPRESSION, Redis::COMPRESSION_LZF);

2. Penyelesaian penyulitan data Redis

Selain pemampatan data, untuk data sensitif seperti privasi pengguna, kami juga perlu menggunakan penyelesaian penyulitan data untuk memastikan keselamatan data. Dalam Redis, kita boleh menggunakan algoritma penyulitan AES untuk menyulitkan data.

Kami boleh menggunakan perpustakaan sambungan openssl PHP untuk melaksanakan penyulitan AES bagi data Redis. Contohnya, kod berikut boleh menyulitkan data Redis dengan AES:

//Sambung pelayan Redis
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1 ' , 6379);

//Kunci penyulitan AES
$key = pack("H*", "0123456789abcdef0123456789abcdef");

//Data untuk disulitkan>$

//penyulitan AES

$iv = openssl_random_pseudo_bytes(16);
$ciphertext = openssl_encrypt($data, 'AES-128-CBC', $key , OPENSSL_RAW_DATA, $iv);
$redis->set('data', $iv . $ciphertext);

Kod di atas mula-mula melakukan penyulitan AES pada data, dan kemudian menyimpan yang disulitkan data Redis. Apabila membaca data, anda perlu menyahsulit data dahulu, seperti berikut:

//Nyahsulit data

$data = $redis->get('data');
$iv = substr ($data, 0, 16);
$ciphertext = substr($data, 16);
$plaintext = openssl_decrypt($ciphertext, 'AES-128-CBC', $key, OPENSSL_RAW_DATA, $iv) ;

Melalui kod di atas, kami boleh melaksanakan penyulitan AES dan penyahsulitan data Redis. Pendekatan ini juga boleh digunakan pada bahasa lain yang menyokong algoritma penyulitan AES.

Ringkasan

Dalam proses menggunakan pangkalan data cache, keselamatan data dan pengoptimuman prestasi adalah penting. Dalam Redis, kami boleh mencapai tujuan ini melalui pemampatan dan penyulitan data. Sama ada algoritma pemampatan data seperti LZF, Snappy, Zlib, LZ4 atau algoritma penyulitan data AES, ia boleh meningkatkan prestasi dan keselamatan pangkalan data cache Redis dengan berkesan.

Oleh itu, dalam pembangunan sebenar, kita harus memilih algoritma pemampatan dan penyulitan yang sesuai mengikut situasi khusus untuk mencapai kesan aplikasi yang terbaik.

Atas ialah kandungan terperinci Redis sebagai penyelesaian pemampatan dan penyulitan data untuk pangkalan data cache. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!