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(gòu)造ストレージシステムです。そのコア機(jī)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(jī)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(gòu)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(jiān)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(dǎo)入

Redisは、このメモリ內(nèi)データ構(gòu)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當(dāng)に理解していますか？この記事では、Redisのデザイン哲學(xué)と実用的なアプリケーションシナリオを詳細(xì)に調(diào)査し、Redisの基本的な使用を習(xí)得するだけでなく、高性能データ処理の本質(zhì)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(gòu)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辭書(shū)サーバーであるRedisは、オープンソースメモリデータ構(gòu)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(gòu)造をサポートしています。これらのデータ構(gòu)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(jī)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(jī)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、複數(shù)のスレッド間の競(jìng)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?qū)g現(xiàn)します。

I/O多重化により、Redisは1つのスレッドで複數(shù)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、複數(shù)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?qū)g行します。この方法により、Redisは単一のスレッドの下で多數(shù)の同時(shí)接続を処理し、効率的なデータ処理を?qū)g現(xiàn)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?qū)g現(xiàn)します。

RDBスナップショットの利點(diǎn)は、それらが速い回復(fù)であり、コールドバックアップに適していることですが、それらの不利な點(diǎn)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(shū)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(fù)速度は比較的遅いです。 Redisは、AOFの書(shū)き換え関數(shù)もサポートしています。これは、サービスに影響を與えることなく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(zhǎng)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(dòng)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(jī)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(zhǎng)なバックアップを?qū)g裝するだけでなく、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を複數(shù)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(shí)リクエストを処理できます。 Redisクラスターの設(shè)計(jì)により、各ノードはリクエストを個(gè)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(kāi)始を信號(hào)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?qū)g現(xiàn)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(chǎng)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(gòu)造を使用して、簡(jiǎn)単なメッセージキューを?qū)g裝できます。生産者および消費(fèi)者モデルは、LPUSHおよびRPOPコマンドを使用して実裝できます。

 ＃Redisを使用してメッセージキューのインポートRedisを?qū)g裝する例

＃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(fèi)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(gòu)造を選択します

Redisはさまざまなデータ構(gòu)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(gòu)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?qū)g裝し、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(chǎng)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(jī)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、クライアントは複數(shù)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(jiān)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(jiān)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(jiān)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(jiàn)つけて調(diào)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(shè)計(jì)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(kāi)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(gòu)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(jiān)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(yuàn)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(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。