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Redis GET选项实现的数据过滤策略

2021-07-134.3k 阅读

Redis GET 基础概述

Redis 作为一款高性能的键值对数据库，GET 命令是其获取数据的基础操作之一，用于从 Redis 中获取指定键的值。例如，在常见的场景中，我们向 Redis 中设置一个键值对：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('name', 'John')

然后使用 GET 命令获取该键的值：

value = r.get('name')
print(value.decode('utf - 8'))  # 输出 John

在上述 Python 代码示例中，通过 redis - py 库连接到本地 Redis 实例，先使用 set 方法设置键 name 的值为 John，再通过 get 方法获取 name 键对应的值。这里简单的 GET 操作获取的是完整的值，并没有涉及到数据过滤。

简单的数据过滤需求引入

在实际应用中，我们常常会遇到需要对获取的数据进行过滤的情况。例如，假设我们存储了一个用户信息的 JSON 字符串到 Redis 中：

user_info = '{"name": "Alice", "age": 30, "email": "alice@example.com"}'
r.set('user:1', user_info)

现在，如果我们只希望获取用户的姓名部分，单纯使用 GET 命令获取整个 JSON 字符串后再在应用层进行解析提取，这会带来额外的处理开销。特别是在数据量较大或者对性能要求较高的场景下，在 Redis 层面实现数据过滤就显得尤为重要。

通过自定义编码实现初步过滤

基于分隔符的编码方式

一种简单的实现数据过滤的策略是在存储数据时采用特定的编码方式，例如使用分隔符。假设我们要存储用户的多个信息，如姓名、年龄和地址，并且希望能够分别获取这些信息。我们可以这样存储：

user_data = 'Alice:30:New York'
r.set('user:2', user_data)

然后，通过在应用层解析分隔符来实现简单的数据过滤。比如，我们要获取用户的年龄：

data = r.get('user:2').decode('utf - 8')
age = data.split(':')[1]
print(age)  # 输出 30

这种方式虽然简单，但存在一些局限性。首先，数据的结构被限定为简单的字符串拼接，对于复杂的数据结构难以适用。其次，这种过滤方式依赖于应用层的解析逻辑，并没有真正在 Redis 的 GET 操作层面实现过滤。

位操作编码与过滤

对于一些特定类型的数据，比如标志位数据，我们可以利用 Redis 的位操作来实现编码和过滤。假设我们有一个表示用户权限的键值对，权限以位的形式存储。例如，第 0 位表示是否有读取权限，第 1 位表示是否有写入权限：

# 设置用户权限，具有读取和写入权限
r.setbit('user:3:permissions', 0, 1)
r.setbit('user:3:permissions', 1, 1)

要获取用户是否有读取权限，可以这样操作：

has_read_permission = r.getbit('user:3:permissions', 0)
print(has_read_permission)  # 输出 1，表示有读取权限

位操作在处理这类布尔类型的标志位数据时非常高效，但同样具有局限性，仅适用于这种简单的位标志表示的数据，无法处理复杂的数据结构和多样化的过滤需求。

Redis 模块扩展实现高级过滤

开发自定义 Redis 模块

Redis 允许开发者通过编写模块来扩展其功能。我们可以开发一个自定义模块来实现更高级的数据过滤功能。首先，需要了解 Redis 模块开发的基本结构。以 C 语言为例，一个简单的 Redis 模块框架如下：

#include "redismodule.h"

int RedisModule_OnLoad(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **argv, int argc) {
    if (RedisModule_Init(ctx, "customfilter", 1, REDISMODULE_APIVER_1) == REDISMODULE_ERR)
        return REDISMODULE_ERR;

    return REDISMODULE_OK;
}

在上述代码中，RedisModule_OnLoad 函数是模块的入口点，在模块加载时被调用。RedisModule_Init 函数用于初始化模块，指定模块名称、版本和 API 版本。

在模块中实现过滤逻辑

假设我们要实现一个针对哈希类型数据的过滤功能，能够根据指定的字段获取哈希中的部分数据。我们可以在模块中定义一个新的命令，例如 GET_FILTERED_HASH。

int GetFilteredHashCommand(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **argv, int argc) {
    if (argc < 3) {
        return RedisModule_WrongArity(ctx);
    }

    RedisModuleKey *key = RedisModule_OpenKey(ctx, argv[1], REDISMODULE_READ);
    if (RedisModule_KeyType(key) != REDISMODULE_KEYTYPE_HASH) {
        RedisModule_CloseKey(key);
        return RedisModule_ReplyWithError(ctx, "Key is not a hash");
    }

    RedisModule_AutoMemory(ctx);
    RedisModuleDictIter *iter = RedisModule_DictInitIterator(key, 0);
    RedisModuleDictEntry *entry;
    while ((entry = RedisModule_DictNext(iter)) != NULL) {
        RedisModuleString *field = RedisModule_DictGetEntryKey(entry);
        for (int i = 2; i < argc; i++) {
            if (RedisModule_StringCompare(field, argv[i]) == 0) {
                RedisModule_ReplyWithHashField(ctx, field, RedisModule_DictGetEntryValue(entry));
                break;
            }
        }
    }
    RedisModule_DictReleaseIterator(iter);
    RedisModule_CloseKey(key);
    return REDISMODULE_OK;
}

在上述代码中，首先检查命令的参数个数是否正确。然后打开指定的键，判断其类型是否为哈希。接着，使用 RedisModuleDictIter 遍历哈希中的所有字段和值。对于每个字段，检查是否与传入的过滤字段参数匹配，如果匹配则回复该字段及其对应的值。

注册自定义命令

在 RedisModule_OnLoad 函数中注册我们定义的 GET_FILTERED_HASH 命令：

int RedisModule_OnLoad(RedisModuleCtx *ctx, RedisModuleString **argv, int argc) {
    if (RedisModule_Init(ctx, "customfilter", 1, REDISMODULE_APIVER_1) == REDISMODULE_ERR)
        return REDISMODULE_ERR;

    if (RedisModule_CreateCommand(ctx, "GET_FILTERED_HASH", GetFilteredHashCommand,
                                  "readonly fast", 1, 1, 1) == REDISMODULE_ERR)
        return REDISMODULE_ERR;

    return REDISMODULE_OK;
}

在 Python 中使用这个自定义命令：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.execute_command('HSET', 'user:4', 'name', 'Bob', 'age', 25, 'city', 'London')
result = r.execute_command('GET_FILTERED_HASH', 'user:4', 'name', 'city')
print(result)

上述 Python 代码先使用 HSET 命令设置了一个哈希类型的用户信息，然后通过 execute_command 调用我们自定义的 GET_FILTERED_HASH 命令，获取用户的姓名和城市信息。通过自定义 Redis 模块，我们能够在 Redis 层面实现较为复杂的数据过滤逻辑，提高了数据获取的效率和灵活性。

基于 Lua 脚本的过滤实现

Lua 脚本在 Redis 中的应用基础

Redis 支持执行 Lua 脚本，这为实现数据过滤提供了另一种灵活的方式。Lua 脚本在 Redis 中执行具有原子性，这意味着在脚本执行期间，其他客户端的命令不会打断它。通过 EVAL 命令可以在 Redis 中执行 Lua 脚本。例如，简单的返回当前时间的 Lua 脚本：

lua_script = "return os.time()"
result = r.eval(lua_script, 0)
print(result)

在上述代码中，使用 eval 方法执行 Lua 脚本，该脚本返回当前的时间戳。

Lua 实现哈希数据过滤

对于哈希类型的数据，我们可以编写 Lua 脚本来实现过滤。假设我们有一个哈希存储用户信息，键为 user:5，字段有 name、age、email。我们希望通过 Lua 脚本获取指定字段的值。

local key = KEYS[1]
local fields = {}
for i = 1, #ARGV do
    fields[i] = ARGV[i]
end

local result = {}
for _, field in ipairs(fields) do
    local value = redis.call('HGET', key, field)
    if value then
        result[#result + 1] = field
        result[#result + 1] = value
    end
end

return result

在 Python 中调用这个 Lua 脚本：

lua_script = """
local key = KEYS[1]
local fields = {}
for i = 1, #ARGV do
    fields[i] = ARGV[i]
end

local result = {}
for _, field in ipairs(fields) do
    local value = redis.call('HGET', key, field)
    if value then
        result[#result + 1] = field
        result[#result + 1] = value
    end
end

return result
"""
keys = ['user:5']
args = ['name', 'email']
result = r.eval(lua_script, len(keys), *keys, *args)
print(result)

上述 Lua 脚本首先获取传入的键和字段参数，然后通过 HGET 命令获取每个指定字段的值，并将字段和对应的值组装成结果返回。在 Python 中，通过 eval 方法传入 Lua 脚本、键和参数来执行脚本，获取过滤后的哈希数据。

Lua 实现列表数据过滤

对于列表类型的数据，假设列表中存储了一系列数字，我们希望通过 Lua 脚本获取列表中大于某个阈值的数字。

local key = KEYS[1]
local threshold = tonumber(ARGV[1])
local list = redis.call('LRANGE', key, 0, -1)
local result = {}
for _, num in ipairs(list) do
    local num_value = tonumber(num)
    if num_value > threshold then
        result[#result + 1] = num
    end
end
return result

在 Python 中调用：

lua_script = """
local key = KEYS[1]
local threshold = tonumber(ARGV[1])
local list = redis.call('LRANGE', key, 0, -1)
local result = {}
for _, num in ipairs(list) do
    local num_value = tonumber(num)
    if num_value > threshold then
        result[#result + 1] = num
    end
end
return result
"""
keys = ['number_list']
args = [10]
r.rpush('number_list', 5, 15, 20, 8)
result = r.eval(lua_script, len(keys), *keys, *args)
print(result)

上述 Lua 脚本先获取列表所有元素，然后遍历列表，将大于阈值的元素添加到结果中并返回。在 Python 中，先使用 rpush 方法向列表中添加一些数字，再通过 eval 执行 Lua 脚本获取大于阈值的数字。通过 Lua 脚本，我们能够根据不同的数据类型和过滤需求，灵活地实现数据过滤功能，同时利用 Redis 对 Lua 脚本执行的原子性和高效性，提升整体性能。

结合数据结构特性的过滤策略

有序集合的范围过滤

有序集合（Sorted Set）在 Redis 中有其独特的应用场景，特别是当我们需要根据分数进行范围过滤时。假设我们有一个有序集合存储了用户的积分，键为 user_scores，成员为用户名，分数为对应的积分。

r.zadd('user_scores', {'Alice': 80, 'Bob': 90, 'Charlie': 70})

要获取积分在 75 到 90 之间的用户，可以这样操作：

result = r.zrangebyscore('user_scores', 75, 90)
print(result)

在上述代码中，zrangebyscore 命令用于获取有序集合中指定分数范围内的成员，这就实现了一种基于分数的范围过滤。如果我们希望获取成员及其对应的分数，可以使用 zrangebyscore 并设置 withscores 参数：

result = r.zrangebyscore('user_scores', 75, 90, withscores=True)
print(result)

这样可以获取到成员及其对应的分数，以列表形式返回，方便应用层进一步处理。

集合的交集过滤

集合（Set）在 Redis 中常用于存储不重复的元素集合。假设我们有两个集合，一个集合 users_group1 存储了属于组 1 的用户，另一个集合 users_group2 存储了属于组 2 的用户。

r.sadd('users_group1', 'Alice', 'Bob', 'David')
r.sadd('users_group2', 'Bob', 'Charlie', 'David')

要获取同时属于这两个组的用户，我们可以利用集合的交集操作：

result = r.sinter('users_group1', 'users_group2')
print(result)

sinter 命令返回两个集合的交集，即同时存在于两个集合中的元素。这在实际应用中，例如获取具有多个标签或属性的对象时非常有用。如果我们有多个集合，也可以一次性传入多个集合名称来获取它们的交集：

r.sadd('users_group3', 'Bob', 'David', 'Eve')
result = r.sinter('users_group1', 'users_group2', 'users_group3')
print(result)

通过结合 Redis 不同数据结构的特性，我们能够在不需要复杂自定义逻辑的情况下，实现各种数据过滤策略，满足多样化的业务需求。

基于布隆过滤器的过滤优化

布隆过滤器原理简介

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率很高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否属于一个集合。它通过一个位数组和多个哈希函数来实现。当一个元素加入集合时，通过多个哈希函数计算出在位数组中的位置，并将这些位置置为 1。查询时，同样通过哈希函数计算位置，如果这些位置上的值都为 1，则认为该元素可能在集合中，否则一定不在集合中。由于哈希冲突的存在，布隆过滤器可能会有误判，但不会漏判。

在 Redis 中使用布隆过滤器实现过滤优化

在 Redis 中，我们可以借助一些扩展模块来使用布隆过滤器。例如，RedisBloom 模块。首先，需要安装并加载 RedisBloom 模块。假设我们有一个场景，要判断一个用户 ID 是否可能在一个大的用户集合中。

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 添加元素到布隆过滤器
r.execute_command('BF.ADD', 'user_set', 'user1')
r.execute_command('BF.ADD', 'user_set', 'user2')

# 判断元素是否可能在集合中
is_possible = r.execute_command('BF.EXISTS', 'user_set', 'user1')
print(is_possible)  # 输出 1，表示可能存在

is_possible = r.execute_command('BF.EXISTS', 'user_set', 'user3')
print(is_possible)  # 输出 0，表示一定不存在

在上述代码中，通过 BF.ADD 命令将用户添加到布隆过滤器 user_set 中，然后通过 BF.EXISTS 命令判断用户是否可能在集合中。布隆过滤器在这种场景下可以在查询大量数据前进行快速过滤，减少不必要的实际数据查询，提高系统的整体性能和效率。特别是在处理海量数据时，布隆过滤器的空间优势和快速判断能力能够显著优化数据过滤流程。

数据过滤策略的选择与性能考量

根据数据类型选择策略

不同的数据类型适合不同的数据过滤策略。对于简单的字符串类型，如果只是需要获取部分固定格式的数据，基于分隔符的编码方式可能就足够。但如果是复杂的 JSON 或 XML 格式字符串，可能需要在应用层解析或者通过自定义 Redis 模块、Lua 脚本来实现过滤。对于哈希类型，使用自定义 Redis 模块、Lua 脚本或者利用 Redis 原生提供的部分哈希命令（如 HGET 结合多个字段参数）都可以实现过滤。有序集合适合基于分数范围的过滤，集合适合交集、并集等过滤操作。

性能影响因素分析

  1. 网络开销：每次从 Redis 获取数据都涉及网络通信，频繁的小数据量获取会增加网络开销。例如，在使用基于分隔符编码方式进行多次解析获取不同部分数据时，如果每次都从 Redis 获取完整数据，会增加网络流量。而通过自定义模块或 Lua 脚本在 Redis 端实现过滤，可以减少返回的数据量，降低网络开销。
  2. CPU 开销：复杂的过滤逻辑，如在自定义 Redis 模块中进行大量计算或者在 Lua 脚本中进行复杂的循环和判断，会增加 Redis 服务器的 CPU 开销。在选择过滤策略时，需要平衡过滤功能的复杂度和 CPU 资源的使用。例如，对于简单的范围过滤，使用 Redis 原生的数据结构命令（如有序集合的 zrangebyscore）通常比在 Lua 脚本中自己实现范围过滤更高效，因为原生命令经过了优化。
  3. 内存开销：某些过滤策略可能会增加内存使用。例如，使用布隆过滤器虽然在空间上相对节省，但需要额外的内存来存储位数组和哈希函数相关信息。在设计数据过滤方案时，需要综合考虑数据量、内存限制以及性能要求，选择最合适的策略。

通过对各种 Redis GET 选项实现的数据过滤策略的深入分析，我们可以根据不同的业务场景和性能需求，灵活选择和组合这些策略，以实现高效的数据获取和过滤，提升整个系统的性能和可扩展性。