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Redis STORE选项实现的存储数据更新机制

2022-09-124.9k 阅读

Redis 简介

Redis 是一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis 支持多种数据结构，如字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）和有序集合（sorted sets）等，这使得它在处理各种不同类型的数据时非常灵活。同时，由于其基于内存的特性，Redis 提供了非常高的读写性能，在很多场景下能够极大地提升应用程序的响应速度。

Redis 数据更新的基础概念

在 Redis 中，数据的更新操作是通过各种命令来实现的。例如，对于字符串类型的数据，我们可以使用 SET 命令来更新一个键值对：

import redis

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

上述 Python 代码使用 redis - py 库连接到本地 Redis 实例，并使用 SET 命令更新了键 my_key 的值为 new_value。对于哈希类型的数据，我们可以使用 HSET 命令来更新哈希表中的某个字段值：

r.hset('my_hash', 'field1', 'new_field_value')

这行代码更新了哈希键 my_hash 中字段 field1 的值为 new_field_value。

Redis STORE 选项概述

Redis 本身并没有一个直接命名为 STORE 的选项，不过在一些相关命令和操作中有类似的概念。例如，在使用 MSETNX（Multiple SET if Not eXists）命令时，它会尝试设置多个键值对，但只有在所有键都不存在的情况下才会执行设置操作。从某种意义上来说，这可以看作是一种有条件的 “存储” 操作，与 “STORE” 的概念相关。MSETNX 命令的语法如下：

MSETNX key1 value1 [key2 value2 ...]

在 Redis 客户端中执行这个命令，如果所有键都不存在，命令会成功设置所有键值对并返回 1；如果有任何一个键已经存在，命令不会设置任何键值对并返回 0。以下是使用 redis - py 库实现 MSETNX 的代码示例：

result = r.msetnx({'key1': 'value1', 'key2': 'value2'})
print(result)

基于 STORE 类似概念实现数据更新机制

  1. 条件更新机制
    • 以 MSETNX 为例，它提供了一种条件更新的方式。在实际应用中，比如在分布式系统中，我们可能有多个节点同时尝试更新某个数据。如果直接使用 MSET 命令，可能会导致数据冲突。而 MSETNX 可以确保只有在所有相关键都不存在的情况下才进行更新，从而避免数据被意外覆盖。例如，在一个分布式锁的实现中，我们可以使用 SETNX（MSETNX 的单个键版本）来尝试获取锁：
lock_acquired = r.setnx('lock_key', 'lock_value')
if lock_acquired:
    try:
        # 执行需要加锁的业务逻辑
        pass
    finally:
        r.delete('lock_key')
else:
    print('未能获取锁')
  • 这种条件更新机制类似于一种 “存储” 策略，只有满足特定条件（键不存在）时才进行存储（更新）操作。
  1. 事务中的 STORE 相关行为
    • Redis 事务允许我们将多个命令打包成一个原子操作。在事务中，我们可以结合 WATCH 命令来实现一种更复杂的条件更新机制。WATCH 命令可以监视一个或多个键，当事务执行时，如果被监视的键在事务开始后被其他客户端修改，那么整个事务将被取消。以下是一个示例：
pipe = r.pipeline()
pipe.watch('my_key')
try:
    value = pipe.get('my_key')
    new_value = int(value) + 1 if value else 1
    pipe.multi()
    pipe.set('my_key', new_value)
    pipe.execute()
except redis.WatchError:
    print('数据在事务执行期间被修改，事务取消')
  • 在上述代码中，我们首先使用 WATCH 监视 my_key。然后获取 my_key 的值并进行计算得到 new_value。接着使用 multi 开启事务，在事务中设置 my_key 的新值。如果在事务执行前 my_key 被其他客户端修改，execute 会抛出 WatchError，事务将不会执行。这可以看作是一种更高级的 “存储” 更新机制，它确保了在数据未被其他操作修改的前提下进行存储更新。
  1. 过期时间与 STORE 概念结合
    • Redis 允许我们为键设置过期时间。在更新数据时，可以结合过期时间来实现一些特殊的存储更新逻辑。例如，我们可能希望某个缓存数据在更新后具有一定的有效期。可以在使用 SET 命令时通过 ex 参数设置过期时间（单位为秒）：
r.setex('cached_data', 3600, 'new_cached_value')
  • 上述代码设置了键 cached_data 的值为 new_cached_value，并设置了过期时间为 3600 秒（1 小时）。这可以看作是一种带有时间限制的 “存储” 更新，即数据存储在 Redis 中一段时间后会自动过期删除。

基于 STORE 选项实现数据更新机制的应用场景

  1. 缓存更新
    • 在应用程序中，缓存是常用的性能优化手段。例如，在一个 Web 应用中，我们可能从数据库中查询数据并缓存到 Redis 中。当数据库中的数据发生变化时，我们需要更新 Redis 中的缓存数据。使用类似 STORE 的条件更新机制可以确保缓存更新的准确性。比如，我们可以在更新缓存时使用 MSETNX 来避免缓存被意外覆盖。假设我们有多个缓存键相关联，如 user_info_{user_id} 和 user_preferences_{user_id}，我们可以使用 MSETNX 来更新这些缓存键：
user_id = 123
cache_data = {
    f'user_info_{user_id}': 'new_user_info',
    f'user_preferences_{user_id}': 'new_user_preferences'
}
result = r.msetnx(cache_data)
if not result:
    # 如果更新失败，可能需要采取其他策略，如直接覆盖
    for key, value in cache_data.items():
        r.set(key, value)
  1. 分布式数据一致性维护
    • 在分布式系统中，确保数据一致性是一个重要挑战。通过类似 STORE 的条件更新机制，如 WATCH 命令结合事务，可以帮助维护数据一致性。例如，在一个分布式账本系统中，多个节点可能同时尝试更新账本数据。使用 WATCH 监视账本相关的键，只有在账本数据未被其他节点修改的情况下，事务中的更新操作才会执行，从而保证了数据的一致性。
# 假设在分布式账本系统中
ledger_key = 'ledger_data'
pipe = r.pipeline()
pipe.watch(ledger_key)
try:
    ledger_value = pipe.get(ledger_key)
    # 根据业务逻辑更新账本值
    new_ledger_value = ledger_value + 1 if ledger_value else 1
    pipe.multi()
    pipe.set(ledger_key, new_ledger_value)
    pipe.execute()
except redis.WatchError:
    print('账本数据在事务执行期间被修改，重新尝试')
  1. 数据版本控制
    • 可以利用 Redis 的数据更新机制实现简单的数据版本控制。例如，为每个数据键维护一个版本号键。每次更新数据时，先获取当前版本号，递增版本号后再更新数据和版本号。这可以通过事务来确保原子性。
data_key ='my_data'
version_key ='my_data_version'
pipe = r.pipeline()
pipe.watch(version_key)
try:
    version = pipe.get(version_key)
    new_version = int(version) + 1 if version else 1
    new_data = 'updated_data'
    pipe.multi()
    pipe.set(data_key, new_data)
    pipe.set(version_key, new_version)
    pipe.execute()
except redis.WatchError:
    print('版本数据在事务执行期间被修改，重新尝试')

深入 Redis 数据更新机制的底层实现

  1. Redis 数据结构与更新操作
    • Redis 使用多种数据结构来存储数据，不同的数据结构对应不同的更新操作实现。例如，对于字符串类型，Redis 内部使用简单动态字符串（SDS）来存储。SET 命令更新字符串值时，首先会检查键是否存在。如果存在，会释放旧的 SDS 并创建新的 SDS 来存储新值。对于哈希类型，Redis 使用字典结构来存储键值对。HSET 命令更新哈希字段值时，会在字典中查找对应的字段，如果字段存在则更新其值，否则添加新的字段值对。
    • 在 Redis 的源码中，setCommand 函数用于处理 SET 命令：
void setCommand(client *c) {
    robj *o;
    long long milliseconds = 0;
    int unit = UNIT_SECONDS;
    int flags = OBJ_SET_NO_FLAGS;
    // 解析命令参数
    //...
    o = createObject(OBJ_STRING, sdsdup(c->argv[1]->ptr));
    setKey(c->db, c->argv[0], o);
    // 设置过期时间等操作
    //...
}
  • 上述简化的代码展示了 SET 命令在 Redis 源码中的实现过程，包括创建新的字符串对象并设置到数据库中。
  1. 事务与更新原子性
    • Redis 事务的实现基于 MULTI、EXEC、DISCARD 和 WATCH 命令。当客户端发送 MULTI 命令时，Redis 会将后续的命令放入一个队列中。当 EXEC 命令被发送时，Redis 会依次执行队列中的命令。为了保证事务的原子性，Redis 在执行事务期间不会中断，即使遇到错误也会继续执行队列中的其他命令（除非是语法错误，这种情况下整个事务不会执行）。
    • 对于 WATCH 命令，Redis 使用了一个机制来跟踪被监视键的变化。当一个键被修改时，会标记其相关的 WATCH 状态。在执行 EXEC 时，会检查被监视键的 WATCH 状态，如果有任何被监视键被修改，则取消事务执行。
    • 在 Redis 源码中，execCommand 函数负责执行事务：
void execCommand(client *c) {
    int j;
    robj **orig_argv;
    int orig_argc;
    // 检查事务状态等
    //...
    for (j = 0; j < c->mstate.count; j++) {
        orig_argv = c->mstate.commands[j].argv;
        orig_argc = c->mstate.commands[j].argc;
        // 执行事务中的每个命令
        call(c, orig_argv, orig_argc, CMD_CALL_FULL);
    }
    // 处理事务执行结果等
    //...
}
  • 上述代码展示了 EXEC 命令如何遍历事务队列并执行其中的每个命令。
  1. 过期时间与数据更新
    • Redis 使用一个过期字典来管理键的过期时间。当一个键被设置了过期时间时，会将其添加到过期字典中。在每次执行命令时，Redis 会检查过期字典，删除已过期的键。当更新一个键时，如果该键设置了过期时间，更新操作可能会影响过期时间的处理。例如，如果使用 SET 命令更新一个带有过期时间的键，默认情况下过期时间会被保留。但如果使用 SETEX 命令更新键，会同时更新键的值和过期时间。
    • 在 Redis 源码中，expireIfNeeded 函数用于检查并删除过期键：
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key) {
    mstime_t when = getExpire(db, key);
    if (when < 0) return 0;
    if (mstime() > when) {
        if (server.cluster_enabled) {
            // 集群环境下的处理
            //...
        }
        propagateExpire(db, key, server.lazyfree_lazy_expire);
        return 1;
    }
    return 0;
}
  • 上述代码展示了 Redis 如何检查键是否过期并进行相应处理。

优化基于 STORE 选项的数据更新机制

  1. 减少不必要的更新
    • 在实际应用中，应尽量减少不必要的数据更新。例如，在缓存更新场景中，可以通过更细粒度的缓存控制来避免对整个缓存数据的更新。假设我们有一个复杂的对象缓存，对象包含多个属性。如果只有其中一个属性发生变化，我们可以通过哈希类型的 HSET 命令只更新该属性对应的字段，而不是使用 SET 命令更新整个对象缓存。
# 假设缓存一个用户对象
user_key = 'user:123'
# 只更新用户的年龄属性
r.hset(user_key, 'age', 30)
  1. 批量更新优化
    • 当需要更新多个键值对时，使用批量更新命令（如 MSET、MSETNX）可以减少网络开销。相比于多次执行单个 SET 命令，一次 MSET 命令可以在一次网络交互中完成多个键值对的更新。例如，在更新多个用户的基本信息时：
user1_info = {'user:1:name': 'Alice', 'user:1:age': 25}
user2_info = {'user:2:name': 'Bob', 'user:2:age': 30}
all_info = {**user1_info, **user2_info}
r.mset(all_info)
  1. 合理使用事务与 WATCH
    • 在使用事务和 WATCH 时，要注意监视的键数量。过多的监视键可能会增加系统开销，因为 Redis 需要跟踪每个被监视键的变化。同时，事务中的命令数量也不宜过多，避免事务执行时间过长。在高并发场景下，可以考虑使用乐观锁的方式，通过版本号等机制来实现数据一致性，而不是过度依赖 WATCH 命令。例如，在更新数据前先获取版本号，更新时带上版本号，如果版本号不一致则重新获取数据并尝试更新。
data_key ='my_data'
version_key ='my_data_version'
while True:
    pipe = r.pipeline()
    pipe.watch(version_key)
    try:
        version = pipe.get(version_key)
        new_data = 'updated_data'
        pipe.multi()
        pipe.set(data_key, new_data)
        pipe.set(version_key, int(version) + 1)
        pipe.execute()
        break
    except redis.WatchError:
        continue

不同 Redis 客户端对 STORE 相关更新机制的支持

  1. Redis - Py（Python 客户端）
    • Redis - Py 对 Redis 的各种更新命令和事务操作提供了很好的支持。如前文所述，我们可以使用 set、hset、msetnx 等方法来执行相应的 Redis 命令。对于事务，通过 pipeline 对象来实现。pipeline 对象提供了 watch、multi 和 execute 方法，与 Redis 原生命令相对应。例如，在实现分布式锁时，setnx 方法可以方便地实现 SETNX 命令：
lock_acquired = r.setnx('lock_key', 'lock_value')
  1. Jedis（Java 客户端）
    • Jedis 同样支持 Redis 的各种更新操作。对于 SET 命令，可以使用 jedis.set(key, value) 方法。对于事务，Jedis 通过 Transaction 对象来实现。Jedis 提供了 watch 方法来监视键，通过 multi 和 exec 方法来实现事务的开启和执行。以下是一个简单的事务示例：
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
Transaction tx = jedis.multi();
tx.watch("my_key");
try {
    String value = jedis.get("my_key");
    int new_value = Integer.parseInt(value) + 1;
    tx.multi();
    tx.set("my_key", String.valueOf(new_value));
    tx.exec();
} catch (JedisDataException e) {
    // 处理事务执行异常
    tx.discard();
} finally {
    jedis.close();
}
  1. Redis - Ruby（Ruby 客户端）
    • Redis - Ruby 客户端也能很好地支持 Redis 的更新机制。例如，使用 set 方法来更新字符串键值对：
require'redis'
redis = Redis.new(host: 'localhost', port: 6379)
redis.set('my_key', 'new_value')
  • 对于事务，Redis - Ruby 通过 multi 和 exec 方法来实现。watch 方法用于监视键。以下是一个事务示例：
redis.watch('my_key')
begin
    value = redis.get('my_key')
    new_value = (value.to_i + 1).to_s
    redis.multi do |pipe|
        pipe.set('my_key', new_value)
    end
rescue Redis::WatchError
    retry
end

通过对 Redis 中类似 STORE 选项实现的数据更新机制的深入探讨，我们了解了从基础命令到复杂应用场景以及底层实现和优化的各个方面。不同的客户端也为我们在不同编程语言中使用这些机制提供了便利。在实际应用中，根据具体的业务需求合理运用这些机制，可以有效地提升系统的性能和数据一致性。