Redis – что это и для чего?

Серверные решения →DevOPS

Redis – что это и для чего?

Еще немного про open source

Июнь 14, 2019 Мерион Нетворкс

5 минут чтения

Друг, начнем с цитаты:

Обучайся в Merion Academy

Пройди курс по
сетевым технологиям

Начать

Redis – это высокопроизводительная БД с открытым исходным кодом (лицензия BSD), которая хранит данные в памяти, доступ к которым осуществляется по ключу доступа. Так же Редис это кэш и брокер сообщений.

Надо признаться, определение не дает точного понимания, что же такое Redis. Если это так круто, то зачем вообще нужны другие БД? На самом деле, Redis правильнее всего использовать в определенных кейсах, само собой, зная про подводные камни – именно об этом и поговорим.

Про установку Redis в CentOS 8 мы рассказываем в этой статье.

Redis как база данных

Говорим про случай, когда Redis выступает в роли базы данных:

Пару слов про ограничения такой модели:

Размер БД ограничен доступной памятью

Шардинг (техника масштабирования) ведет к увеличению задержки

Это NoSQL - никакого языка SQL

LUA скриптинг в качестве альтернативы

Это нереляционная СУБД!
Нет сегментации на пользователей или группы пользователей. Отсутствует контроль доступа

Доступ по общему паролю. Что скажут ваши безопасники?

Теперь про преимущества модели:

Скорость

Хранение данных в памяти делает быстрее работу с ними

Скрипты на LUA

Выполнение прямо в памяти, опять же, ускоряет работу

Удобные форматы запросов/данных

Geospatial – геоданные (высота, ширина, долгота и так далее)
Hyperloglog – статистическе алгоритмы
Hash – если коротко, то хэш в Redis делают между строковыми полями и их значениями

Алгоритмы устаревания данных

Примеры использования

Представь, у нас есть приложение, где пользователям необходимо авторизоваться, чтобы выполнять какие – либо действия внутри приложения. Каждый раз, когда мы обновляем авторизационные данные клиента, мы хотим их получать для последующего контроля.

Мы могли бы отправлять лист авторизационных параметров (с некими номерами авторизаций, сроком действия с соответствующими подписями), чтобы каждое действие внутри приложения, сопровождалось авторизацонной транзакцией из листа, который мы прислали клиенту. С точки зрения безопасности, в этом подходе нет ничего плохого, если мы храним на своей стороне данные в безопасности и используем Javascript Object Signing and Encryption (JOSE), например. Но проблема появится в том случае, когда наш пользователь имеет более одной авторизации внутри приложения – такие схемы плохо поддаются масштабированию.

А что если вместо отправки листа авторизационных параметров, мы сохраним его у себя, а пользователю отправим некий токен, который они должны отправлять для авторизации? Далее, по этому токену, мы легко сможем найти авторизации юзера. Это делает систему гораздо масштабируемой. Redis, такой Redis.

Итого, для указанной выше схемы, мы хотим:

Скорость

Мы не хотим, чтобы пользователь долго ожидал авторизации

Масштабирумость системы
Сопоставление ключа (токена) с авторизациями юзера

А вот, что на эти вызовы может ответить Redis:

Redis хранит данные в памяти – он быстрый.
Redis можно кластеризовать через компонент Sentinel. Масштабируемость? Пожалуйста.
В Redis куча вариантов хранения списков. Самый простой будет являться набором данных.

В качестве бонуса от Redis, вы получите механизм экспайринга токенов (устаревания). Все будет работать.

Redis как кэш!

Redis почти заменил memcached в современных приложениях. Его фичи делают супер – удобным кэширование данных.

Ограничения:

Значения не могут превышать 512 МБ
Отсутствует искусственный интеллект, который будет очищать ваше хранилище данных

Профит:

Совместное использование кэша разными сервисами по сети
Удобные фичи, такие как LUA скриптинг, который упрощает работы с кэшом
Временные ограничения для данных

Еще один кейс

Предположим, перед нами такая задача: приложение, отображает пользователям данные с определенными значениями, которые можно сортировать по множеству признаков. Все наши данные хранятся в БД (например, MySQL) и показывать отсортированные данные нужно часто. Дергать БД каждый раз весьма тяжело и ресурсозатратно, а значит, нам нужно кэшировать данные в отсортированном порядке.

Окей, кейс понятен. Рэдис, что скажешь на такие требования?

Кэш должен хранить сортированные наборы данных
Нам нужно вытаскивать наборы данных внутри наборов данных (для пагинации, например, то есть для переключения между страницами)
Это должно быть быстрее, чем пересчет данных с нуля

Что скажет Redis:

Хранить наборы данных - легко
Может вытаскивать сабсеты из наборов - легко
Конечно быстрее. Ведь данные хранятся в памяти

Redis как брокер сообщений

Редис может выступать в качестве брокера сообщений. Схема обычная и весьма базовая - publish–subscribe (pub/sub), или как можно перевести на русский язык «Издатель - подписчик».

Как и раньше, давайте обсудим плюсы и минусы, хотя их тут и не так много. Минусы:

Только тривиальная модель pub/sub
Отсутствие очередей сообщений

Ну а плюсы, как обычно для Редиса – скорость и стабильность.

Кейс напоследок

Простой пример – коллаборация сотрудников одной компании. Предположим, у них есть приложение, где они работают над общими задачами. Каждый пользователь делает свой набор действий, о котором другие пользователи должны знать. А так же, юзеры могут иметь разные экземпляры приложений – десктоп, мобильный или что то еще.

Требования по этой задаче:

Низкая задержка

Мы не хотим иметь трудности в процессе совместной работы сотрудников

Стабильная работа и непрерывность
Масштабирование

Кампания растет и развивается

Редис, твой выход!

Низкая задержка – да, говорили об этом ранее
Стабильность – минимальное количество точек отказа в Redis
Стабильная работа и непрерывность
Масштабирование – сделаем кластер, нет проблем.

Выводы

Redis - крутая штука, которая позволяет объединять сервисы и следовать 12 принципам приложений. Для приложений, в которых нагрузка ориентирована на быстрое изменение наборов данных и высокая безопасность данных не имеет завышенных требований – Redis прекрасный выбор.

Если данные нуждаются в усиленной защите, Редис подойдет в меньшей степени, лучше посмотрите в сторону MongoDB или Elasticsearch.