建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Redis：千萬條數(shù)據(jù)讀取實(shí)踐
Redis是一種開源的基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以使用多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)多種類型的數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，Redis常常被用于數(shù)據(jù)緩存、消息隊(duì)列、任務(wù)隊(duì)列和實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景。本文主要介紹一下在Redis中如何高效地讀取千萬條數(shù)據(jù)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
Redis支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等。在使用Redis進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取時(shí)，我們常常會(huì)用到一些常用的命令來讀取大量的數(shù)據(jù)。例如：
1. 批量讀取字符串類型的值：
mget KEY1 key2 ... keyN
2. 批量讀取哈希表類型的值：
hmget key field1 field2 ... fieldN
3. 批量讀取集合類型的值：
smembers key
4. 批量讀取有序集合類型的值：
zrange key start end
以上命令都支持批量讀取數(shù)據(jù)，可以一次性讀取多個(gè)數(shù)據(jù)，從而提升讀取效率。但是，當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大時(shí)，需要考慮一些優(yōu)化策略來提高讀取速度。
1. 分批讀取
當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大時(shí)，建議采用分批讀取的方式來提高讀取效率。例如，如果要讀取1000萬條數(shù)據(jù)，可以將其分為10萬條一批，每批讀取1000條，然后再將每批讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并。
這里以讀取有序集合數(shù)據(jù)為例，假設(shè)需要讀取有序集合“myzset”中的1000萬條數(shù)據(jù)，可以采用以下代碼實(shí)現(xiàn)分批讀?。?/p>
def get_large_sorted_set(redis_conn, key, batch_size=1000):
# 先獲取有序集合的總數(shù)
total_count = redis_conn.zcard(key)
index = 0
rows = []
while index
end_index = index + batch_size - 1
if end_index >= total_count:
end_index = total_count - 1
rows += redis_conn.zrange(key, index, end_index, withscores=True)
index += batch_size
return rows
以上代碼將有序集合數(shù)據(jù)分為1000條一批，每批提取1000個(gè)元素，最后將每批讀取的數(shù)據(jù)合并起來返回。
2. 采用pipeline讀取
由于Redis是一種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，其讀取速度非常快。但是，當(dāng)需要讀取大量數(shù)據(jù)時(shí)，每次讀取都會(huì)發(fā)起一次網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，這會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)延遲增加，從而降低整體讀取速度。為了解決這個(gè)問題，我們可以采用pipeline技術(shù)來優(yōu)化讀取效率。
pipeline是Redis提供的一種批量操作技術(shù)，可以將多個(gè)操作打包到一起，然后一次性發(fā)送給Redis服務(wù)器。在讀取大量數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以將讀取命令打包到一個(gè)pipeline中，然后一次性讀取多個(gè)數(shù)據(jù)，從而縮短網(wǎng)絡(luò)延遲時(shí)間，提高讀取效率。
以下是采用pipeline讀取字符串類型數(shù)據(jù)的示例代碼：
def read_strings(redis_conn, keys):
pipeline = redis_conn.pipeline()
for key in keys:
pipeline.get(key)
return pipeline.execute()
以上代碼將多個(gè)get命令打包到一個(gè)pipeline中，然后一次性讀取多個(gè)數(shù)據(jù)，最后返回所有數(shù)據(jù)。當(dāng)然，對(duì)于其他類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也可以采用類似的pipeline優(yōu)化方式。
3. 采用緩存技術(shù)
在讀取大量數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)過期、數(shù)據(jù)過濾等問題。為了提高讀取效率，可以采用緩存技術(shù)來優(yōu)化讀取效率。緩存技術(shù)可以將讀取的數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，從而避免重復(fù)讀取數(shù)據(jù)，提高讀取效率。
Redis自帶了一個(gè)緩存技術(shù)叫做“LRU Cache”，它可以將最近最少使用的數(shù)據(jù)從內(nèi)存中刪除，從而避免內(nèi)存占用過多的問題。
如果需要自己實(shí)現(xiàn)緩存技術(shù)，可以使用Python自帶的緩存模塊，例如：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def read_data(key):
# 讀取數(shù)據(jù)的具體實(shí)現(xiàn)
以上代碼通過Python自帶的緩存模塊對(duì)讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，可以避免重復(fù)讀取數(shù)據(jù)，從而提高讀取效率。
總結(jié)
Redis作為一種基于內(nèi)存的高效數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以使用多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)多種類型的數(shù)據(jù)。在讀取大量數(shù)據(jù)時(shí)，可以采用分批讀取、pipeline技術(shù)和緩存技術(shù)等方式來優(yōu)化讀取效率。通過以上優(yōu)化策略，可以在Redis中高效地讀取千萬條數(shù)據(jù)。
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)器托管擁有成都T3+級(jí)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房資源，具備完善的安防設(shè)施、三線及BGP網(wǎng)絡(luò)接入帶寬達(dá)10T，機(jī)柜接入千兆交換機(jī)，能夠有效保證服務(wù)器托管業(yè)務(wù)安全、可靠、穩(wěn)定、高效運(yùn)行；創(chuàng)新互聯(lián)專注于成都服務(wù)器托管租用十余年，得到成都等地區(qū)行業(yè)客戶的一致認(rèn)可。
分享題目：Redis千萬條數(shù)據(jù)讀取實(shí)踐（redis讀千萬條數(shù)據(jù)）
文章出自：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpjophh.html
