Redis 超越缓存，使用 Python 配合

off999 2024-11-04 13:16 54 浏览 0 评论

作为一名Python 开发者，肯定使用过 Redis ，并且认为它是一个很棒的缓存。虽然你的印象没有错， Redis 的确是一个很棒的缓存，但使用 Redis 能够解决的问题并不仅限于缓存。

我们将探索 Redis 和 Redis Enterprise 的一些其他用途。为了找点乐子，我将使用之前《 使用 Redis 储存地理位置数据 》一文中的大脚怪（Bigfoot）数据。此外，由于这篇文章的读者都是 Python 开发者，所以我将使用 Python 来编写本文的所有代码！

我在接下来展示的代码中使用了 aioredis 客户端库，因为它对 async/await 提供了非常棒的支持。如果你对 async/await 不熟悉的话，那么可以去看看 这篇文章 ，里面提到了 async/await 对提升性能的帮助。

使用 Redis 构建队列

Redis 提供了字符串、哈希、集合和列表等多种数据结构可供使用。这些数据结构都是储存数据的好帮手，其中列表就可以用作一个非常棒的队列（queue）。

为了将列表用作队列，我们需要使用 RPUSH 将新项目推送至列表末尾，然后使用 LPOP 或者 BLPOP 将它们从列表的前面弹出。由于 Redis 对数据库的所有修改都是在单个线程里面完成的，所以这些操作都是原子的。

作为例子，下面这段在队列里面添加了一些大脚怪的踪迹。

 import asyncio
 import aioredis

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf-8')

   await asyncio.gather(
     add_to_queue(redis, 'Possible vocalizations east of Makanda'),
     add_to_queue(redis, 'Sighting near the Columbia River'),
     add_to_queue(redis, 'Chased by a tall hairy creature')
   )

   redis.close()
   await redis.wait_closed()

 def add_to_queue(redis, message):
   return redis.rpush('bigfoot:sightings:received', message)

 asyncio.run(main())

这个程序非常直接。我们只需要在第 18 行调用 redis.rpush ，就能够将指定的元素推入到队列。接下来是从队列另一端读取元素的代码，同样非常简单。

 import asyncio
 import aioredis

 from pprint import pp

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf-8')

   while True:
     sighting = await redis.blpop('bigfoot:sightings:received')
     pp(sighting)

 asyncio.run(main())

第 11 行和第 12 行的无限循环将等待并且打印被推入至队列中的大脚怪踪迹。这里使用了 redis.blpop 而不是 redis.lpop ，因为前者可以阻塞客户端并等待列表中的元素返回。比起让 Redis 和 Python 代码之间的网络无休止地轮询并做无用功，让客户端阻塞并等待元素出现的做法会高效得多。

Redis 还有 一些同样很酷的命令 ，它们不仅可以将列表用作队列甚至堆栈。我最喜欢的是 BRPOPLPUSH ，它可以从列表的右侧阻塞并弹出一些元素，然后将被弹出的元素推入到另一个列表。你可以使用这个命令来将一个队列中的元素传递至另一个队列，这是非常棒的一个命令。

使用 Redis 订阅和发送事件

Redis 提供的东西中有些并不是数据结构，比如订阅与发布（Pub/Sub）特性就是其中之一。这个特性就像它的名字一样，是一个内置于 Redis 中的发布与订阅机制。得益于这个特性，我们只需要 使用一些命令 就可以在自己的 Python 应用里面添加强大的订阅与发布机制。

通过执行订阅操作可以让我们发现事件，以下是代码：

 import asyncio
 import aioredis

 from pprint import pp

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf-8')

   [channel] = await redis.psubscribe('bigfoot:broadcast:channel:*')

   while True:
     message = await channel.get()
     pp(message)

 asyncio.run(main())

因为我想要接收所有跟大脚兽有关的消息，所以我在这段代码的第 10 行使用 redis.psubscribe 订阅了一个 Glob 风格的模式，通过使用 bigfoot:broadcast:channel:* 作为模式，客户端将接收到所有以 bigfoot:broadcast:channel: 开头的事件。

用于匹配模式的 redis.psubscribe 函数和非模式匹配的 redis.subscribe 函数都返回 Python 列表，以便包含不定数量的元素。程序将解构这个列表（Python 的术语是解包）以获得我想要的通道，并在之后使用 .get 进行阻塞调用以等待下一条消息。

发布事件非常简单，下面是代码：

 import asyncio
 import aioredis

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf-8')

   await asyncio.gather(
     publish(redis, 1, 'Possible vocalizations east of Makanda'),
     publish(redis, 2, 'Sighting near the Columbia River'),
     publish(redis, 2, 'Chased by a tall hairy creature')
   )

   redis.close()
   await redis.wait_closed()

 def publish(redis, channel, message):
   return redis.publish(f'bigfoot:broadcast:channel:{channel}', message)

 asyncio.run(main())

这段代码的重点是第 18 行，它使用了名字非常直接的 redis.publish 来将消息发布至所需的通道。

值得注意的是，发布与订阅是一个发送即遗忘机制（fire-and-forget）。如果代码发布了一个事件但是却没有人监听，那么该事件就会消失。如果你想让自己的事件持续存在，那么可以考虑使用前面提到的队列，又或者接下来将要介绍的 Redis 流。

使用 Redis 储存数据流

除了发布与订阅之外， Redis 还可以使用流来发布和订阅事件。 Redis 流 是一个非常大的话题，但使用它只需要 掌握少量命令 。从 Python 来看，这些命令的用法都是非常简单的，我将一一向你说明。

下面的代码将把三次大脚兽的目击事件添加到流里面。

 import asyncio
 import aioredis

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf-8')

   await asyncio.gather(
     add_to_stream(redis, 1, 'Possible vocalizations east of Makanda', 'Class B'),
     add_to_stream(redis, 2, 'Sighting near the Columbia River', 'Class A'),
     add_to_stream(redis, 3, 'Chased by a tall hairy creature', 'Class A'))

   redis.close()
   await redis.wait_closed()

 def add_to_stream(redis, id, title, classification):
   return redis.xadd('bigfoot:sightings:stream', {
     'id': id, 'title': title, 'classification': classification })

 asyncio.run(main())

这段代码中最重要的就是第 17 行和第 18 行，它使用了 redis.xadd 函数将一次目击事件的字段添加到流里面。

每个新添加的流事件都有一个唯一标识符，其中包含自 1970 年开始的时间戳（毫秒）和一个用破折号连接的序列号。例如，当我写这篇文章的时候， 1970 年 1 月 1 日（Unix纪元）午夜已经过去了 1,593,120,357,193 毫秒（1.59千兆秒）。因此当我运行上面这段代码的时候，命令将创建出 ID 为 1593120357193-0 的事件。

我们在添加事件的时候可以使用 * 来代替具体的 ID ，这样 Redis 就会根据当前时间来自动生成事件的 ID ，这也是 redis.xadd 函数的默认行为。

正如接下来的代码所示，在读取流元素的时候，我们需要设置一个起始 ID 。你可以看到，在第 10 行，程序将变量 last_id 设置成了 0-0 ，这个 ID 代表流的起始位置。

 import asyncio
 import aioredis

 from pprint import pp

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf8')

   last_id = '0-0'
   while True:
     events = await redis.xread(['bigfoot:sightings:stream'], timeout=0, count=5, latest_ids=[last_id])
     for key, id, fields in events:
       pp(fields)
       last_id = id

 asyncio.run(main())

程序的第 12 行使用 redis.xread 函数从流中请求最多 5 个 0-0 之后的事件。该调用将返回一个列表，然后程序将对其进行循环和解构，以获得事件的字段和标识符。事件的标识符会被储存起来，以便将来调用 redis.xread 时可以获得新的事件并在有需要时重新读取之前读取过的旧事件。

将 Redis 用作搜索引擎

Redis 可以通过模块（Module）扩展来增加新的命令和功能。有 大量的模块 可以用于 AI 模型服务、图形数据库、时间序列数据库以及本例中的搜索引擎。

RedisSearch 是一个强大的搜索引擎，它摄取数据的速度快得惊人。有些人喜欢用它来进行 瞬时搜索 ，但除此之外它也可以用来进行其他搜索。下面是使用该模块的一个例子：

 import asyncio
 import aioredis

 from pprint import pp

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf-8')

   await redis.execute('FT.DROP', 'bigfoot:sightings:search')

   await redis.execute('FT.CREATE', 'bigfoot:sightings:search',
     'SCHEMA', 'title', 'TEXT', 'classification', 'TEXT')

   await asyncio.gather(
     add_document(redis, 1, 'Possible vocalizations east of Makanda', 'Class B'),
     add_document(redis, 2, 'Sighting near the Columbia River', 'Class A'),
     add_document(redis, 3, 'Chased by a tall hairy creature', 'Class A'))

   results = await search(redis, 'chase|east')
   pp(results)

   redis.close()
   await redis.wait_closed()

 def add_document(redis, id, title, classification):
   return redis.execute('FT.ADD', 'bigfoot:sightings:search', id, '1.0',
     'FIELDS', 'title', title, 'classification', classification)

 def search(redis, query):
   return redis.execute('FT.SEARCH', 'bigfoot:sightings:search', query)

 asyncio.run(main())

在第 12 和第 13 行，程序使用 FT.CREATE 创建了一个索引。索引需要描述程序将要添加的每个文档中的字段的模式。在这个例子中，程序需要添加大脚兽的目击事件，该文档包含一个标题和一个分类，并且它们都是文本字段。

在拥有了索引之后，程序就可以向里面添加文档了，这一操作发生在程序的第 27 行和第 28 行，通过 FT.ADD 命令来完成。每个文档偶读需要一个唯一 ID 、一个介于 0.0 和 1.0 之间的权重（rank）以及相应的字段。

正如程序的第 31 行所示，在索引加载文档之后，程序就可以使用 FT.SEARCH 命令和具体的查询语句来执行查询操作。第 20 行的特定查询指示 RedisSearch 在索引中查找包含这些术语之一的文档。在这个例子中，该查询将返回两个文档。

使用 Redis 作为主数据库

Redis 可以作为一个速度奇快的内存存储数据库来使用。下面的代码使用了哈希来演示这种用法。哈希是一种非常棒的数据结构，它可以建模你想要储存的记录类型，并且能够将数据的主键用作键名的其中一部分。

 import asyncio
 import aioredis

 from pprint import pp

 async def main():

   redis = await aioredis.create_redis('redis://:foobared@localhost:6379/0', encoding='utf-8')

   await asyncio.gather(
     add_sighting(redis, 1, 'Possible vocalizations east of Makanda', 'Class B'),
     add_sighting(redis, 2, 'Sighting near the Columbia River', 'Class A'),
     add_sighting(redis, 3, 'Chased by a tall hairy creature', 'Class A'))

   sightings = await asyncio.gather(
     read_sighting(redis, 1),
     read_sighting(redis, 2),
     read_sighting(redis, 3))

   pp(sightings)

   redis.close()
   await redis.wait_closed()

 def add_sighting(redis, id, title, classification):
   return redis.hmset(f'bigfoot:sighting:{id}',
     'id', id, 'title', title, 'classification', classification)

 def read_sighting(redis, id):
   return redis.hgetall(f'bigfoot:sighting:{id}')

 asyncio.run(main())

你可能会这样想”如果我把服务器关掉了怎么办？如果它崩溃了怎么办？那我就什么数据都没有了！“ No，不会的！你可以修改你的 redis.conf 文件， 用几种不同的方式来持久化内存中的数据 。此外，如果你使用的是 Redis Enterprise ，我们也有为你提供 相应的解决方案 ，使得你可以直接使用 Redis 而不必担心持久化的问题。

为了方便你亲手尝试这些例子，我把文中涉及的 所有代码都放到了 GitHub 上面 ，你可以克隆并开始使用它们。如果你是 Docker 用户，项目里面也有一个名为 start-redis.sh 的 shell 脚本，它可以拉取一个镜像，然后启动一个能够运行这些例子的 Redis 版本。

如果你在玩耍完毕之后想要认真地构建一些软件，那么可以注册并尝试 Redis Cloud Essentials 。它和你所熟悉和喜欢的 Redis 一样，唯一的区别就是这种 Redis 由云端进行管理，所以你只需要专注于构建你的软件即可。

大家平时学习Python的时候肯定会遇到很多问题，小编我为大家准备了Python学习资料，将这些免费分享给大家！如果想要的可以找我领取

领取方式：