踩过一个又一个坑 Redis 开发之旅（redis 遇到的坑）

Redis 开发之旅是一个充满挑战的过程，如果你想在 Redis 中实现一些复杂的业务，需要踩过一个又一个坑。本文将分享我在 Redis 开发过程中遇到的一些坑与实践。

在使用 Redis 进行高性能操作时，要格外注意多个客户端对同一资源的操作，这些操作可能会产生竞争，而竞争会耗费大量的系统资源从而导致业务处理性能下降，因此需要使用Redis提供的底层命令来进行事务操作，可以使用**MULTI/EXEC, WATCH/MULTI/EXEC, EVAL/EVALSHA**等功能提供的接口来支持事务控制，从而完成需求。例如：

WATCH key
MULTI
INCR key
EXEC

大多数业务场景中，我们会遇到某些批量操作的需求，如批量获取键值、批量更新某些特定的键值等等，而 Redis 一次只能处理一条命令，因此需要封装批处理机制，可以使用开源的客户端库或编写自己的批量程序。例如：

import redis
# 连接redis

client = redis.StrictRedis(host='your_redis_host', port=6379, db=0)

# 批量获取key值

keys = ['key1', 'key2']

result = client.mget(keys)

# 批量更新key值

mappings = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2',
}
client.mset(mappings)

在 Redis 开发过程中，我们还会遇到分布式锁的需求，对于分布式应用而言，在操作同一资源时，必须保证原子性和一致性，因此引入分布式锁特性是很有必要的，而 Redis 提供了 SETNX 命令可以实现分布式锁，使用起来也很简单，例如：

import redis
import time

# 连接redis

client = redis.StrictRedis(host='your_redis_host', port=6379, db=0)

# 设置锁

lock_key = 'your_lock_key'
lock_timeout = 60
if client.setnx(lock_key, 1):
    client.expire(lock_key, lock_timeout)
    print('获取锁成功，{key}，{time}s后锁失效'.format(key=lock_key, time=lock_timeout)) 

    # 业务代码 

    time.sleep(60)
    client.delete(lock_key)
    print('释放锁成功，{key}'.format(key=lock_key))

else:
    print('获取锁失败，{key}已被占用'.format(key=lock_key))

当业务大量增加，Redis 服务器压力也会加大，为了抗压能力，Redis3.0以上版本增加了cluster集群功能，广泛的支持水平的扩展，使部署的节点可以超出单个 Redis 节点的最大内存限制。有了集群，就可以将逻辑架构「热数据和冷数据分集群」来达到日志存储伸缩一定容量的目的， 不需要重启 redis，便可实现动态扩容。

总结而言，Redis 开发之旅虽然有许多挑战，但是可以学习并完成，只要够耐心，每个坑也都能踩过去。