Redis 作為一款高效能的記憶體資料函式庫，廣泛應用於各種場景，例如快取、排行榜、訊息佇列等。其豐富的資料結構和靈活的特性使其成為開發者的首選。理解 Redis 的核心架構和資料結構對於有效地運用 Redis 至關重要。本文將從資料持久化、叢集架構、基本資料結構等方面，逐步解析 Redis 的核心概念和應用技巧。同時，文章也提供了程式碼範例和圖表，方便讀者理解和實踐。對於想要深入學習 Redis 的開發者來說，本文將提供一個全面的入門。
第4章：入門 Redis
簡介
在前面的章節中，我們瞭解了 Redis 的歷史和 NoSQL 資料函式庫的基本概念。本章將探討 Redis 的基本概念和資料結構。
結構
本章將涵蓋以下主題：
- 核心架構
- 基本資料結構
- 字串（Strings）
- 點陣圖（Bitmaps）
- 雜湊（Hashes）
- 列表（Lists）
- 集合（Sets）
- 有序集合（Sorted Sets）
- 地理空間索引（Geospatial index support）
- HyperLogLog
- Redis Streams
目標
透過本章的學習，您將瞭解 Redis 的資料結構和架構，並能夠開始使用 Redis。
核心架構
Redis 是一種根據鍵值對的資料函式庫，資料儲存在記憶體中，並支援資料持久化。Redis 採用客戶端-伺服器架構模型，所有資料都儲存在 Redis 伺服器上。客戶端透過傳送命令與伺服器互動。
Redis 的主要特點包括：
- 根據鍵值對：Redis 使用鍵值對來儲存資料。
- 記憶體資料函式庫：資料儲存在 RAM 中，提供高速存取。
- 用 C 語言編寫：Redis 使用 C 語言開發，具有高效能。
為什麼選擇記憶體資料函式庫？
記憶體資料函式庫將資料儲存在 RAM 中，這使得資料存取速度極快。然而，這也意味著需要考慮資料持久化的問題，以防止資料在應用程式結束時丟失。
Redis 提供了資料持久化的機制，確保資料不會因為應用程式結束而丟失。這使得 Redis 不僅僅是一個快取系統，而是一個完整的資料函式庫系統。
圖4.1：Redis 架構
Redis 遵循客戶端-伺服器架構模型。所有資料都儲存在 Redis 伺服器上，由客戶端傳送命令進行操作。伺服器負責資料的儲存和維護。
由於資料儲存在記憶體中，Redis 提供了快速的資料存取速度。同時，Redis 也支援資料持久化，確保資料的安全性。
程式碼範例：
// 簡單的Redis客戶端範例
#include <hiredis/hiredis.h>
int main() {
// 連線到Redis伺服器
redisContext *c = redisConnect("127.0.0.1", 6379);
if (c == NULL || c->err) {
printf("連線失敗: %s\n", c->errstr);
return 1;
}
// 設定鍵值對
redisReply *r = redisCommand(c, "SET %s %s", "key", "value");
printf("設定結果: %s\n", r->str);
freeReplyObject(r);
// 取得鍵值對
r = redisCommand(c, "GET %s", "key");
printf("鍵值: %s\n", r->str);
freeReplyObject(r);
// 斷開連線
redisFree(c);
return 0;
}
內容解密：
此範例展示瞭如何使用 hiredis 函式庫連線到 Redis 伺服器，並進行簡單的鍵值對操作。首先，我們使用 redisConnect 連線到本地的 Redis 伺服器，然後使用 redisCommand 傳送 SET 和 GET 命令，最後使用 redisFree 釋放連線資源。
Redis 架構圖
graph LR;
A[客戶端] -->|傳送命令|> B(Redis 伺服器);
B -->|儲存資料|> C[記憶體];
B -->|持久化|> D[磁碟];
C -->|讀取資料|> B;
D -->|載入資料|> B;
圖表翻譯：
此圖表展示了 Redis 的基本架構。客戶端向 Redis 伺服器傳送命令，伺服器將資料儲存在記憶體中，並可選地將資料持久化到磁碟。伺服器從記憶體讀取資料，或從磁碟載入資料以還原狀態。
Redis 資料持久化與資料結構解析
Redis 是一個高效能的鍵值資料函式庫系統，其效能與易用性是其核心優勢。然而，作為一個根據 RAM 的資料函式庫，Redis 需要解決資料持久化的問題，以確保在系統故障時資料不會遺失。
Redis 資料持久化機制
Redis 提供了兩種主要的資料持久化模式：RDB（Redis Database File）檔案持久化和 AOF（Append Only File）檔案持久化。
RDB 檔案持久化
RDB 檔案是 Redis 中資料的快照，Redis 會定期將記憶體中的資料儲存到硬碟上的 RDB 檔案中。這種方法的優點是佔用較少的記憶體，但缺點是在發生故障時，可能會遺失最近一次快照之後的資料。
# RDB 檔案持久化範例組態
save 900 1 # 每 900 秒至少有 1 個 key 被修改則儲存
save 300 10 # 每 300 秒至少有 10 個 key 被修改則儲存
save 60 10000 # 每 60 秒至少有 10000 個 key 被修改則儲存
AOF 檔案持久化
AOF 持久化則是將所有的寫入操作記錄到檔案中，以確保資料的完整性。AOF 檔案通常比 RDB 檔案大，但可以提供更好的資料安全性。
# AOF 檔案持久化範例組態
appendonly yes # 開啟 AOF 持久化
appendfsync everysec # 每秒將寫入操作同步到 AOF 檔案
內容解密：
save組態用於控制 RDB 快照的頻率。appendonly yes開啟 AOF 持久化功能。appendfsync everysec設定每秒同步一次寫入操作到 AOF 檔案，以平衡效能與資料安全性。
Redis 資料分片與叢集架構
當單一 Redis 例項的記憶體無法容納所有資料時，可以使用 Redis 分片（Sharding）技術，將資料分散到多個 Redis 節點上，形成叢集架構。
graph LR;
A[Client] --> B[Redis Cluster];
B --> C[Redis Node 1];
B --> D[Redis Node 2];
B --> E[Redis Node 3];
B --> F[Redis Node 4];
圖表翻譯： 此圖示展示了 Redis 叢集架構，客戶端請求被分配到不同的 Redis 節點上，每個節點儲存部分資料。
Redis 基本資料結構
Redis 支援多種基本資料結構，包括字串（Strings）、雜湊（Hashes）、列表（Lists）、集合（Sets）和有序集合（Sorted Sets）。
字串（Strings）
字串是 Redis 中最基本的資料型別，可以儲存任何形式的資料，如 JSON 物件。
# 設定字串範例
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('name', 'Hybrowlabs')
內容解密：
- 使用
redisPython 客戶端連線到本地 Redis 伺服器。 r.set('name', 'Hybrowlabs')將字串'Hybrowlabs'與鍵'name'相關聯。
位元圖（Bitmaps）
位元圖支援對字串進行位元操作，適用於需要進行位元級操作的場景。
# 位元圖操作範例
r.setbit('bitmap', 7, 1) # 設定位元圖中第 7 位為 1
內容解密：
r.setbit('bitmap', 7, 1)對鍵'bitmap'對應的字串的第 7 位進行設定。
雜湊（Hashes）
雜湊是一種鍵值對集合，適合用於儲存物件，如使用者資訊。
# 雜湊操作範例
r.hset('user', 'name', 'John')
r.hset('user', 'age', '30')
內容解密：
- 使用
hset方法將使用者資訊儲存到雜湊中。
列表（Lists）
列表是一種有序的字串集合，實作為連結串列，適合用於佇列或堆疊等場景。
# 列表操作範例
r.lpush('tasks', 'task1')
r.rpush('tasks', 'task2')
內容解密：
lpush將元素新增到列表左端。rpush將元素新增到列表右端。
集合（Sets）
集合是一種無序且不重複的字串集合，支援集合運算，如並集、交集等。
# 集合操作範例
r.sadd('users', 'user1')
r.sadd('users', 'user2')
內容解密：
sadd將元素新增到集合中。
有序集合（Sorted Sets）
有序集合是一種有序且不重複的字串集合，每個元素都有一個分數，用於排序。
# 有序集合操作範例
r.zadd('scores', {'user1': 100, 'user2': 90})
內容解密：
zadd將元素及其分數新增到有序集合中。
Redis 資料結構與應用場景深度解析
在探討 Redis 的過程中，我們瞭解到 Redis 提供了多種資料結構以滿足不同的應用需求。除了常見的 String、Hashes、Bitmaps、List、Sets 等基本資料結構外，Redis 還提供了 Sorted Sets、HyperLogLog、Geospatial Indexes 和 Redis Streams 等進階資料結構。
Redis Sorted Sets：有序集合的應用
Redis Sorted Sets 是一種特殊的資料結構，它結合了 Set 的唯一性與 List 的有序性。在需要快速存取特定成員的情況下，Sorted Sets 是比 List 更合適的選擇。雖然在 Sorted Sets 中插入或刪除元素的時間複雜度為 O(N)，但其提供了豐富的操作命令，使其在多種場景下具有極高的實用價值。
何時使用 Redis Sorted Sets？
- 排行榜（Leaderboards）：Sorted Sets 非常適合用於實作排行榜功能，可以根據使用者的分數或其他指標進行排序。
- 問答列表（Q&A lists）：許多問答平台，如 Stack Overflow，會使用 Sorted Sets 來儲存問題，並根據評分或投票數進行排序。
Sorted Sets 的優勢
- 快速存取：能夠快速地根據成員的分數進行存取和排序。
- 有序性：保持元素的有序性，方便進行範圍查詢。
Geospatial Index Support：地理空間索引支援
Redis 的 Geospatial Indexes 並不是一種獨立的資料結構，而是根據 Sorted Sets 實作的。透過使用 Geohash 演算法，將經緯度編碼為單一的分數，從而實作對地理位置資料的高效儲存和查詢。
實作邏輯
- Geohash 演算法：將經緯度轉換為一個單一的分數，使得地理位置資料能夠被高效地索引和查詢。
- Sorted Sets 操作：利用 Sorted Sets 的命令對地理位置資料進行操作，如範圍查詢、附近位置查詢等。
HyperLogLog：基數估計的利器
HyperLogLog 是一種機率性資料結構，用於估計資料集中的唯一元素數量。它在犧牲一定精確度的情況下，極大地節省了記憶體空間。
何時使用 HyperLogLog？
- 快速估計唯一值數量：當需要快速估計資料集中的唯一值數量時，HyperLogLog 是一個理想的選擇。
- 記憶體敏感場景：在記憶體資源有限的環境下，HyperLogLog 可以提供一個相對準確的估計，同時節省大量記憶體。
Redis Streams：日誌資料結構的革新
Redis Streams 是 Redis 5.0 版本引入的一種新的資料結構，它是一種 append-only 的表格，支援多個消費者同時消費資料。與 Redis Pub/Sub 相比，Redis Streams 提供了更強大的功能和靈活性。
Redis Streams 的優勢
- 多消費者支援：支援多個消費者同時消費不同的資料部分。
- 持久化儲存：可以將事件資料儲存在記憶體中，適合用於訊息佇列、日誌彙總等場景。
何時使用 Redis Streams？
- 訊息佇列（Messaging）：可以用於實作訊息佇列，支援多個生產者和消費者。
- 網頁活動追蹤（Web activity tracking）：可以用於追蹤網頁使用者的活動。
- 日誌彙總（Log aggregation）：可以用於彙總分散的日誌資料。
- 串流處理（Stream processing）：支援對串流資料進行實時處理。
設定與組態 Redis 環境
在前一章節中，我們對 Redis 的核心架構和多種資料結構有了初步的瞭解。現在，我們將著手建立 Redis 環境，並對其進行組態，以滿足實際應用的需求。
Redis 環境安裝
Redis 支援多種作業系統，包括 Linux、BSD 和 macOS。對於 Windows 使用者，可以透過 Windows Subsystem for Linux (WSL) 或在雲端環境中安裝 Redis。
在 Ubuntu/Debian 上安裝 Redis
$ sudo apt update
$ sudo apt install redis-server
上述命令將從官方的 Ubuntu 套件倉函式庫下載並安裝 Redis 伺服器。
組態 Redis
Redis 的組態是透過一個名為 redis.conf 的檔案來完成的。該檔案包含了多種組態指令，用於控制 Redis 的行為。
編輯 redis.conf 檔案
$ sudo nano /etc/redis/redis.conf
在 redis.conf 檔案中，可以設定密碼、調整記憶體限制、組態持久化選項等。
設定密碼
requirepass "your-redis-db-password"
設定密碼後，所有連線到 Redis 的客戶端都需要進行身份驗證。
使用 systemd 管理 Redis 服務
在現代 Linux 發行版中，systemd 是預設的服務管理器。我們可以組態 systemd 以確保 Redis 服務在背景執行並在系統啟動時自動啟動。
$ sudo systemctl restart redis.service
$ sudo systemctl status redis
上述命令用於重啟 Redis 服務並檢查其狀態。
圖表翻譯：
此圖示展示了使用 systemd 管理 Redis 服務的流程，包括重啟服務和檢查服務狀態。
graph LR;
D[D]
A[開始] --> B[重啟Redis服務];
B --> C[檢查Redis服務狀態];
C --> D{服務是否執行?};
D -- 是 --> E[確認成功];
D -- 否 --> F[排查錯誤];
內容解密：
上述Mermaid圖表展示了管理Redis服務的基本流程。首先，重啟Redis服務以應用任何組態變更。接著，檢查Redis服務的狀態，以確保其正常執行。如果服務執行正常，則確認成功；否則，需要進一步排查錯誤原因。
隨著對 Redis 的深入瞭解，我們將能夠更好地利用其強大的功能來滿足各種應用需求。在下一章節中，我們將進一步探討 Redis 的進階功能和最佳實踐，以充分發揮其潛力。
詳細程式碼範例與解析
以下是一個簡單的 Python 範例，展示如何使用 redis 套件連線到 Redis 資料函式庫並進行基本操作：
import redis
# 連線到Redis
client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, password='your-redis-db-password')
# 設定一個鍵值對
client.set('key', 'value')
# 取得鍵的值
value = client.get('key')
print(value.decode('utf-8')) # 輸出: value
# 使用Sorted Set
client.zadd('sorted_set', {'member1': 1, 'member2': 2})
# 取得Sorted Set中的成員
members = client.zrange('sorted_set', 0, -1, withscores=True)
print(members) # 輸出: [('member1', 1.0), ('member2', 2.0)]
# 使用HyperLogLog
client.pfadd('hyperloglog', 'element1', 'element2')
# 取得HyperLogLog中的基數估計值
cardinality = client.pfcount('hyperloglog')
print(cardinality) # 輸出: 2
內容解密：
此Python程式碼範例展示瞭如何使用redis套件與Redis資料函式庫進行互動。首先，建立了一個Redis客戶端例項，並連線到本地的Redis伺服器。然後，示範瞭如何設定和取得鍵值對、使用Sorted Set儲存和檢索成員，以及使用HyperLogLog進行基數估計。
圖表翻譯：
此圖示描述了Redis客戶端與伺服器之間的互動流程，包括連線建立、命令傳送和結果傳回。
sequenceDiagram;
participant Client as "Redis Client";
participant Server as "Redis Server";
Client->>Server: 連線請求;
Server->>Client: 連線建立;
Client->>Server: SET key value;
Server->>Client: OK;
Client->>Server: GET key;
Server->>Client: value;
內容解密：
上述Mermaid序列圖展示了Redis客戶端與伺服器之間的典型互動流程。首先，客戶端發起連線請求，伺服器回應並建立連線。接著，客戶端傳送SET命令以設定鍵值對，伺服器傳回OK表示成功。隨後，客戶端傳送GET命令以取得鍵的值，伺服器傳回對應的值。
