利用Redis缓存解决性能优化问题（redis缓存运用）

利用Redis缓存解决性能优化问题

现在，互联网发展得非常迅速，很多公司都有自己的网站或应用，而这些网站或应用所需处理的数据量非常大。如何优化数据的处理成了一个重要问题。其实，一种常用的性能优化方法就是利用缓存技术，而Redis就是其中最常用的一种缓存技术。

Redis是一种基于Key-Value存储的数据库，多用于缓存、消息代理和协调器等场景。Redis支持多种不同数据结构的value，其中较为常见的有字符串型，哈希型，列表型，集合型，有序集合型等等。在Redis中，将任何值都视为二进制数据，所以它不像字符串型中限于字符串，可以存储任何类型的数据。

下面，我们来介绍一些利用Redis缓存解决性能优化问题的方法。

一、会话状态缓存

当用户登陆我们的网站后，我们可以在Redis缓存中存储他的会话状态信息。如下面的PHP代码所示：

$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
session_set_save_handler(
 array('RedisSessionHandler', 'open'),
 array('RedisSessionHandler', 'close'),
 array('RedisSessionHandler', 'read'),
 array('RedisSessionHandler', 'write'),
 array('RedisSessionHandler', 'destroy'),
 array('RedisSessionHandler', 'gc')
);
class RedisSessionHandler
{
 public static function open($save_path, $name)
 {
  global $redis;
  SetHandler(__CLASS__);
  return true;
 }
 public static function close()
 {
  global $redis;
  return true;
 }

 public static function read($id)
 {
  global $redis;
  return (string)$redis->get($id);
 }

 public static function write($id, $data)
 {
  global $redis;
  return $redis->set($id, $data, 86400);
 }

 public static function destroy($id)
 {
  global $redis;
  return $redis->del($id);
 }

 public static function gc($maxlifetime)
 {
  return true;
 }
}
session_start();
// 使用 $_SESSION 读写用户信息
$_SESSION['user']['username'] = 'bob';
$_SESSION['user']['eml'] = 'bob@example.com';

我们可以将会话状态信息存储在Redis缓存中，这样用户每次请求我们的网站时，就不需要再向服务器发出验证请求，节省了许多时间和开销。

二、数据缓存

当我们的网站需要大量计算来生成页面时，可以将计算后的结果缓存到Redis中，下一次用户请求时，就可以直接从Redis中获取数据，而不需要重新计算。如下面的Java代码所示：

public Object getPageData(String pageId)
{
 Object data = redis.get(pageId);
 if (data == null) {
  data = computePageData(pageId);
  redis.setex(pageId, 60, data);
 }
 return data;
}
public Object computePageData(String pageId)
{
 // 计算数据，代码省略
}

由于redis.setex方法在设置键值对后，可以指定过期时间，所以我们可以让缓存失效以保证数据的更新。

三、消息缓存

当我们的网站需要处理大量消息时，可以将这些消息缓存到Redis中，在需要时再取出。如下面的Python代码所示：

import redis
import json

def handle_message_list(messages):
 for message in messages:
  # 处理消息，代码省略
 pass
def get_messages():
 redis = redis.Redis()
 message_data = redis.blpop("queue:messages", timeout=30)
 if message_data:
  handle_message_list([json.loads(message_data)])
 else:
  print("No message to handle")

我们可以利用Redis的List数据结构，将消息添加到队列中，blpop方法将会在消息到达时立即返回数据或者当队列为空时，最多等待一定时长并返回None。

这些就是我们利用Redis缓存解决性能优化问题的一些具体方法，特别是当我们的网站所需处理的数据量非常巨大时，使用Redis就能够起到非常明显的优化作用。所以，我们要学会合理地利用Redis缓存，优化性能，提升用户体验。