利用 Redis 与 PostgreSQL 的结合构建高性能数据架构（redis结合pg工具）

Redis 与 PostgreSQL 是两种不同的数据库，各自有其优点和缺点。Redis 是一种基于内存且支持持久化的 NoSQL 数据库，主要用于缓存、消息队列等场景；PostgreSQL 是一种关系型数据库，以其丰富的数据类型和强大的扩展性而著称。它们结合使用可以构建高性能数据架构，同时利用 Redis 的缓存能力来加速查询速度。

我们想要利用 Redis 的缓存加速查询，首先需要保持 PostgreSQL 和 Redis 之间的数据一致性。我们可以使用 PgTolls 订阅通知机制实现热点数据的同步。这个机制可以及时通知 Redis 数据库的数据更新，确保其与 PostgreSQL 数据库保持同步。在数据更新时，PgTolls 会推送更新通知，然后我们在 Redis 中通过订阅这个通知来更新 Redis 缓存。

下面是一个示例程序，在 Python 中使用 Redis-Python 库和 Psycopg2 库来实现数据同步。

我们需要安装必要的库：

pip install redis psycopg2

接下来，我们需要编写程序来监听 PgTolls 发出的更新通知，并更新 Redis 数据库。

“`python

import redis

import psycopg2

import select

#连接 Redis 数据库

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

#连接 PostgreSQL 数据库

conn = psycopg2.connect(database=”test”, user=”postgres”, password=”password”, host=”127.0.0.1″, port=”5432″)

#创建监听对象

cursor = conn.cursor()

cursor.execute(“LISTEN update;”)

#循环监听

while True:

if select.select([conn], [], [], 5) != ([], [], []):

conn.poll()

while conn.notifies:

notify = conn.notifies.pop(0)

#更新 Redis 数据库

r.set(notify.payload, fetch_data_from_database())

此示例程序在主循环中使用 `select()` 函数来监听 PostgreSQL 数据库的更新通知。如果这个函数返回一个可用的文件描述符，则意味着有状态变化，并在5秒中内读取数据。如果数据为空，表示没有更新通知。如果不为空，则循环遍历通知队列并更新 Redis 数据库。

在更新 Redis 数据库时，我们可以从 PostgreSQL 中获取数据并将其存储到 Redis 缓存中。Redis 可以用于缓存读取操作，因为它在内存中存储数据，读取速度非常快。缓存的数据是在 Redis 中存储的，因此每次查询时只需从 Redis 中读取数据即可，这加快了数据库的查询速度。

```python
import redis
import psycopg2

#连接 Redis 数据库
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
#连接 PostgreSQL 数据库
conn = psycopg2.connect(database="test", user="postgres", password="password", host="127.0.0.1", port="5432")
#查询数据
def fetch_data_from_database():
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM my_table")
    rows = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    return rows

#从 Redis 缓存中获取数据
def get_data_from_cache():
    data = r.get('my_data')
    if data:
        return data
    else:
        data = fetch_data_from_database()
        #将数据存储到 Redis 中
        r.set('my_data', data)
        return data

上面模块中的 `fetch_data_from_database()` 函数用于从 PostgreSQL 数据库中获取数据，`get_data_from_cache()` 函数则从 Redis 缓存中获取数据。如果数据存在，则直接返回；如果不存在，则先从 PostgreSQL 中获取数据，然后存储到 Redis 中。该方法保证了高速缓存有效性，并加快了查询速度。

当有新数据插入 PostgreSQL 数据库时，旧的缓存数据将失效。在下一次获取数据时，程序将从数据库中获取新数据并更新 Redis 缓存。

此外，我们还可以使用 Redis 的 `sorted set` 来实现高速的自定义排序。在一个包含用户评论的应用程序中，例如可以使用 Redis 缓存来快速排序最受欢迎的评论列表。我们可以使用 Redis 的 `ZADD` 命令将新的评论添加到排序集，并使用 `ZRANGE` 命令按分数排序和检索评论。

“`python

import redis

import psycopg2

import time

#连接 Redis 数据库

r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)

#连接 PostgreSQL 数据库

conn = psycopg2.connect(database=”test”, user=”postgres”, password=”password”, host=”127.0.0.1″, port=”5432″)

#添加评论到排序集中

def add_comment_to_sorted_set(comment_id, score):

r.zadd(‘popular_comments’, {comment_id:score})

#从 Redis 中检索排序的评论

def get_popular_comments():

#获取评论列表并按评分排序(ZRANGE命令)

comment_ids = r.zrange(‘popular_comments’, 0, 9, withscores=True)

#使用评论id从数据库中获取评论内容

cursor = conn.cursor()

comments = []

for (comment_id, score) in comment_ids:

cursor.execute(f”SELECT * FROM comments WHERE id={comment_id}”)

comment = cursor.fetchone()

if comment:

comments.append(comment)

cursor.close()

return comments

while True:

#从数据库中获取新的评论，并将其添加到排序集中

cursor = conn.cursor()

cursor.execute(“SELECT id, score FROM comments WHERE created_at >= now() – interval ‘1 day'”)

for (comment_id, score) in cursor.fetchall():

add_comment_to_sorted_set(comment_id, score)

cursor.close()

time.sleep(60) #每分钟更新一次

上面的程序定期从数据库中检索新的评论，并使用 `ZADD` 命令将它们添加到 Redis 缓存中的排序集合中。随着更多的评论被添加，集合中的值分数也被更新。我们可以使用 `ZRANGE` 命令来按排名获取评论列表。它返回从底部开始的 n 条评论（即评分最高的评论）。

此外，可以使用 Redis 的 “Pub/Sub” 消息系统将消息传递到客户端。这可以在实时应用程序中有用，例如基于 WebSocket 的聊天程序或实时票据系统。为了支持订户和发布者间消息传递，Redis 提供了“发布/订阅”模式。当某个事件（例如聊天消息）发生时，客户端可以将消息发布到相关的通道（例如聊天室），其他客户端则订阅该通道以接收新的消息。

Redis 与 PostgreSQL 的结合构建高性能数据架构，可以提高数据库的读写速度和应用程序的响应速度。通过使用 Psycopg2 库和 Redis-Python 库来编写同步代码，可以确保数据在两个数据库之间的一致性。使用 Redis 的高速缓存能力来加速查询操作，使用该数据库的自定义排序和 “发布/订阅” 功能可以构建实时应用程序。