1.应用程序缓存:可以大大减少数据库的读写操作,并使用Redis的高速存储空间,开发人员可以使用Redis的缓存系统,采用缓存策略,将一些数据存储在Redis中,减少数据库的I/O,在用户请求发生时直接从Redis中提取数据。例如,Javascript代码来自Redis:
var redis = require(‘redis’); var client = redis.createClient(port, host); //使用散列结构存储 client.hmset(‘page’, { title: ‘Home Page’, body: ‘This is the home page’ }, function(err, reply) { if(err) { //出错 } else { console.log(‘存储成功!’); } });
2.数据库异步执行:使用Redis的列表可以实现将某些耗时的数据处理任务推迟到后台进行并行处理的功能。当这些任务被推迟到后台下执行时,不会影响数据库的主要任务,从而有效地缓解数据库的压力。例如,下面是使用Redis列表来处理异步任务的Javascript代码片段:
client.lpush(‘tasks’, ‘name’, ’eml’, ‘keyword’, function(err, reply) { if(err) { //出错 } else { console.log(reply); //1 } }); //在后台处理列表中的任务: client.rpoplpush(‘tasks’, ‘nameProcessing’, function(err, name) { if(err) { //出错 } else { console.log(name); //name } });
3.分布式消息队列:Redis有一个功能,就是分布式消息队列,可以更有效的处理消息,从而有效地缓解数据库压力。Redis支持键-值和列表,开发人员可以使用Redis构建消息队列,表示消息内容,并将消息去重以及实现多个消费者并发使用消息队列。下面是使用Redis构建消息队列的示例代码:
// 使用lpush操作将消息放到队列中:client.lpush(‘queue_name’, ‘msg1’, ‘msg2’, ‘msg3’, function(err, reply) { if (err) { // error } else { console.log(reply); //3 } }); // 使用brpop操作从队列中弹出消息:client.brpop(‘queue_name’, 10, function(err, reply) { if (err) { // error } else { console.log(reply); //[‘queue_name’, ‘msg1’] } });
以上,就是Redis数据库的应用实践:用缓存策略替代大量的数据库读写操作,使用Redis构建消息队列处理异步任务,然后使用Redis的键值或列表结构来构建消息队列,以此有效地缓解数据库压力。
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