Redis实现分库分表的高效管理（redis的分库分表）
Redis实现分库分表的高效管理
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随着数据量的不断增加，单一的数据库已经不能满足数据管理的需求，为此，分库分表的概念应运而生。分库分表是指将一个大型数据集合拆分成多个小的数据集合，每个小数据集合都独立存在于不同的数据库或数据表中。这种方式可以提高数据库的性能，以及更好的支持高并发访问。而Redis可以帮助我们实现分库分表的高效管理。
Redis分片技术
Redis使用分片技术来实现分库分表。其中分片技术是将数据库分成多个片段，以便并行处理，提高系统的性能。当需要对某个关键字进行操作时，Redis会对该关键字进行hash计算，然后根据计算结果选择相应的片段进行处理。
实现分片的关键在于hash函数的选择。Redis中提供了多种hash函数的实现方式，包括MurmurHash、JenkinsHash、fnv等。其中，MurmurHash是一个快速、无冲突的哈希函数，尤其适合于海量数据，因此被广泛应用于分片中。
Redis分库分表实践
接下来我们通过一个实例来了解Redis如何实现领域模型的分库分表。
假设我们的领域模型是一个简单的订单系统，包含Order（订单）和item（商品）两个数据表。现在，我们要基于订单id（order_id）来实现分库分表。
我们需要将订单数据表分成多个片段，例如按order_id的末尾一位进行分片。我们可以使用Redis Cluster对订单数据表进行分片，并将每个片段存储在不同的Redis实例中。此外，我们可以使用Redis Sentinel实现对Redis实例的监控和自动故障转移。
接下来，我们考虑如何将商品数据表分成多个分表。我们可以使用Redis Hash将每个分表存储为一个Hash对象。在这个Hash对象中，我们可以使用商品ID（item_id）作为Key，将每个商品作为Value插入到一个Hash表中。此外，为了避免商品数据表过大，我们可以将其拆分成多个Hash对象，并使用Redis Cluster对其进行分片。
我们可以通过使用Redis事务来实现跨数据表的操作，例如将某些商品移动到不同的订单中。
示例代码
下面是我们实现上述示例的伪代码。
在订单数据表中，我们使用以下代码进行分片：
import redis
nodes = [
{"host": "127.0.0.1", "port": 6379},
{"host": "127.0.0.1", "port": 6380},
{"host": "127.0.0.1", "port": 6381},
{"host": "127.0.0.1", "port": 6382},
]
rediscluster = redis.RedisCluster(startup_nodes=nodes, decode_responses=True)
def get_redis(instance_id):
""" 根据实例 ID 返回 Redis 实例 """
redis_node = rediscluster.get_node(instance_id)
redis_instance = redis.Redis(
host=redis_node['host'],
port=redis_node['port'],
password=redis_node['password'],
db=0
)
return redis_instance
def shard(order_id):
""" 将订单 ID 分片 """
suffix = order_id[-1]
instance_id = int(suffix, 16) % 4
return instance_id
在商品数据表中，我们使用以下代码将数据分表：
def get_redis_hash(instance_id):
""" 根据实例 ID 返回 Redis Hash 对象 """
redis_hash = redis.Redis(
host="127.0.0.1",
port=6379,
password="123456",
db=instance_id
)
return redis_hash
def shard(item_id):
""" 将商品 ID 分表 """
shard_key = int(item_id) % 4
return shard_key
class Item:
def __init__(self, item_id, name, price):
self.item_id = item_id
self.name = name
self.price = price
def save(self):
hash_key = "item:{}".format(shard(self.item_id))
redis_hash = get_redis_hash(shard(self.item_id))
redis_hash.hset(hash_key, self.item_id,
json.dumps({"name": self.name, "price": self.price}))
@staticmethod
def get(item_id):
hash_key = "item:{}".format(shard(item_id))
redis_hash = get_redis_hash(shard(item_id))
item_data = redis_hash.hget(hash_key, item_id)
if item_data:
item_data = json.loads(item_data)
item = Item(item_id, item_data["name"], item_data["price"])
return item
else:
return None
我们可以通过以下代码将某个商品移动到不同的订单中：
def move_item_to_order(item_id, order_id):
""" 将商品移动到不同的订单 """
with rediscluster.pipeline() as pipe:
while True:
try:
# watch 对应商品的数据表
shard_key = shard(item_id)
hash_key = "item:{}".format(shard_key)
pipe.watch(hash_key)
# 获取对应商品的信息
item = Item.get(item_id)
if not item:
rse ValueError("Item not found.")
# watch 对应订单的数据表
instance_id = shard(order_id)
redis_instance = get_redis(instance_id)
pipe.watch("order:{}".format(instance_id))
# 如果订单中已存在该商品，则直接退出
order_items = redis_instance.smembers("order:{}".format(order_id))
if item_id in order_items:
return
# 开始事务
pipe.multi()
# 将商品从原始订单中移除
pipe.srem("order:{}".format(shard(item_id)), item_id)
# 将商品添加到新订单中
pipe.sadd("order:{}".format(instance_id), item_id)
# 执行事务
pipe.execute()
return
except redis.exceptions.WatchError:
continue
move_item_to_order(item_id="123", order_id="456")
通过以上伪代码，我们可以实现高效地管理分库分表，提高系统的性能和稳定性。
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新闻名称：Redis实现分库分表的高效管理（redis的分库分表）
文章源于：http://www.stwzsj.com/qtweb/news6/606.html
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