Redis 使用案例：快取、佇列與速率限制

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你已經建立了一個逐漸受到關注的網頁應用程式，但現在每次頁面載入都會存取資料庫，背景工作堆積如山，而且有幾個使用者正在猛打你的 API。你需要一個快速、記憶體內的資料儲存來應對這些挑戰。Redis 是快取、佇列和速率限制的首選解決方案。在本文中，我們將透過實用範例和最佳實踐來探討這三個核心使用案例。

為什麼選擇 Redis 進行快取、佇列和速率限制？

Redis 是一個記憶體內的鍵值儲存，以其速度和多功能性而聞名。它支援豐富的資料結構，如字串、列表、集合、有序集合和雜湊，使其成為各種任務的理想選擇。其原子操作和發布/訂閱功能進一步擴展了其用途。無論你是要減少資料庫負載、解耦服務，還是保護 API，Redis 都提供了一個簡單而強大的工具組。

1. 使用 Redis 進行快取

快取是 Redis 最常見的使用案例。透過將頻繁存取的資料儲存在記憶體中，你可以減少延遲和資料庫負載。Redis 的 TTL（存活時間）功能會自動使過期資料失效。

如何實作快取

檢查快取：在查詢資料庫之前，檢查資料是否存在於 Redis 中。
快取未命中時：從資料庫取得資料，並將結果儲存在 Redis 中，設定過期時間。
快取命中時：直接傳回快取的資料。

以下是使用 redis-py 的 Python 範例：

import redis
import json

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

def get_user(user_id):
    cache_key = f"user:{user_id}"
    cached = r.get(cache_key)
    if cached:
        return json.loads(cached)
    # Simulate DB fetch
    user = fetch_user_from_db(user_id)
    r.setex(cache_key, 3600, json.dumps(user))  # Cache for 1 hour
    return user

快取的最佳實踐

設定適當的 TTL：平衡資料新鮮度和命中率。對於易變的資料使用較短的 TTL，對於靜態內容使用較長的 TTL。
使用快取失效：當資料變更時，刪除或更新快取鍵，以避免讀取到過期資料。
處理快取雪崩：使用鎖或機率性提前過期，以防止在快取未命中時大量請求同時湧向資料庫。
監控命中率：目標是達到高命中率（例如 >80%），以確保快取有效。

2. 使用 Redis 進行佇列

Redis 列表和有序集合可實現簡單但強大的訊息佇列。它們非常適合背景工作、任務佇列和事件處理。與專用的訊息代理相比，Redis 佇列輕量且易於設定。

實作基本佇列

使用 LPUSH 新增工作，並使用 BRPOP 以阻塞方式取用它們：

# Producer
r.lpush('job_queue', json.dumps({'task': 'send_email', 'to': 'user@example.com'}))

# Consumer
while True:
    _, job = r.brpop('job_queue', timeout=30)
    if job:
        process_job(json.loads(job))

使用有序集合的進階佇列

對於延遲工作或優先級佇列，使用以時間戳記作為分數的有序集合。取用者取得分數符合條件的工作