Redis是NoSQL数据库中一个知名数据库，在新浪微博中亦有部署，适合固定数据量的热数据的访问。作为入门，这是一篇很好的教材，简单描述了如
何使用KV数据库进行数据库的设计。新的项目http://www.xiayucha.com/www.xiayucha.com亦采用R
edis+MySQL进行开发，考虑Redis文档比较少，故翻译了此文。其他参考资料：http://redis.readthed
ocs.org/en/latest/index.htmlRedis命令参考中文版(RedisCommandReference)
http://try.redis-db.com/TryRedis??我会在此文中描述如何使用PHP以及仅使用Redis来设计实现
一个简单的Twitter克隆。很多编程社区常认为KV储存是一个特别的数据库，在web应用中不能替代关系数据库。本文尝试证明这恰恰相
反。这个twitter克隆名为Retwis，结构简单，性能优异，能很轻易地用N个web服务器和Redis服务器以分布式架构。在此获
取源码http://code.google.com/p/redis/downloads/listhttp://code.googl
e.com/p/redis/downloads/list。我们使用PHP作为例子是因为它能被每个人读懂，也能使用Ruby、Pyth
on、Erlang或其他语言获取同样(或者更佳)的效果。注意：Retwis-RB是一个由DanielLucraft用Ruby与S
inatra写的Retwis分支！此文全部代码在本页尾部的Gitrepository链接里。此文以PHP为例，但是Ruby程序员
也能检出其他源码。他们很相似。注意Retwis-J是Retwis的一个分支，由CostinLeau以Java和Spring框架写
成。源码能在GitHub找到，并且在springsource.org有综合的文档。Key-value数据库基础KV数据的精髓，是
能够把value储存在key里，此后该数据仅能够通过确切的key来获取，无法搜索一个值。确切的来讲，它更像一个大型HASH/字典，
但它是持久化的，比如，当你的程序终止运行，数据不会消失。比如我们能用SET命令以keyfoo来储存值bar?SETfoo
barRedis会永久储存我们的数据，所以之后我们可以问Redis：“储存在keyfoo里的数据是什么？”，Redis会返回一个
值：bar?GETfoo=>barKV数据库提供的其他常见操作有:DEL，用于删除指定的key和关联的value；SET-i
f-not-exists(在Redis上称为SETNX)仅会在key不存在的时候设置一个值；INCR能够对指定的key里储存的
数字进行自增。?SETfoo10?INCRfoo=>11?INCRfoo=>12?INCRfoo=>13原子
操作目前为止它是相当简单的，但是INCR有些不同。设想一下，为什么要提供这个操作？毕竟我们自己能用以下简单的命令实现这个功能：?x
=GETfoo?x=x+1?SETfoox问题在于要使上面的操作正常进行，同时只能有一个客户端操作x的值。看看如
果两台电脑同时操作这个值会发生什么：?x=GETfoo(返回10)?y=GETfoo(返回10)?x=x+
1(x现在是11)?y=y+1(y现在是11)?SETfoox(foo现在是11)?SETfooy(foo
现在是11)问题发生了！我们增加了值两次，本应该从10变成12，现在却停留在了11。这是因为用GET和SET来实现INCR不是一个
原子操作(atomicoperation)。所以Redis\memcached之类提供了一个原子的INCR命令，服务器会保护ge
t-increment-set操作，以防止同时的操作。让Redis与众不同的是它提供了更多类似INCR的方案，用于解决模型复杂的问
题。因此你可以不使用任何SQL数据库、仅用Redis写一个完整的web应用，而不至于抓狂。超越Ke-Value数据库本节我们会看到
构建一个Twitter克隆所需Redis的功能。首先需要知道的是，Redis的值不仅仅可以是字符串(String)。Redis的值
可以是列表(Lists)也可以是集合(Sets)，在操作更多类型的值时也是原子的，所以多方操作同一个KEY的值也是安全的。让我们从
一个Lists开始：?LPUSHmylista(现在mylist含有一个元素:''a''的list)?LPUSHmylist
b(现在mylist含有元素''b,a'')?LPUSHmylistc(现在mylist含有''c,b,a'')LPUSH的意思是
LeftPush，就是把一个元素加在列表(list)的左边(或者说头上)。在PUSH操作之前，如果mylist这个键(key)
不存在，Redis会自动创建一个空的list。就像你能想到的一样，同样有个RPUSH操作可以把元素加在列表(list)的右边(尾部
)。这对我们复制一个twitter非常有用，例如我们可以把用户的更新储存在username:updates里。当然，我们也有相应的
操作来获取数据或者信息。比如LRANGE返回列表(list)的一个范围内的元素，或者所有元素?LRANGEmylist01
=>c,bLRANGE使用从零开始的索引(zero-basedindexes)，第一个元素的索引是0，第二个是1，以此类推。该
命令的参数是：LRANGEkeyfirst-indexlast-index参数lastindex可以是负数，具有特殊的意义
：-1是列表(list)的最后一个元素，-2是倒数第二个，以此类推。所以，如果要获取整个list，我们能使用以下命令：?LRANG
Emylist0-1=>c,b,a其他重要的操作有LLEN，返回列表(list)的长度，LTRIM类似于LRANGE，但
不仅仅会返回指定范围内的元素，而且还会原子地把列表(list)的值设置这个新的值。我们将会使用这些list操作，但是注意阅读Red
is文档来浏览所有redis支持的list操作。数据类型：集合(set)除了列表(list)，Redis还提供了集合(sets)的
支持，是不排序(unsorted)的元素集合。它能够添加、删除、检查元素是否存在，并且获取两个结合之间的交集。当然它也能请求获取集
合（set）里一个或者多个元素。几个例子可以使概念更为清晰。记住：SADD是往集合(set)里添元素；SREM是从集合(set)里
删除元素；SISMEMBER是检测一个元素是否包含在集合里；SINTER用于显示两个集合的交集。其他操作有，SCARD用于获取集合
的基数(集合中元素的数量)；SMEMBERS返回集合中所有的元素?SADDmyseta?SADDmysetb?SADDm
ysetfoo?SADDmysetbar?SCARDmyset=>4?SMEMBERSmyset=>bar,a,
foo,b注意SMEMBERS不会以我们添加的顺序返回元素，因为集合(Sets)是一个未排序的元素集合。如果你要储存顺序，最好使用
列表(Lists)取而代之。以下是基于集合的一些操作：?SADDmynewsetb?SADDmynewsetfoo?SAD
Dmynewsethello?SINTERmysetmynewset=>foo,bSINTER能够返回集合之间的交集，
但并不仅限于两个集合(Sets)，你能获取4个、5个甚至1000个集合(sets)的交集。最后，让我们看下SISMEMBER是如何
工作的：?SISMEMBERmysetfoo=>1?SISMEMBERmysetnotamember=>0Okay
，我觉得我们可以开始coding啦！先决条件如果你还没下载，请前往downloads/listhttp://code.google.com/p/redis/downloads/list>下载Ret
wis的源码。它包含几个PHP文件，是个简单的tar.gz文件。实现的非常简单，你会在里面找到PHP客户端(redis.php)，
用于redis与PHP的交互。该库由LudovicoMagnocavallo(http://qix.it/http://qix.
it/?)编写，你可以在自己的项目中免费使用。但如果要更新库的版本请下载Redis的发行版。(注意:现在有更好的PHP库了，请检查
我们的客户端页面)你需要的另一个东
西是正常运行的Redis服务器。仅需要获取源码、用make编译、用./redis-server就完工了，点儿也不须配置就可以在你的
电脑上运行Retwis。?数据结构规划当使用关系数据库的时候，这一步往往是在设计数据表、索引的表单里处理。我们没有表，那我们设计什
么呢？我们需要确认物体使用的key以及key采用的类型。让我们从用户这块开始设计。当然了，首先需要展示用户的username,
userid,password,followers，自己follow的用户等。第一个问题是：如何在我们的系统中标识一个用户？u
sername是个好主意，因为它是唯一的。不过它太大了，我们想要降低内存的使用。如果我们的数据库是关系数据库，我们能关联唯一ID到
每一个用户。每一个对用户的引用都通过ID来关联。做起来很简单，因为我们有我们的原子的INCR命令！当我们创建一个新用户，我们假设这
个用户叫"antirez"：?INCRglobal:nextUserId=>1000?SETuid:1000:userna
meantirez?SETuid:1000:passwordp1pp0我们使用global:nextUserId为键(Key
)是为了给每个新用户分配一个唯一ID，然后用这个唯一ID来加入其他key，以识别保存用户的其他数据。这就是kv数据库的设计模式!请
牢记于心，除了已经定义的KEY，我们还需要更多的来完整定义一个用户，比如有时需要通过用户名来获取用户ID，所以我们也需要设置这么一
个键(Key)?SETusername:antirez:uid1000一开始看上去这样很奇怪，但请记住我们只能通过key来获取
数据!这不可能告诉Redis返回包含某值的Key，这也是我们的强处。用关系数据库方式来讲，这个新实例强迫我们组织数据，以便于仅使用
primarykey访问任何数据。关注\被关注与更新这也是在我们系统中另一个重要需求.每个用户都有follower，也有foll
ow的用户.对此我们有最佳的数据结构!那就是.....集合(Sets).那就让我们在结构中加入两个新字段:?uid:1000:fo
llowers=>Setofuidsofallthefollowersusers?uid:1000:follow
ing=>Setofuidsofallthefollowingusers另一个重要的事情是我们需要有个地方来放用
户主页上的更新。这个要以时间顺序排序，最新的排在旧的前面。所以，最佳的类型是列表(List)。基本上每个更新都会被LPUSH到该用
户的updateskey.多亏了LRANGE，我们能够实现分页等功能。请注意更新(updates)和帖子(posts)讲的是同一
个东西，实际上更新(updates)是有点小的帖子(posts)。?uid:1000:posts=>aListofpos
tids,everynewpostisLPUSHedhere.?验证OK，除了验证，或多或少我们已经有了关于该用户的
一切东西。我们处理验证用一个简单而健壮(鲁棒)的办法:我们不使用PHP的session或者其他类似方式。我们的系统必须是能够在不同
不同服务器上分布式部署的，所以一切状态都必须保存在Redis里。所以我们所需要的一个保存在已验证用户cookie里的随机字符串。包
含同样随机字符串的一个key告诉我们用户的ID。我们需要使用两个key来保证这个验证机制的健壮性:?SETuid:1000:au
thfea5e81ac8ca77622bed1c2132a021f9?SETauth:fea5e81ac8ca77622bed
1c2132a021f91000为了验证一个用户，我们需要做一些简单的工作(login.php):从登录表单获取用户的用户名
和密码检查是否存在一个键username::uid如果这个userid存在(假设1000)检查
uid:1000:password是否匹配，如果不匹配，显示错误信息匹配则设置cookie为字符串www.mntuku.c
nac8ca77622bf9"(uid:1000:auth的值)实例代码:#Formsanitychecksif(!gt("username")||!gt("password"))gobac
k("Youneedtoenterbothusernameandpasswordtologin.");#Th
eformisOK,checkiftheusernameisavailable$username=gt("u
sername");$password=gt("password");$r=redisLink();$userid=$
r->get("username:$username:id");if(!$userid)goback("Wrongusern
ameorpassword");$realpassword=$r->get("uid:$userid:password")
;if($realpassword!=$password)goback("Wronguseranmeorpasswo
rd");#Username/passwordOK,setthecookieandredirecttoin
dex.php$authsecret=$r->get("uid:$userid:auth");setcookie("auth"
,$authsecret,time()+360024365);header("Location:index.php");?>
每次用户登录都会运行，但我们需要一个函数isLoggedIn用于检验一个用户是否已经验证。这些是isLoggedIn的逻辑步骤
从用户获取cookie里auth的值。如果没有cookie，该用户未登录。我们称这个cookie为检
查auth:是否存在，存在则获取值(例子里是1000)为了再次确认，检查uid:1000:auth是否
匹配用户已验证，在全局变量$User中载入一点信息也许代码比描述更短:global$User,$_COOKIE;if(isset($User))returntrue;if(iss
et($_COOKIE[''auth''])){$r=redisLink();$authcookie=$_COOKIE[
''auth''];if($userid=$r->get("auth:$authcookie")){if($r->get
("uid:$userid:auth")!=$authcookie)returnfalse;loadUserInfo($
userid);returntrue;}}returnfalse;}functionloadUserInfo($u
serid){global$User;$r=redisLink();$User[''id'']=$userid;
$User[''username'']=$r->get("uid:$userid:username");returntrue;
}?>把loadUserInfo作为一个独立函数对于我们的应用而言有点杀鸡用牛刀了，但是对于复杂的应用而言这是一个不错的模板。作为
一个完整的验证，还剩下logout还没实现。在logout的时候我们怎么做呢？很简单，仅仅改变uid:1000:auth里的随机字
符串，删除旧的auth:并增加一个新的auth:重要:logout过程
解释了为什么我们不仅仅查找auth:而是再次检查了uid:1000:auth。真正的验证字符串是后者，
auth:是易变的.假设程序中有BUGs或者脚本被意外中断，那么就有可能有多个auth:ing>指向同一个用户id。logout代码如下:(logout.php)if(!isLoggedIn()){header("Location:index.php");exit;}$r=r
edisLink();$newauthsecret=getrand();$userid=$User[''id''];$olda
uthsecret=$r->get("uid:$userid:auth");$r->set("uid:$userid:aut
h",$newauthsecret);$r->set("auth:$newauthsecret",$userid);$r->del
ete("auth:$oldauthsecret");header("Location:index.php");?>以上是我们
所描述过的，应该比较易于理解。更新(Updates)更新，或者称为帖子(posts)的实现则更为简单。为了在数据库里创建一个新的帖
子，我们做了以下工作:?INCRglobal:nextPostId=>10343?SETpost:10343"$owne
r_id|$time|I''mhavingfunwithRetwis"就像你看到的一样，帖子的用户id和时间直接储存在了字符
串里。在这个例子中我们不需要根据时间或者用户id来查找帖子，所以把他们紧凑地挤在一个post字符串里更佳。在新建一个帖子之后，我们
获得了帖子的id。需要LPUSH这个帖子的id到每一个follow了作者的用户里去，当然还有作者的帖子列表。update.php这
个文件展示了这个工作是如何完成的:!gt("status")){header("Location:index.php");exit;}$r=redis
Link();$postid=$r->incr("global:nextPostId");$status=str_repl
ace("\n","",gt("status"));$post=$User[''id'']."|".time()."|".$st
atus;$r->set("post:$postid",$post);$followers=$r->smembers("uid
:".$User[''id''].":followers");if($followers===false)$followers
=Array();$followers[]=$User[''id''];/Addtheposttoourown
poststoo/foreach($followersas$fid){$r->push("uid:$fid:
posts",$postid,false);}#Pushthepostonthetimeline,andtrim
thetimelinetothe#newest1000elements.$r->push("global:timeli
ne",$postid,false);$r->ltrim("global:timeline",0,1000);header("L
ocation:index.php");?>函数的核心是foreach。通过SMEMBERS获取当前用户的所有follower
，然后循环会把帖子(post)LPUSH到每一个用户的uid::posts里注意我们同时维护了一个所有帖子的时间
线。为此我们还需要LPUSH到global:timeline里。面对这个现实，你是否开始觉得:SQL里面用ORDERBY来按时间
排序有一点儿奇怪?我确实是这么想的。?分页现在很清楚，我们能用LRANGE来获取帖子的范围，并在屏幕上显示。代码很简单:pfunctionshowPost($id){$r=redisLink();$postdata=$r->get("
post:$id");if(!$postdata)returnfalse;$aux=explode("|",$po
stdata);$id=$aux[0];$time=$aux[1];$username=$r->get("uid
:$id:username");$post=join(array_splice($aux,2,count($aux)-2),
"|");$elapsed=strElapsed($time);$userlink="ame\"href=\"profile.php?u=".urlencode($username)."\">".utf8entit
ies($username)."";echo(''''.$userlink.''''.u
tf8entities($post)."
");echo(''posted''.$elapsed.''agovia
web'');returntrue;}functionshowUserPosts($userid,$st
art,$count){$r=redisLink();$key=($userid==-1)?"global:
timeline":"uid:$userid:posts";$posts=$r->lrange($key,$start,
$start+$count);$c=0;foreach($postsas$p){if(showPost($p))
$c++;if($c==$count)break;}returncount($posts)==$count+
1;}?>当showUserPosts获取帖子的范围并传递给showPost时，showPost会简单输出一篇帖子的HTML代码。
?Followingusers关注的用户如果用户id1000(antirez)想要follow用户id1000的pippo
，我们做到这个仅需两步SADD:SADDuid:1000:following1001SADDuid:1001:followe
rs1000再次注意这个相同的模式:在关系数据库里的理论里follow的用户和被follow的用户是一张包含类似followin
g_id和follower_id的单独数据表。用查询你能明确follow和被follow的每一个用户。在key-value数据里有
一点特别，需要我们分别设置1000follow了1001并且1001被1000follow的关系。这是需要付出的代价，但是另一方面
讲，获取这些数据即简单又超快。并且这些是独立的集合，允许我们做一些有趣的事情，比如使用SINTER获取两个不同用户的集合。这样我们
也许可以在我们的twitter复制品中加入一个功能:当你访问某个人的资料页时显示"你和foobar有34个共同关注者"之类的东西。
你能够在follow.php中找到增加或者删除following/folloer关系的代码。它如你所见般平常。使它能够水平分割亲爱
的读者，如果你看到这里，你已经是一个英雄了，谢谢你。在讲到水平分割之前，看看单台服务器的性能是个不错的主意。Retwis让人惊讶地
快，没有任何缓存。在一台非常缓慢和高负载的服务器上，以100个线程并发请求100000次进行apache基准测试，平均占用5ms。
这意味着你可以仅仅使用一台linux服务器接受每天百万用户的访问，并且慢的跟个傻猴似的，就算用更新的硬件。虽然，就算你有一堆用户，
也许也不需要超过1台服务器来跑应用，但让我们假设我们是Twitter，需要处理海量的访问量呢?该怎么做?Hashingthekey第一件事是把KEY进行hash运算并基于hash在不同服务器上处理请求。有大量知名的hash算法，例如ruby客户端自带的consistenthashing大致意思是你能把key转换成数字，并除以你的服务器数量?server_id=crc32(key)%number_of_servers这里还有大量因为添加一台服务器产生的问题，但这仅仅是大致的意思，哪怕使用一个类似consistenthashing的更好索引算法，是不是key就可以分布式访问了呢?所有用户数据都分布在不同的服务器上，没有inter-keys使用到(比如SINTER，否则你需要注意要在同一台服务器上进行)这是Redis不像memcached一样强制指定索引算法的原因，需要应用来指定。另外，有几个key访问的比较频繁。特殊的Keys比如每次发布新帖，我们都需要增加global:nextPostId。单台服务器会有大量增加的请求。如何修复这个问题呢?一个简单的办法是用一台专门的服务器来处理增加请求。除非你有大量的请求，否则矫枉过正了。另一个小技巧是ID并不需要真正地增加，只要唯一即可。这样你可以使用长度为不太可能发生碰撞的随机字符串(除了MD5这样的大小，几乎是不可能)。完工，我们成功消除了水平分割带来的问题。另一个问题是global:timeline。这里有个不是解决办法的解决办法，你可以分别保存在不同服务器上，并且在需要这些数据时从不同的服务器上取出来，或者用一个key来进行排序。如果你确实每秒有这么多帖子，你能够再次用一台独立服务器专门处理这些请求。请记住，商用硬件的Redis能够以100000/s的速度写入数据。我猜测对于twitter这足够了。 |
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