Кэш — Основы Redis

На сегодняшний день время отклика на запрос является критичной метрикой для любого проекта. Пользователи не очень любят, когда web-страница формируется долго (несколько секунд или дольше). Поэтому разработчики стремятся уменьшить время ответа на запрос клиента, для чего прибегают к кэшированию.

Представим, что разрабатывается торговая платформа и есть личный кабинет с аналитикой сделок пользователя. Нужно выводить количество сделок, прибыль, средний оборот и тд. Большинство метрик являются агрегационными, то есть их нужно высчитывать. Если использовать только РСУБД, то среднее время ответа будет сотни миллисекунд, а при большой нагрузке — секунды. Можно подключить подходящие аналитические базы данных, но чаще всего это слишком дорого в средних проектах.

Самая распространенная практика решения сегодня — это кэш. Сложные вычисления кэшируются, то есть записываются в оперативную память. Обращение к оперативной памяти займет сотни наносекунд, примерно в миллион раз быстрее, чем вычислить данные из РСУБД. Новая схема взаимодействия будет включать кэширующий сервер. Алгоритм следующий:

1. клиент делает запрос
2. бекенд проверяет кэш. Если значение есть в кэше, то оно просто возвращается клиенту
3. если значения в кэше нет, то сервер вычисляет все из базы, записывает числа в кэш и отдает клиенту. Теперь все последующие запросы будут возвращать результаты вычислений из кэша

Подводные камни

Как у любого решения в разработке, кэширование — не серебряная пуля и имеет свои недостатки. Несколько моментов, которые стоит держать в уме при использовании кэша:

• приложение должно уметь работать без кэша. Кэширующий сервер упал или недоступен? Пользователь все равно должен получать все данные просто с небольшой задержкой. Завязывать какую-то логику продукта на кэш (например, хранить данные аналитики только в кэше) — нельзя, потому что это ненадежное хранилище.
• с введением нового звена в архитектуру всегда следует усложнение разработки и поддержки продукта. Проверка и запись значений в кэше — это дополнительная логика в коде, которая требует дополнительного времени на тестирование и исправление потенциальных ошибок.
• сколько времени должно храниться значение в кэше? Что делать, если значение невалидно, так как пользователь открыл новую сделку или получил прибыль? Эти вопросы будут возникать постоянно, и в каждом проекте ответы будут уникальными.

Redis как кэш

Redis чаще всего используют именно как кэширующий сервер. Он имеет богатый встроенный функционал для этих целей. Рассмотрим основные команды, с помощью которых кэшируют значения в Redis.

Кэширование

Представим, что нужно записать количество сделок пользователя в кэш. Запишем, что у пользователя с ID 33 имеется 5 сделок. Используем обычную команду set:

127.0.0.1:6379> set user:33:deals_count 5
OK

Данные записаны. Однако они будут храниться вечно до следующей перезагрузки сервера или пока не будут удалены вручную. Одно из основных свойств кэша — это то, что он хранится короткий промежуток времени. Данных может быть много, а ресурсы серверов не бесконечны. К счастью в Redis можно указать время жизни ключа (время экспирации), по истечении которого ключ будет удален. Для этого достаточно добавить постфикс ex количество_секунд к команде set:

127.0.0.1:6379> set user:33:deals_count 5 ex 120
OK

Проверить, через сколько ключ удалится можно командой ttl:

127.0.0.1:6379> ttl user:33:deals_count
(integer) 115

В данном случае ключ user:33:deals_count исчезнет через 115 секунд.

Если попытаться получить значение спустя это время, то вернется пустой ответ:

127.0.0.1:6379> get user:33:deals_count
(nil)

Время жизни можно задавать не только в секундах, но и в миллисекундах с помощью префикса px количество_миллисекунд:

set user:33:deals_count 5 px 10000

Проверка времени жизни осуществляется командой pttl:

127.0.0.1:6379> pttl user:33:deals_count
(integer) 7484

Вывод выше показывает, что ключ user:33:deals_count исчезнет через 7484 миллисекунд (~7.4 секунд).

Инвалидация кэша

Любой кэш может стать неактуальным раньше времени жизни. В нашем примере со сделками это может произойти при возникновении новой сделки у пользователя. В этом случае нужно удалить ключ в кэше, чтобы при следующем запросе произошел пересчет значения. Может возникнуть вопрос: а почему бы просто не добавить значение в имеющийся ключ? В данном примере это было бы наилучшим решением, но действовать необходимо не «в лоб». При увеличении значения двумя командами get + set может получиться неконсистентное состояние (подробнее эта проблема будет рассмотрена в следующем уроке). Также обновление значения не всегда возможно, например, в случае если значение — это среднее арифметическое.

Удаление ключа происходит командой del:

127.0.0.1:6379> del user:33:deals_count
(integer) 1

Вернувшееся значение 1 означает, что ключ существовал и был успешно удален. Если ключа не было, то вернулся бы 0.

Иногда требуется удалить тысячи ключей за раз. Например, у поставщика цен на акции произошел сбой и все сделки за период сбоя оказались недействительными. В этом случае нельзя использовать N вызовов команды del, потому что это будет выполняться очень долго и заберет все ресурсы Redis. Для множественного удаления существует команда unlink, которую можно безопасно использовать в продакшен-среде:

127.0.0.1:6379> unlink user:1:deals_count user:2:deals_count user:3:deals_count
(integer) 1

Все ключи для удаления указываются через пробел. Стоит учитывать, что ключи удаляются асинхронно, то есть могут существовать после unlink короткий промежуток времени.

Резюме

• кэш ускоряет время ответа клиенту, но не заменяет надежных хранилищ
• в Redis ключ с временем жизни в секундах записывается командой set ключ значение ex количество_секунд, а в миллисекундах командой set ключ значение px количество_миллисекунд
• инвалидация — неотъемлемая часть работы с кэшем. Чтобы удалить атомарный ключ, используется del ключ. Для удаления множества ключей существует команда unlink ключ1 ключ2 ...

Дополнительные материалы

1. Redis LRU Cache
2. Redis Unlink command
3. Redis Delete command

---

Остались вопросы? Задайте их в разделе «Обсуждение»

Вам ответят команда поддержки Хекслета или другие студенты.

Об обучении на Хекслете

• Статья «Как учиться и справляться с негативными мыслями»
• Статья «Ловушки обучения»
• Статья «Сложные простые задачи по программированию»
• Урок «Как эффективно учиться на Хекслете»
• Вебинар «Как самостоятельно учиться»