16. Redis: Структуры данных

Redis (Remote Dictionary Server) — это in-memory хранилище данных с поддержкой различных структур данных. Используется как кэш, брокер сообщений, база данных и для real-time аналитики.

Основные возможности

graph TD
    A[Redis] --> B[In-Memory - молниеносная скорость]
    A --> C[Структуры данных - String, Hash, List, Set, ZSet]
    A --> D[Persistence - RDB + AOF]
    A --> E[Pub/Sub - messaging]
    A --> F[Expires - автоудаление]

Преимущества:

• Экстремальная скорость (>100K ops/sec)
• Богатые структуры данных
• Атомарные операции
• Pub/Sub для real-time
• TTL для автоудаления

Установка и запуск

# macOS
brew install redis
brew services start redis

# Ubuntu
sudo apt install redis-server
sudo systemctl start redis

# Docker
docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis

# Проверка
redis-cli ping
# PONG

Базовые команды

# String
SET user:1:name "John Doe"
GET user:1:name  # "John Doe"
INCR counter  # 1
INCRBY counter 5  # 6
APPEND user:1:name " Jr."  # "John Doe Jr."

# Expiration (TTL)
SET session:abc123 "data" EX 3600  # expires in 1 hour
SETEX temp:key 60 "value"  # тоже expires in 60 sec
TTL session:abc123  # 3599, 3598, ...
EXPIRE mykey 10  # set TTL на существующий ключ

# Delete
DEL user:1:name
EXISTS user:1:name  # 0 (deleted)

Типы данных

Hash - для объектов

HSET user:1 name "John" email "[email protected]" age 30
HGET user:1 name  # "John"
HGETALL user:1  # все поля и значения
HINCRBY user:1 age 1  # 31
HDEL user:1 email

List - для очередей

LPUSH queue:tasks "task1" "task2"  # добавить слева
RPUSH queue:tasks "task3"  # добавить справа
LPOP queue:tasks  # извлечь слева (task2)
RPOP queue:tasks  # извлечь справа (task3)
LRANGE queue:tasks 0 -1  # все элементы
LLEN queue:tasks  # длина списка

Set - для уникальных значений

SADD tags:post1 "redis" "database" "nosql"
SMEMBERS tags:post1  # все элементы
SISMEMBER tags:post1 "redis"  # 1 (exists)
SCARD tags:post1  # 3 (count)
SINTER tags:post1 tags:post2  # пересечение множеств
SUNION tags:post1 tags:post2  # объединение

Sorted Set - для рейтингов

ZADD leaderboard 100 "Alice" 85 "Bob" 120 "Charlie"
ZRANGE leaderboard 0 -1 WITHSCORES  # сортировка по score
ZREVRANGE leaderboard 0 2  # топ 3 (по убыванию)
ZINCRBY leaderboard 10 "Bob"  # 95
ZRANK leaderboard "Bob"  # позиция (0-indexed)
ZREM leaderboard "Alice"

Node.js/TypeScript с Redis

import { createClient } from 'redis';

const client = createClient({
  url: 'redis://localhost:6379'
});

await client.connect();

// String operations
await client.set('user:1:name', 'John Doe');
await client.setEx('session:abc', 3600, 'session-data');
const name = await client.get('user:1:name');

// Hash operations
await client.hSet('user:1', {
  name: 'John',
  email: '[email protected]',
  age: 30
});
const user = await client.hGetAll('user:1');
await client.hIncrBy('user:1', 'age', 1);

// List operations
await client.lPush('queue:tasks', ['task1', 'task2']);
const task = await client.rPop('queue:tasks');

// Set operations
await client.sAdd('tags:post1', ['redis', 'database']);
const tags = await client.sMembers('tags:post1');

// Sorted Set
await client.zAdd('leaderboard', [
  { score: 100, value: 'Alice' },
  { score: 85, value: 'Bob' }
]);
const top3 = await client.zRange('leaderboard', 0, 2, { REV: true });

await client.disconnect();

Кэширование

// Простой кэш с TTL
async function getCachedUser(userId: string) {
  const cacheKey = `user:${userId}`;

  // Проверяем кэш
  const cached = await client.get(cacheKey);
  if (cached) {
    return JSON.parse(cached);
  }

  // Если нет - берём из БД
  const user = await db.users.findById(userId);

  // Сохраняем в кэш на 1 час
  await client.setEx(cacheKey, 3600, JSON.stringify(user));

  return user;
}

// Инвалидация кэша при обновлении
async function updateUser(userId: string, data: any) {
  await db.users.update(userId, data);

  // Удаляем из кэша
  await client.del(`user:${userId}`);
}

Rate Limiting

async function rateLimit(userId: string, maxRequests = 100, windowSec = 60) {
  const key = `rate:${userId}`;

  const count = await client.incr(key);

  if (count === 1) {
    await client.expire(key, windowSec);
  }

  if (count > maxRequests) {
    throw new Error('Rate limit exceeded');
  }

  return { remaining: maxRequests - count };
}

// Использование
try {
  await rateLimit('user123', 10, 60);  // 10 req/min
  // ... handle request
} catch (error) {
  // 429 Too Many Requests
}

Pub/Sub

// Publisher
await client.publish('notifications', JSON.stringify({
  type: 'new_message',
  userId: 123,
  text: 'Hello!'
}));

// Subscriber
const subscriber = client.duplicate();
await subscriber.connect();

await subscriber.subscribe('notifications', (message) => {
  const data = JSON.parse(message);
  console.log('Notification:', data);
  // Отправить push, email, etc.
});

Паттерны ключей

// ✅ Хорошие паттерны
user:123:profile
user:123:sessions:abc
cache:posts:recent
leaderboard:weekly:2024-01
analytics:pageviews:2024-01-15

// ❌ Плохие паттерны
user123  // непонятно
temp_data  // нет структуры
x  // слишком короткий

Правила:

• Используйте : как разделитель
• Начинайте с типа данных (user, cache, session)
• ID/ключи в конце
• Понятные имена

Persistence

Redis может сохранять данные на диск:

RDB (Snapshotting)

# redis.conf
save 900 1      # snapshot если 1+ изменение за 15 мин
save 300 10     # snapshot если 10+ изменений за 5 мин
save 60 10000   # snapshot если 10000+ изменений за 1 мин

# Ручной snapshot
SAVE  # блокирующий
BGSAVE  # асинхронный (рекомендуется)

AOF (Append-Only File)

# redis.conf
appendonly yes
appendfsync everysec  # everysec | always | no

Рекомендация: Используйте оба (RDB + AOF) для максимальной durability.

Redis vs Memcached

Характеристика	Redis	Memcached
Типы данных	Много (String, Hash, List, Set, ZSet)	Только String
Persistence	Да (RDB + AOF)	Нет
Pub/Sub	Да	Нет
Clustering	Да (Redis Cluster)	Да
Lua scripting	Да	Нет

Вывод: Redis более функциональный, Memcached проще и быстрее для простого кэша.

💡 Best Practices

1. Используйте connection pooling (1 client на приложение)
2. Установите maxmemory и eviction policy
3. Мониторьте memory usage (INFO memory)
4. Pipeline для batch операций
5. Не храните большие значения (>1MB)

⚠️ Частые ошибки

• Забывают установить TTL (memory leak!)
• Слишком много мелких ключей (overhead)
• Не используют pipelining для batch операций
• Хранят всё в Redis (используйте как кэш, не как primary DB)

---

Следующий урок: Redis Cache Strategies →