架构秘笈:移花接木,使用MySQL模拟Redis
创始人
2025-03-18 06:31:20
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 这年头,你看到的东西未必就是你认为的东西。一个mysql协议的后面,可能是tidb;一个linux机器后面,可能是一个精简的docker;你觉得xjjdog是个女的,但可能ta自己也不太清楚;而当你大呼php万岁的时候,可能是研发人员和你开个玩笑,重写了后缀,而后端用的却是java。

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大家都知道redis速度快,但它的容量和内存容量有关,很容易达到瓶颈。有些互联网公司,直接使用redis作为后端数据库(在下佩服)。当业务量暴增,就面临一个redis容量和价格的权衡问题。改业务代码是来不及了,只好用一些持久化存储 ,来模拟redis的一些数据结构。

redis支持近十种数据类型,最常用的有5种。string、hash、zset、set、list等。本文将针对几种常见的数据结构,探讨一下常用操作的模拟实现。

 

其实,我们所需要开发的,就是一个redis代理proxy。redis的客户端,连接上我们的代理之后,会进行协议解析。解析出来的命令,将会被模拟,然后根据配置的路由,定位到相应的mysql中。

也就是你所使用的redis,其实使用mysql来存储数据的。没有rdb,也没有aof。

Redis是文本协议

redis是文本协议,协议名称叫做RESP。RESP 是 Redis 序列化协议的简写。它是一种直观的文本协议,优势在于实现异常简单,解析性能极好。

如图,Redis 协议将传输的结构数据,可以总结为 5 种最小单元类型。每个单元结束时,统一加上回车换行符号\r\n 。

下面是几个规则:

  1. 单行字符串 以 + 开头; 
  2. 多行字符串 以 $ 开头,后跟字符串长度; 
  3. 整数值 以 : 开头,后跟整数的字符串形式; 
  4. 错误消息 以 - 符号开头; 
  5. 数组 以 * 号开头,后跟数组的长度; 

比如,下面这个就是数组[9,9,6]的报文。

  1. *3\r\n:9\r\n:9\r\n:6\r\n 

所以这个协议的解析和拼装,是非常简单的。拿netty来说,就有codec-redis 模块供我们使用。

 

实现:数据结构设计

在数据表的设计上,我们发现,kv和hash在效率上没有什么差别,因为它能够直接根据key定位到。

反倒是zset,由于有排序的功能,造成了很多操作的执行效率都不尽人意。

另外,由于我们不同的数据结构,是使用不同的表进行存储的。所以删除操作,要在每张表上都执行一遍。

kv设计

kv,即string,是redis里最基本的数据类型。一个key对应一个value,string类型的值最大能存储512MB。

设计专用的数据库表rstore_kv,其中,rkey是主键。

  1. rkey        varchar 
  2. val     varchar 
  3. lastTime    bigint 

set操作

  1. insert into rstore_kv("rkey","val","lastTime") values($1,$2,$3) 
  2. on duplicate key update set "val"=$2,"lastTime"=$3 

get操作

  1. select val from rstore_kv where "rkey" = $1 

del操作

  1. delete from rstore_kv where "rkey" = $1 

exists操作

  1. select count(*) as n from rstore_kv where  "rkey" = $1 

ttl操作

  1. select lastTIme from rstore_kv  where  "rkey" = $1 

hash设计

hash 是一个键值(key=>value)对集合。hash 特别适合用于存储对象。

设计专用的数据库表rstore_hash,其中,rkey和hkey是联合主键。

  1. rkey        varchar 
  2. hkey        varchar 
  3. val     varchar 
  4. lastTime    bigint 

hset操作

  1. insert into rstore_hash("rkey","hkey","val","lastTime") values($1,$2,$3,$4) 
  2. on duplicate key update set "val"=$3,"lastTime"=$4 

hget操作

  1. select val from rstore_hash where "rkey" = $1 and "hkey" = $2 

hgetall操作

  1. select hkey,val from rstore_hash where "rkey" = $1 

hdel操作

  1. delete from rstore_hash where "rkey" = $1 and "hkey" = $2 

del操作

  1. delete from rstore_hash where "rkey" = $1 

hlen,hexists操作

  1. select count(*) as num from rstore_hash where "rkey" = $1 

ttl操作

  1. select max(lastTIme) from rstore_hash  where  "rkey" = $1 

zset设计

Redis zset 和 set 一样也是string类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。它的底层结构是跳跃表,效率特别高,但是会占用大量内存。

设计专用的数据库表rstore_zset,其中,rkey和member是联合主键。

  1. rkey        varchar 
  2. member        varchar 
  3. score     double 
  4. lastTime    bigint 

zadd操作

  1. insert into rstore_zset("rkey","member","score","lastTime") values($1,$2,$3,$4) on duplicate key update update set "score"=$3,"lastTime"=$4 

zscore操作

  1. select score from rstore_zset where "rkey" = $1 and "member" = $2 

zrem操作

  1. delete from rstore_zset where "rkey" = $1 and "member" = $2" 

zcard,exists操作

  1. select count(*) as num from rstore_zset where "rkey" = $1 

zcount操作

  1. select count(*) as num from rstore_zset where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3 

zremrangebyscore操作

  1. delete from rstore_zset where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3 

zrangebyscore操作

  1. select member,score from rstore_zset 
  2. where "rkey" = $1 and score>=$2 and score<=$3 order by score asc,member asc 

zrange操作

  1. select member,score from rstore_zset 
  2. where "rkey" = $1 order by score asc offset $2 limit $3 

zrank操作

  1. select rank from (select member,rank() over (order by "score" asc, "lastTime" asc) as rank from rstore_zset where "rkey" = $1 ) m where m."member"= $2; 

ttl操作

  1. select max(lastTIme) from rstore_zset  where  "rkey" = $1 

del操作

  1. delete from rstore_zset where "rkey" = $1 

set设计

  1. rkey        varchar 
  2. member        varchar 
  3. lastTime    bigint 

sadd操作

  1. insert into rstore_set("rkey","member","lastTime") values($1,$2,$3) 
  2. on duplicate key update update set "lastTime"=$3 

scard操作

  1. select count(*) as num from rstore_set where "rkey" = $1 

sismember操作

  1. select member from rstore_set where "rkey" = $1 and "member" = $2 

smembers操作

  1. select member from rstore_set where "rkey" = $1 

srem操作

  1. delete from rstore_set where "rkey" = $1 and "member" = $2 

del操作

  1. delete from rstore_set where "rkey" = $1 

ttl操作

  1. select max(lastTIme) from rstore_set  where  "rkey" = $1 

End

本篇文章仅仅模拟了常用数据结构的常用功能,有很多很多功能是不支持的,比较明显的就是分布式锁setnx等。所以这个proxy层的开发,要想做到ok,并不是那么简单。

同时,我们以一种模拟的视角,来看一下redis的数据结构,在关系型数据库中的表现形式。这样,更能够加深我们对redis的认识,明白它存在的价值。

 

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