分布式系统理解 MySql+Memcached架构的问题(5)

Transactions

谁说NoSQL都不支持事务，虽然Redis的Transactions提供的并不是严格的ACID的事务（比如一串用EXEC提交执行的命令，在执行中服务器宕机，那么会有一部分命令执行了，剩下的没执行），但是这个Transactions还是提供了基本的命令打包执行的功能（在服务器不出问题的情况下，可以保证一连串的命令是顺序在一起执行的，中间有会有其它客户端命令插进来执行）。Redis还提供了一个Watch功能，你可以对一个key进行Watch，然后再执行Transactions，在这过程中，如果这个Watched的值进行了修改，那么这个Transactions会发现并拒绝执行。

4. Redis实际应用场景

Redis在很多方面与其他解决方案不同：它使用内存提供主存储支持，而仅使用硬盘做持久性的存储；它的数据模型非常独特，用的是单线程。另一个大区别在于，你可以在开发环境中使用Redis的功能，但却不需要转到Redis。

转向Redis当然也是可取的，许多开发者从一开始就把Redis作为首选；但设想如果你的开发环境已经搭建好，应用已经在上面运行了，那么更换框架显然不那么容易。另外在一些需要大容量数据集的应用，Redis也并不适合，因为它的数据集不会超过系统可用的内存。所以如果你有大数据应用，而且主要是读取访问模式，那么Redis并不是正确的选择。

然而我喜欢Redis的一点就是你可以把它融入到你的系统中来，这就能够解决很多问题，比如那些你现有的处理起来感到缓慢的任务。这些你就可以通过Redis来进行优化，或者为应用创建些新的功能。在本文中，我就想探讨一些怎样将Redis加入到现有的环境中，并利用它的原语命令等功能来解决 传统环境中碰到的一些常见问题。在这些例子中，Redis都不是作为首选。

下面这个语句常用来显示最新项目，随着数据多了，查询毫无疑问会越来越慢。

LTRIMlatest.comments05000

FUNCTIONget_latest_comments(start,num_items):

id_list=redis.lrange("latest.comments",start,start+num_items-1)

IFid_list.length<num_items

id_list=SQL_DB("SELECT...ORDERBYtimeLIMIT...")

END

RETURNid_list

END

这里我们做的很简单。在Redis中我们的最新ID使用了常驻缓存，这是一直更新的。但是我们做了限制不能超过5000个ID，因此我们的获取ID函数会一直询问Redis。只有在start/count参数超出了这个范围的时候，才需要去访问。

有些时候你想要给不同的列表附加上不同的过滤器。如果过滤器的数量受到限制，你可以简单的为每个不同的过滤器使用不同的Redis列表。毕竟每个列表只有5000条项目，但Redis却能够使用非常少的内存来处理几百万条项目。

另一个很普遍的需求是各种的数据并非存储在内存中，因此在按得分排序以及实时更新这些几乎每秒钟都需要更新的功能上的性能不够理想。

典型的比如那些游戏的排行榜，比如一个Facebook的游戏，根据得分你通常想要：

- 列出前100名高分选手

- 列出某用户当前的全球排名

这些操作对于Redis来说小菜一碟，即使你有几百万个用户，每分钟都会有几百万个新的得分。

模式是这样的，每次获得新得分时，我们用这样的代码：

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