解开Redis的困境一场艰苦的挑战（redis难吗）

  Redis是一种开源的使用内存型键-值存储的非关系型数据库，它比起其他非关系型数据库具有更强的性能，被广泛地应用于缓存、消息队列等场景。但它也有让程序员们头痛的地方——比如准实时更新缓存中的数据、如何对Redis失效的数据进行恢复等等。

  Redis的失效恢复问题尤为棘手，传统的做法是使用主从同步方式，即将主Redis数据库的数据实时同步给多个从Redis数据库，就是所谓的Redis冷热备份，数据一直处于发散状态，当系统出现主库故障时，就可以切换到从库，保证数据可用。然而，该模式存在一些缺陷，比如：

1、Redis同步备份性能瓶颈：多个需要同步的从库容易出现磁盘I/O负荷压力过大的性能瓶颈；

2、可用性低：备份的数据仍然依赖主库，如果主从之间的连接断开，从库就无法更新数据，无法实现服务的切换。

  鉴于上述存在的问题，现在更多的云服务提供商现已推出基于Redis代理的失效恢复技术，它主要通过将Redis应用置于可靠的代理容器中，支持容器负载均衡以及健康检查，当Redis宕机时可以从另外的容器中获取缓存数据，从而提高 Redis 可用性及解决备份性能瓶颈问题。

  下面以Python为例，介绍使用失效恢复的方法以解决Redis的困境：

1、首先要引入Python中的Redis库：import redis

2、实例化连接实例：client = redis.StrictRedis(host=”,port=”,db=0)

3、实现容器弹性拓扑：cluster = Cluster([‘{ip}:{port}’])

4、调用集群方法：cluster.set(‘redis_key’,’redis_value’)

  使用容器代理Redis对失效数据进行恢复，可以有效提高Redis可用性及提升系统性能。Redis 已经被广泛地应用在通用缓存、社交网络、实时分析平台等许多场景中，而解开Redis的困境，正是让它更加发挥价值的关键。