Redis维度表实现实时读取的挑战（redis维度表实时读取）

Redis维度表实现实时读取的挑战

Redis作为一个内存数据库，因为具有快速读写能力和数据结构丰富，已经成为了很多公司进行实时计算或者缓存常用数据的首选。其中，Redis维度表方案是常用的一种方案。但是，使用Redis作为维度表时，能否做到实时读取，是一个值得探究的问题。

Redis 维度表方案

Redis 维度表方案是基于 Redis 的集合和哈希表来实现的。维度表在数据仓库中，主要是用于缓存维度类数据，如时间、地域等。使用 Redis 作为维度表，主要是为了在维度表中查询数据，这样避免了查询数据库的过程，能够极大提高查询效率。

Redis维度表方案具体实现中需要经过以下步骤：

1. 数据库中的维度表数据定期导入 Redis。

2. 在Redis中建立维度表，并且对维度表进行持久化。

3. 执行 SQL 时，连接 Redis，查询 Redis 中的维度表，以此获取相应的维度信息。

4. 执行 SQL 时，将 Redis 查询结果与其他表进行关联，得到最终的查询结果。

看上去一切都很顺利，但实际上这种方案还是存在问题的。

挑战 1：数据同步

数据同步是 Redis 维度表中的第一个挑战。由于 Redis 不能作为主节点存储 Relational 的数据，也就不能不能支持对数据进行多次复制，当维度表数据需要更新时，唯一的办法是重建 Redis 维度表。但是，在实时计算中，维度表的数据是需要实时更新的，这种等待时间显然是不被允许的。

解决方案：

在 Redis 维度表中，可以使用 PUB/SUB 发布-订阅机制实现数据同步。当维度表的数据发生变化时，会发布信息到 Redis 的频道上。Datax 可以订阅 Redis 的频道，并根据频道发布的消息进行下一步操作。

挑战 2：一致性

Redis 维度表方案中的第二个挑战是一致性。在数据量较大时，Redis维度表需要持久化成文件，以便重启后可以重新加载数据进行构建。持久化过程中，有部分数据可能会因为大小和并行的问题未成功写入文件，导致下次加载时无法恢复数据，影响维度表的一致性。

解决方案：

为了保证 Redis 维度表的一致性，可以采用以下方案：

1. 在持久化之前先进行缓存刷写，保证 Redis 中的数据与缓存中的数据保持一致。

2. 针对数据丢失问题，可以对 Redis 进行多副本备份，确保每个副本中都有完整的数据。

挑战 3：Redis部署

在实际应用中，Redis 维度表方案的性能也跟 Redis 的部署方式有很大的关系。一些企业采用分布式部署，即多台 Redis 服务器组成一个 Redis 集群，并在多个集群节点上缓存不同的维度表。这种方式虽然可靠性较高，但会带来访问成本增加、数据同步难度大、管理复杂等问题。

解决方案：

对于Redis集群部署方式，可以采取以下措施：

1. 使用 Redis Sentinel 进行主从切换。

2. 非关键业务使用异地容灾或者冷备机房。

3. 多个 Redis 节点可以部署在一个局域网内，比如通过虚拟化技术之间组成一个网段，这样可以减少不必要的传输成本。

结语

通过以上分析，我们可以发现 Redis 维度表方案在实现实时查询时还是存在着不小的挑战。不过，随着 Redis 技术的不断发展和完善，这些问题大都已经得到了有效的解决。在实际应用中，我们可以根据自身业务需求，选择合适的 Redis 维度表方案，并且在实施过程中注重方案的可扩展性和可维护性，使得 Redis 维度表方案真正发挥它的价值。