한국어
한국어
오늘날 인터넷 시대에 데이터 볼륨이 폭발적으로 증가하고 있으며, 동시성이 높은 동시성과 대규모 데이터 처리에 직면 할 때 전통적인 데이터베이스는 성능 병목 현상이 발생하기 쉽습니다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 개발자들이 Redis와 함께 PHP를 사용하기 시작했으며 고성능 캐싱 메커니즘 및 메시지 대기열 기능을 사용하여보다 효율적인 빅 데이터 처리를 달성했습니다. 이 기사는 실제적인 관점에서 PHP 및 Redis를 통해 데이터 처리를 최적화하는 방법을 설명합니다.
Redis (원격 사전 서버)는 문자열, 목록, 컬렉션 등과 같은 다양한 데이터 구조를 지원하고 읽기 및 쓰기 성능이 매우 높은 오픈 소스 키 값 메모리 데이터베이스입니다. 낮은 대기 시간과 높은 처리량으로 인해 빅 데이터 애플리케이션 시나리오에서 캐시, 큐 및 실시간 컴퓨팅 구성 요소로 사용하기에 이상적입니다.
개발하기 전에 Redis 서비스 및 PHP Redis 확장을 설치해야합니다.
Linux 시스템에서는 다음 명령을 통해 설치할 수 있습니다.
sudo apt-get install redis-serverWindows 사용자는 공식 Redis 웹 사이트에서 로컬 시스템 버전을 다운로드하여 지침에 따라 설치할 수 있습니다.
다음 명령을 사용하여 Linux 시스템에 설치할 수 있습니다.
sudo apt-get install php-redisWindows 환경은 PECL 웹 사이트에서 해당 확장 버전을 다운로드하여 수동으로 설치하고 php.ini 파일로 구성하는 것이 좋습니다.
빅 데이터 시나리오에서 데이터베이스에 자주 액세스하면 리소스가 압박감을 줄 수 있습니다. Redis는 중간 결과를 캐시하여 데이터베이스 압력을 크게 줄일 수 있습니다.
다음은 Redis 캐시에 데이터를 작성하는 예입니다.
<?php
// 연결하다Redis섬기는 사람
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
// 데이터베이스에서 데이터를 가져옵니다
$data = fetchDataFromDatabase();
// 구하다Redis은닉처
$redis->set('data', serialize($data));
// 关闭연결하다
$redis->close();
?>
데이터를 읽을 때 불필요한 데이터베이스 액세스를 피하기 위해 캐시가 먼저 존재하는지 확인하십시오.
<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$data = $redis->get('data');
if (!$data) {
$data = fetchDataFromDatabase();
$redis->set('data', serialize($data));
}
$redis->close();
processData($data);
?>
이 방법은 읽기 효율을 크게 향상시킬 수 있으며 자주 액세스하는 핫 데이터에 적합합니다.
Redis의 대기열 메커니즘은 처리 작업에 비동기 실행 또는 분산 실행이 필요할 때 특히 적용됩니다. 다음 예제는 작업을 Redis 대기열로 밀어냅니다.
<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
// 대기열에 작업을 추가하십시오
$redis->lpush('tasks', 'task1');
$redis->lpush('tasks', 'task2');
$redis->lpush('tasks', 'task3');
$redis->close();
processTasks();
?>
작업과 프로세스를 꺼내십시오.
<?php
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
// 작업을 받으십시오
$task = $redis->rpop('tasks');
$redis->close();
if ($task) {
processTask($task);
}
?>
이러한 방식으로 작업 생산 및 소비 링크를 효과적으로 분리 할 수 있으며 시스템은 비동기식이며 효율적인 스케줄링을 실현할 수 있습니다.
PHP와 Redis를 결합하면 빅 데이터 처리 프로세스를 크게 최적화 할 수 있습니다. Redis 캐시는 데이터베이스 액세스 빈도를 줄이고 데이터 읽기 속도를 높이고 메시지 큐는 비동기 및 분산 시나리오에 적합합니다. 이러한 기술을 마스터하는 것은 시스템 성능 및 스케일링 기능을 향상시키는 데 큰 중요합니다.
