Redis 与云原生技术集成：Serverless, FaaS 中的 Redis 应用

各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Redis 与云原生技术集成：Serverless, FaaS 中的 Redis 应用”专场。我是今天的讲师，一个和 Bug 搏斗多年的老码农。今天咱们不搞那些高深莫测的理论，就聊聊 Redis 在云原生环境下的那些事儿，特别是它在 Serverless 和 FaaS 里的应用。

开场白：为什么 Redis 这么火？

话说，在咱们程序员的世界里，技术更新迭代速度那是相当的快。今天刚学会的框架，明天可能就过时了。但 Redis 这家伙，却像个老朋友一样，一直坚挺地站在技术栈的前沿。为啥？因为它快啊！快就意味着省钱，省资源，省服务器。要知道，在云原生时代，省就是王道！

Redis 作为一个内存数据库，读写速度那是杠杠的。它不仅仅是一个简单的 Key-Value 存储，还支持多种数据结构，比如列表、集合、哈希表等等。这些特性使得 Redis 在缓存、会话管理、实时分析等场景下都能大显身手。

云原生：新时代的“安家置业”

在深入 Redis 之前，咱们先简单聊聊云原生。你可以把云原生想象成咱们程序员的新家，这个家具有以下几个特点：

• 容器化： 所有的应用都打包成容器，方便迁移和部署。
• 微服务： 将大型应用拆分成小的、独立的服务，每个服务都可以独立部署和扩展。
• 自动化： 基础设施的管理和应用的部署都通过自动化工具完成。

云原生架构的目标是提高应用的开发速度、可扩展性和可靠性。而 Redis，正好能在这个新家里面发挥它的优势。

Serverless 和 FaaS：极致的“懒人”模式

Serverless 和 FaaS (Function as a Service) 是云原生的两个重要概念，它们可以看作是“懒人”模式的极致体现。

• Serverless： 你只需要关注你的业务逻辑，不需要关心服务器的运维、扩展等问题。云平台会帮你搞定一切。
• FaaS： 你只需要编写一个个小的函数，这些函数会在需要的时候被自动执行。

Serverless 和 FaaS 的核心思想是按需付费，用多少付多少。这对于那些低流量的应用来说，可以大大降低成本。

Redis 在 Serverless/FaaS 中的应用场景

好了，铺垫了这么多，终于要进入正题了。Redis 在 Serverless 和 FaaS 中到底能做些什么呢？咱们来细数一下：

1. 缓存加速：

这是 Redis 最常见的应用场景。在 Serverless 函数中，如果需要频繁访问数据库或者外部 API，可以将数据缓存到 Redis 中，从而减少延迟，提高性能。

# Python FaaS 函数示例 (假设使用 AWS Lambda)
import redis
import json
import os

# 从环境变量中获取 Redis 连接信息
redis_host = os.environ.get('REDIS_HOST')
redis_port = int(os.environ.get('REDIS_PORT', '6379')) # 默认端口
redis_password = os.environ.get('REDIS_PASSWORD')

# 初始化 Redis 连接池 (在函数外部初始化，避免每次调用都创建新连接)
redis_connection_pool = redis.ConnectionPool(host=redis_host, port=redis_port, password=redis_password, db=0)

def get_redis_connection():
    return redis.Redis(connection_pool=redis_connection_pool)

def lambda_handler(event, context):
    redis_client = get_redis_connection()
    key = event['key']

    # 尝试从 Redis 获取数据
    cached_value = redis_client.get(key)

    if cached_value:
        print("从 Redis 获取缓存数据")
        value = cached_value.decode('utf-8') # 解码
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps({'key': key, 'value': value, 'source': 'redis'})
        }
    else:
        print("从数据库获取数据并缓存到 Redis")
        # 模拟从数据库获取数据
        value = get_data_from_database(key) # 假设有这个函数

        # 将数据缓存到 Redis (设置过期时间，例如 60 秒)
        redis_client.set(key, value, ex=60)

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps({'key': key, 'value': value, 'source': 'database'})
        }

def get_data_from_database(key):
    # 模拟数据库查询
    # 在实际场景中，你需要替换成真正的数据库查询代码
    data = {
        'user1': 'Alice',
        'user2': 'Bob',
        'user3': 'Charlie'
    }
    return data.get(key, 'Unknown')

# 本地测试
if __name__ == '__main__':
    # 设置环境变量（本地测试时需要）
    os.environ['REDIS_HOST'] = 'localhost' #  替换成你的 Redis 服务器地址
    os.environ['REDIS_PORT'] = '6379'
    # os.environ['REDIS_PASSWORD'] = 'your_redis_password' # 如果你的 Redis 服务器设置了密码

    event = {'key': 'user1'}
    context = {}
    result = lambda_handler(event, context)
    print(result)

    event = {'key': 'user1'} # 再次测试，这次应该从 Redis 获取
    result = lambda_handler(event, context)
    print(result)

代码解释：

• Redis 连接池： 为了避免每次函数调用都创建新的 Redis 连接，我们使用 Redis 连接池。连接池可以复用连接，提高性能。
• 环境变量： Redis 的连接信息（主机名、端口、密码）通过环境变量传递给函数。
• 缓存逻辑： 函数首先尝试从 Redis 获取数据。如果数据存在，则直接返回；如果数据不存在，则从数据库获取数据，并将数据缓存到 Redis 中。
• 过期时间： 为了避免 Redis 中存储过时数据，我们为缓存设置了过期时间。

2. 会话管理：

在 Serverless 应用中，由于函数是无状态的，无法直接存储用户的会话信息。Redis 可以作为共享的会话存储，多个函数可以共享同一个会话数据。

# Python FaaS 函数示例 (会话管理)
import redis
import json
import uuid
import os

# 从环境变量中获取 Redis 连接信息
redis_host = os.environ.get('REDIS_HOST')
redis_port = int(os.environ.get('REDIS_PORT', '6379')) # 默认端口
redis_password = os.environ.get('REDIS_PASSWORD')

# 初始化 Redis 连接池
redis_connection_pool = redis.ConnectionPool(host=redis_host, port=redis_port, password=redis_password, db=0)

def get_redis_connection():
    return redis.Redis(connection_pool=redis_connection_pool)

def lambda_handler(event, context):
    redis_client = get_redis_connection()
    session_id = event.get('session_id')

    if not session_id:
        # 创建新的会话
        session_id = str(uuid.uuid4())
        session_data = {'user_id': None, 'username': None} # 初始会话数据
        redis_client.setex(session_id, 3600, json.dumps(session_data)) # 设置过期时间为 1 小时
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps({'session_id': session_id, 'message': 'New session created'})
        }
    else:
        # 获取会话数据
        session_data_str = redis_client.get(session_id)
        if session_data_str:
            session_data = json.loads(session_data_str.decode('utf-8'))
            return {
                'statusCode': 200,
                'body': json.dumps({'session_id': session_id, 'session_data': session_data})
            }
        else:
            return {
                'statusCode': 404,
                'body': json.dumps({'message': 'Session not found'})
            }

# 本地测试
if __name__ == '__main__':
    # 设置环境变量（本地测试时需要）
    os.environ['REDIS_HOST'] = 'localhost' #  替换成你的 Redis 服务器地址
    os.environ['REDIS_PORT'] = '6379'
    # os.environ['REDIS_PASSWORD'] = 'your_redis_password' # 如果你的 Redis 服务器设置了密码

    # 创建新会话
    event = {}
    context = {}
    result = lambda_handler(event, context)
    print(result)

    # 获取现有会话
    session_id = json.loads(result['body'])['session_id']
    event = {'session_id': session_id}
    result = lambda_handler(event, context)
    print(result)

代码解释：

• UUID： 使用 UUID 生成唯一的会话 ID。
• JSON 序列化： 将会话数据序列化成 JSON 字符串，方便存储到 Redis 中。
• 过期时间： 为会话设置过期时间，避免 Redis 中存储过多的无效会话数据。

3. 实时分析：

Redis 的 List 和 Sorted Set 数据结构非常适合用于实时分析。例如，可以记录用户的访问日志、统计网站的访问量等等。

# Python FaaS 函数示例 (实时分析)
import redis
import json
import time
import os

# 从环境变量中获取 Redis 连接信息
redis_host = os.environ.get('REDIS_HOST')
redis_port = int(os.environ.get('REDIS_PORT', '6379')) # 默认端口
redis_password = os.environ.get('REDIS_PASSWORD')

# 初始化 Redis 连接池
redis_connection_pool = redis.ConnectionPool(host=redis_host, port=redis_port, password=redis_password, db=0)

def get_redis_connection():
    return redis.Redis(connection_pool=redis_connection_pool)

def lambda_handler(event, context):
    redis_client = get_redis_connection()
    action = event.get('action')

    if action == 'log_visit':
        # 记录用户访问日志
        user_id = event.get('user_id')
        timestamp = time.time()
        redis_client.lpush('user_visits', json.dumps({'user_id': user_id, 'timestamp': timestamp}))
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps({'message': 'Visit logged'})
        }
    elif action == 'get_recent_visits':
        # 获取最近的访问记录
        recent_visits = []
        for visit_str in redis_client.lrange('user_visits', 0, 9): # 获取最近 10 条记录
            recent_visits.append(json.loads(visit_str.decode('utf-8')))
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json.dumps({'recent_visits': recent_visits})
        }
    else:
        return {
            'statusCode': 400,
            'body': json.dumps({'message': 'Invalid action'})
        }

# 本地测试
if __name__ == '__main__':
    # 设置环境变量（本地测试时需要）
    os.environ['REDIS_HOST'] = 'localhost' #  替换成你的 Redis 服务器地址
    os.environ['REDIS_PORT'] = '6379'
    # os.environ['REDIS_PASSWORD'] = 'your_redis_password' # 如果你的 Redis 服务器设置了密码

    # 记录访问
    event = {'action': 'log_visit', 'user_id': 'user123'}
    context = {}
    result = lambda_handler(event, context)
    print(result)

    # 获取最近访问记录
    event = {'action': 'get_recent_visits'}
    result = lambda_handler(event, context)
    print(result)

代码解释：

• List 数据结构： 使用 List 存储用户的访问日志，新的访问记录会添加到 List 的头部。
• Lrange 命令： 使用 Lrange 命令获取 List 中指定范围的元素。

4. 限流：

在高并发场景下，为了防止系统被压垮，需要对请求进行限流。Redis 可以作为简单的限流器，控制请求的速率。

# Python FaaS 函数示例 (限流)
import redis
import time
import os

# 从环境变量中获取 Redis 连接信息
redis_host = os.environ.get('REDIS_HOST')
redis_port = int(os.environ.get('REDIS_PORT', '6379')) # 默认端口
redis_password = os.environ.get('REDIS_PASSWORD')

# 初始化 Redis 连接池
redis_connection_pool = redis.ConnectionPool(host=redis_host, port=redis_port, password=redis_password, db=0)

def get_redis_connection():
    return redis.Redis(connection_pool=redis_connection_pool)

# 限流配置
RATE_LIMIT_WINDOW = 60  # 窗口期：60 秒
RATE_LIMIT_REQUESTS = 10 # 允许的请求数：10 次

def is_rate_limited(redis_client, user_id):
    """
    检查用户是否被限流。
    Args:
        redis_client: Redis 客户端实例。
        user_id: 用户 ID。

    Returns:
        True 如果用户被限流，False 否则。
    """
    key = f"rate_limit:{user_id}"
    now = int(time.time())

    # 使用 Redis 的事务性管道
    pipe = redis_client.pipeline()
    pipe.zremrangebyscore(key, 0, now - RATE_LIMIT_WINDOW)  # 移除窗口期外的请求记录
    pipe.zcard(key)  # 获取当前窗口期内的请求数
    pipe.zadd(key, {now: now})  # 添加当前请求的时间戳
    pipe.expire(key, RATE_LIMIT_WINDOW)  # 设置过期时间
    request_count, _ = pipe.execute()[1:] # 只需要请求计数，忽略 ZADD 的返回值

    if request_count > RATE_LIMIT_REQUESTS:
        return True  # 超过请求限制
    else:
        return False  # 未超过请求限制

def lambda_handler(event, context):
    redis_client = get_redis_connection()
    user_id = event.get('user_id')

    if is_rate_limited(redis_client, user_id):
        return {
            'statusCode': 429,  # Too Many Requests
            'body': 'Rate limit exceeded'
        }
    else:
        # 处理请求
        return {
            'statusCode': 200,
            'body': 'Request processed'
        }

# 本地测试
if __name__ == '__main__':
    # 设置环境变量（本地测试时需要）
    os.environ['REDIS_HOST'] = 'localhost' #  替换成你的 Redis 服务器地址
    os.environ['REDIS_PORT'] = '6379'
    # os.environ['REDIS_PASSWORD'] = 'your_redis_password' # 如果你的 Redis 服务器设置了密码

    # 模拟多个请求
    import threading

    def simulate_request(user_id):
        event = {'user_id': user_id}
        context = {}
        result = lambda_handler(event, context)
        print(f"User {user_id}: {result}")

    threads = []
    for i in range(15): # 模拟 15 个请求
        thread = threading.Thread(target=simulate_request, args=(f"user{i % 3}",)) #  模拟 3 个用户
        threads.append(thread)
        thread.start()
        time.sleep(0.1)

    for thread in threads:
        thread.join()

代码解释：

• Sorted Set 数据结构： 使用 Sorted Set 存储用户的请求时间戳，Score 和 Value 都设置为时间戳。
• ZREMRANGEBYSCORE 命令： 使用 ZREMRANGEBYSCORE 命令移除窗口期之外的请求记录。
• ZCARD 命令： 使用 ZCARD 命令获取 Sorted Set 中元素的数量，即当前窗口期内的请求数。
• ZADD 命令： 使用 ZADD 命令添加当前请求的时间戳。
• EXPIRE 命令： 设置 Key 的过期时间，避免 Redis 中存储过多的无效数据。

表格总结：Redis 在 Serverless/FaaS 中的应用

应用场景	Redis 数据结构	描述	示例代码
缓存加速	String	缓存数据库查询结果、API 响应等，减少延迟。	上面第一个代码示例
会话管理	String	存储用户会话信息，解决 Serverless 函数无状态的问题。	上面第二个代码示例
实时分析	List	记录用户访问日志、统计网站访问量等。	上面第三个代码示例
限流	Sorted Set	控制请求速率，防止系统被压垮。	上面第四个代码示例
消息队列	List	异步处理任务，例如发送邮件、处理订单等。	(没有提供代码，但可以使用 Redis 的 BLPOP 和 RPUSH 命令实现简单的消息队列)
计数器	String	统计网站访问量、用户点赞数等。	(没有提供代码，但可以使用 Redis 的 INCR 和 DECR 命令实现计数器)
分布式锁	String	保证多个函数并发执行时的线程安全。	(没有提供代码，但可以使用 Redis 的 SETNX 命令实现简单的分布式锁。需要注意设置过期时间，防止死锁)

Redis 的选型：自建 vs. 云服务

在云原生环境下，你可以选择自建 Redis 集群，也可以选择使用云厂商提供的 Redis 服务。

• 自建 Redis 集群： 优点是可以完全掌控 Redis 的配置和运维，缺点是需要自己维护 Redis 集群，成本较高。
• 云厂商提供的 Redis 服务： 优点是无需自己维护 Redis 集群，成本较低，缺点是配置和运维的灵活性较低。

如何选择呢？这取决于你的具体需求和预算。如果你对 Redis 的配置和运维有较高的要求，或者你的预算比较充足，可以选择自建 Redis 集群。如果你对 Redis 的配置和运维没有太高的要求，或者你的预算比较紧张，可以选择使用云厂商提供的 Redis 服务。

注意事项

• 连接管理： Serverless 函数的生命周期很短，频繁地创建和销毁 Redis 连接会影响性能。建议使用 Redis 连接池来复用连接。
• 序列化： Redis 只能存储字符串类型的数据，需要将其他类型的数据序列化成字符串。常用的序列化方式有 JSON、Pickle 等。
• 安全性： 在生产环境中，一定要为 Redis 设置密码，防止未经授权的访问。
• 监控： 对 Redis 的性能进行监控，及时发现和解决问题。

总结

Redis 在云原生环境下，特别是在 Serverless 和 FaaS 中，有着广泛的应用前景。它可以作为缓存加速、会话管理、实时分析、限流等多种用途。选择合适的 Redis 数据结构和连接管理方式，可以有效地提高应用的性能和可靠性。希望今天的分享能对大家有所帮助。

Q&A 环节

现在是提问环节，大家有什么问题可以提出来，我会尽力解答。