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Redis 作为实时计算引擎：与 Flink, Spark Streaming 结合

各位听众，大家好！今天咱们聊聊一个挺有意思的话题：Redis 如何摇身一变，成为实时计算引擎，并与 Flink、Spark Streaming 这些大咖们“同台竞技”。

一、Redis：不只是个缓存小弟？

说到 Redis，大家可能首先想到的是：缓存嘛！速度快，用来缓解数据库压力。这没错，但 Redis 的能力远不止于此。它内置了丰富的数据结构，比如 List、Set、Sorted Set，还支持 Pub/Sub 消息发布订阅，以及 Lua 脚本执行。这些特性组合起来，让 Redis 完全有潜力胜任一些轻量级的实时计算任务。

别误会，我不是说 Redis 能完全取代 Flink 或者 Spark Streaming。它们是专业的，Redis 只是“业余选手”。但是，在一些特定场景下，Redis 凭借其超快的速度和简洁性，能够提供更高效的解决方案。

二、Redis 如何实现“实时计算”？

Redis 实现实时计算的核心在于利用其数据结构和命令，巧妙地模拟一些流处理的操作。

  • 数据结构的选择： 不同的数据结构适用于不同的场景。

    • List： 适合存储有序的数据流，可以模拟消息队列。
    • Set： 适合存储无序的、唯一的数据，可以用来做 UV 统计、去重等。
    • Sorted Set： 适合存储带有权重的数据，可以用来做排行榜、实时排序等。

  • 命令的组合： Redis 提供了丰富的命令，例如 LPUSH、RPOP、SADD、ZADD 等，我们可以把这些命令组合起来，实现复杂的计算逻辑。

  • Lua 脚本： 如果计算逻辑比较复杂，或者需要原子性操作，可以使用 Lua 脚本。Lua 脚本可以直接在 Redis 服务器端执行，避免了网络开销，提高了性能。

三、Redis + Flink/Spark Streaming：强强联合

虽然 Redis 可以独立完成一些实时计算任务，但它的计算能力毕竟有限。当数据量增大，计算逻辑变得复杂时，就需要借助 Flink 或者 Spark Streaming 这些专业的流处理框架了。

那么，Redis 如何与 Flink/Spark Streaming 结合呢？ 常见的模式有以下几种：

  • Redis 作为数据源： Flink/Spark Streaming 可以从 Redis 中读取数据，进行进一步的计算。

  • Redis 作为 Sink： Flink/Spark Streaming 的计算结果可以写入 Redis，供其他应用使用。

  • Redis 作为状态存储： Flink/Spark Streaming 可以将中间状态存储在 Redis 中，以便进行窗口计算、会话分析等。

四、实战演练：几个栗子

光说不练假把式，咱们来看几个具体的例子，感受一下 Redis 在实时计算中的魅力。

1. 实时 UV 统计（Redis + Set）

假设我们需要统计网站的实时 UV（Unique Visitor）。每当用户访问网站时，我们就将用户的 ID 存储到 Redis 的 Set 中。

import redis

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def track_uv(user_id):
  """
  记录 UV
  """
  r.sadd('uv:today', user_id)

def get_uv():
  """
  获取 UV
  """
  return r.scard('uv:today')

# 模拟用户访问
track_uv('user1')
track_uv('user2')
track_uv('user1') # 重复访问

# 获取 UV
uv = get_uv()
print(f"Today's UV: {uv}")  # 输出：Today's UV: 2

这个例子非常简单，但它展示了 Redis 在 UV 统计方面的优势：速度快，代码简洁。

2. 实时排行榜（Redis + Sorted Set）

假设我们需要维护一个实时排行榜，根据用户的积分进行排序。每当用户的积分发生变化时，我们就更新 Redis 的 Sorted Set。

import redis

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def update_score(user_id, score):
  """
  更新用户积分
  """
  r.zadd('rank:game', {user_id: score})

def get_top_n(n):
  """
  获取 Top N 用户
  """
  return r.zrevrange('rank:game', 0, n-1, withscores=True)

# 模拟积分更新
update_score('user1', 100)
update_score('user2', 200)
update_score('user3', 150)

# 获取 Top 3 用户
top_3 = get_top_n(3)
print(f"Top 3 users: {top_3}") # 输出：Top 3 users: [(b'user2', 200.0), (b'user3', 150.0), (b'user1', 100.0)]

Sorted Set 的特性非常适合做排行榜，它能够自动维护排序，并提供高效的范围查询。

3. 实时消息队列（Redis + List + Pub/Sub）

我们可以使用 Redis 的 List 模拟消息队列，并使用 Pub/Sub 实现消息的发布和订阅。

  • 生产者： 将消息推送到 List 中。

  • 消费者： 从 List 中取出消息进行处理，或者通过 Pub/Sub 订阅消息。

import redis
import time
import threading

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 消息队列的 Key
queue_key = 'message_queue'

# 生产者
def producer():
  for i in range(5):
    message = f"Message {i}"
    r.lpush(queue_key, message)
    print(f"Producer: Sent message '{message}'")
    time.sleep(1)

# 消费者
def consumer():
  while True:
    message = r.brpop(queue_key, timeout=5) # 阻塞式获取消息，超时时间为 5 秒
    if message:
      _, msg = message
      print(f"Consumer: Received message '{msg.decode()}'")
    else:
      print("Consumer: No message received, waiting...")
      time.sleep(1)

# 启动生产者和消费者线程
producer_thread = threading.Thread(target=producer)
consumer_thread = threading.Thread(target=consumer)

producer_thread.start()
consumer_thread.start()

producer_thread.join()
consumer_thread.join()

这个例子展示了 Redis 如何模拟一个简单的消息队列。 brpop 命令可以实现阻塞式读取，避免了消费者空轮询，提高了效率。 当然，这个消息队列的功能比较简单，如果需要更强大的功能，可以考虑使用专业的消息队列，例如 Kafka 或者 RabbitMQ。 Redis 的 Pub/Sub 功能也可以实现消息的发布订阅，但是它不支持消息持久化，因此不适合对消息可靠性要求高的场景。

4. Redis + Flink：实时计算窗口平均值

假设我们有一个实时的数据流，我们需要计算每 5 秒钟的窗口平均值。我们可以使用 Flink 从 Redis 中读取数据，并进行窗口计算。

首先，我们需要将数据写入 Redis。

import redis
import time
import random

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 数据流的 Key
data_key = 'data_stream'

# 模拟数据流
def generate_data():
  while True:
    value = random.randint(1, 100)
    r.lpush(data_key, value)
    print(f"Generated data: {value}")
    time.sleep(0.5)

# 启动数据生成线程
data_thread = threading.Thread(target=generate_data)
data_thread.start()

然后，我们可以使用 Flink 从 Redis 中读取数据，并进行窗口计算。

import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.RedisSink;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.config.FlinkJedisPoolConfig;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommand;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisCommandDescription;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RedisMapper;
import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.mapper.RowRedisMapper;

public class RedisFlinkExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // Redis 配置
        FlinkJedisPoolConfig conf = new FlinkJedisPoolConfig.Builder().setHost("localhost").setPort(6379).build();

        // 从 Redis 读取数据
        DataStream<String> dataStream = env.socketTextStream("localhost", 9000); // Change this to the appropriate data source

        // 将数据转换为 Integer 类型
        DataStream<Integer> integerStream = dataStream.map(Integer::parseInt);

        // 定义窗口计算：每 5 秒计算一次平均值
        DataStream<Double> averageStream = integerStream
                .timeWindowAll(Time.seconds(5))
                .aggregate(new AverageAggregate());

        // 将结果写入 Redis
        averageStream.addSink(new RedisSink<>(conf, new RedisMapper<Double>() {
            @Override
            public RedisCommandDescription getCommandDescription() {
                return new RedisCommandDescription(RedisCommand.SET, "average_value");
            }

            @Override
            public String getKeyFromData(Double data) {
                return "average_value";
            }

            @Override
            public String getValueFromData(Double data) {
                return data.toString();
            }
        }));

        env.execute("Redis Flink Example");
    }

    // 自定义 AggregateFunction，用于计算平均值
    private static class AverageAggregate implements AggregateFunction<Integer, Tuple2<Integer, Integer>, Double> {
        @Override
        public Tuple2<Integer, Integer> createAccumulator() {
            return new Tuple2<>(0, 0);
        }

        @Override
        public Tuple2<Integer, Integer> add(Integer value, Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
            return new Tuple2<>(accumulator.f0 + value, accumulator.f1 + 1);
        }

        @Override
        public Double getResult(Tuple2<Integer, Integer> accumulator) {
            return ((double) accumulator.f0) / accumulator.f1;
        }

        @Override
        public Tuple2<Integer, Integer> merge(Tuple2<Integer, Integer> a, Tuple2<Integer, Integer> b) {
            return new Tuple2<>(a.f0 + b.f0, a.f1 + b.f1);
        }
    }

    // 定义一个简单的 Tuple2 类
    public static class Tuple2<T1, T2> {
        public T1 f0;
        public T2 f1;

        public Tuple2(T1 f0, T2 f1) {
            this.f0 = f0;
            this.f1 = f1;
        }
    }
}

注意： 这个例子中，我使用了 Flink 的 socketTextStream 作为数据源。 你需要修改代码，从 Redis 中读取数据。 可以使用 Flink 的 Redis Connector， 或者自定义 SourceFunction。 同时，需要在本地启动一个 socket server， 模拟数据流。

5. Redis + Spark Streaming：实时单词计数

假设我们有一个实时的文本流，我们需要统计每个单词出现的次数。我们可以使用 Spark Streaming 从 Redis 中读取数据，并进行单词计数。

首先，我们需要将文本数据写入 Redis。

import redis
import time
import random

# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 数据流的 Key
data_key = 'text_stream'

# 模拟文本数据流
def generate_text():
  sentences = [
      "hello world",
      "hello spark",
      "world streaming",
      "spark streaming redis",
      "redis is fast"
  ]
  while True:
    sentence = random.choice(sentences)
    r.lpush(data_key, sentence)
    print(f"Generated text: {sentence}")
    time.sleep(1)

# 启动数据生成线程
data_thread = threading.Thread(target=generate_text)
data_thread.start()

然后，我们可以使用 Spark Streaming 从 Redis 中读取数据，并进行单词计数。

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds
import redis.clients.jedis.Jedis

object RedisSparkStreaming {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RedisSparkStreaming")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))

    // 从 Redis 读取数据
    val stream = ssc.receiverStream(new RedisReceiver("localhost", 6379, "text_stream"))

    // 单词计数
    val words = stream.flatMap(_.split(" "))
    val wordCounts = words.map(x => (x, 1)).reduceByKey(_ + _)

    // 打印结果
    wordCounts.print()

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}

// 自定义 Redis Receiver
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.streaming.receiver.Receiver
import redis.clients.jedis.Jedis

class RedisReceiver(host: String, port: Int, key: String) extends Receiver[String](StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2) {

  private var jedis: Jedis = _

  override def onStart(): Unit = {
    // 连接 Redis
    jedis = new Jedis(host, port)

    // 启动一个线程，不断从 Redis 中读取数据
    new Thread() {
      override def run(): Unit = {
        receive()
      }
    }.start()
  }

  override def onStop(): Unit = {
    // 关闭 Redis 连接
    jedis.close()
  }

  private def receive(): Unit = {
    try {
      while (!isStopped()) {
        // 从 Redis 中读取数据
        val message = jedis.rpop(key)
        if (message != null) {
          store(message)
        } else {
          Thread.sleep(100) // 如果没有数据，则等待 100 毫秒
        }
      }
    } catch {
      case e: Exception =>
        restart("Error receiving data from Redis", e)
    }
  }
}

五、Redis 实时计算的适用场景

总结一下，Redis 在以下场景中可以发挥重要作用：

  • 低延迟要求： 对延迟要求非常高的场景，例如实时监控、实时推荐等。
  • 数据量较小： 数据量不大，能够全部加载到内存中。
  • 计算逻辑简单： 计算逻辑不太复杂，可以使用 Redis 的内置命令或者 Lua 脚本实现。
  • 作为 Flink/Spark Streaming 的补充： 在 Flink/Spark Streaming 的 pipeline 中，Redis 可以作为数据源、Sink 或者状态存储，提供更快的读写速度。

六、注意事项

  • 内存管理： Redis 是基于内存的，需要合理配置内存大小，并设置合适的淘汰策略。
  • 持久化： 为了防止数据丢失，需要开启 Redis 的持久化功能（RDB 或者 AOF）。
  • 高可用： 为了保证 Redis 的高可用性，可以部署 Redis Sentinel 或者 Redis Cluster。
  • 数据一致性： 在分布式环境下，需要考虑数据一致性的问题。

七、总结

Redis 作为实时计算引擎，虽然不如 Flink 或者 Spark Streaming 那么强大，但在一些特定场景下，能够提供更高效的解决方案。通过合理地利用 Redis 的数据结构和命令，我们可以构建出低延迟、高并发的实时应用。希望今天的分享能够帮助大家更好地理解 Redis 的能力，并在实际项目中灵活运用。

谢谢大家！

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