Redis 核心使用场景揭秘！百度智能云 PegaDB 实践

Redis 是高性能内存数据库，支持多种数据结构和丰富的功能，几乎可以覆盖所有需要快速读写和灵活数据管理的场景。以下列举了 Redis 几个经典的使用场景和百度智能云 PegaDB 的实践，仅供参考

1、缓存

场景

在双十一抢购时，每秒几万人点开同一个商品页面。如果每次用户的请求需求，都需要都去调取数据库信息（像每次查订单都打电话问厨房），数据库会崩溃。

Redis 解决方案

• 提前把商品信息（价格、库存）存到 Redis 中。
• 用户查询时直接从 Redis 拿数据，又快又稳。

2、 计数器

场景

例如广告投放统计整个广告的点击量，如果用数据库记录订单号，可能两个人拿到同一个号码（并发冲突）或者可能会碰到恶意刷量的情况。

Redis 解决方案

• 用 INCR 命令生成订单号，根据订单号判定，避免重复。
• 统计广告的投放量、阅读量、点赞数也是同样原理。

3、消息队列

场景

异步解耦系统，缓解流量洪峰。比如在淘宝下单后，商家要根据订单实时通知仓库、发短信、扣库存……如果所有步骤都卡着等，会影响业务收入。

Redis 解决方案

• 把任务拆成“小纸条”（消息）扔进 Redis 队列。
• 仓库、短信服务各自领取任务处理（类似于像快递员分拣包裹）。

4、排行榜

​​​​​​​场景

例如广告投放时查看流量榜，全网的页面浏览量排名每秒都在发生变化，如何快速地实施统计数据并做到精准的数据更新，成为难点。

Redis 解决方案

• Redis 自动排序，查全国高流量页面前100名只要几毫秒就可以完成。像类似 LOL 全球排行榜单一样。

上面列举的几个核心场景里，其中提到了“数据的实时性”，其实，在日常的数据库场景使用中，数据的实时性对业务决策至关重要。

在传统的多地域数据管理中，保持数据的同步性常常着面临诸多挑战。不同地域的数据信息同步需要使用专业的数据复制和同步工具（如 GoldenGate、SharePlex 等）手动写入，并且操作过程中需要专业人员执行、维护。此外，还有一种方法是将数据库的事务日志定期或实时传输到远程地点，然后在远程数据库上重放这些日志来实现数据同步。尽管这种方法可以在不同地域之间同步数据，但整个过程复杂性高、时间周期长。

Redis 容量型（PegaDB）自研多活实例组产品。多活实例组由至多 5 个实例组成, 每个实例均可以进行本地域读写。无需专业人员手动写入、维护，每个地域数据由同步组件自动化同步至其他地域，省时省力。多活实例组应用场景如下：

• 异地多活: 业务需求应用就近访问同时数据整体一致。

• 数据灾备: 可实现同城灾备、两地三中心灾备及三地灾备等多种数据灾备场景。

下面为大家分享 PegaDB 的实践： PegaDB异地多活同步通道单向可达 5 万 QPS。本地域读写与单实例的延迟基本一致。跨地域间同步，延迟几十毫秒至几百毫秒。不仅通过异地多活的架构设计解决了多地域数据同步一致性的问题。同时，数据自动化同步至其他地域，无需专业数据复制与同步工具手动写入，节省了人力成本。

具体实现

• 在异地多活集群中，每个实例都会为其配置一个数据同步组件，这个同步组件的叫做 SyncAgent。单个分片内部，只有主节点的 SyncAgent 会工作。SyncAgent 会解析 Redis 生成的 AOF 并将增量的 AOF 同步到目标集群。

• 在PegaDB 架构中，引入operator header，用于为生成 AOF 中的每一条命令增加一个编号，这样SyncAgent 就可以记录下 opid 来追踪同步进度了，当 SyncAgent 故障重启后，SyncAgent 会从之前的同步位点继续同步，避免数据丢失。



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