Přeskočit na obsah
_CORE
AI & Agentic Systems Core Informační Systémy Cloud & Platform Engineering Data Platforma & Integrace Security & Compliance QA, Testing & Observability IoT, Automatizace & Robotika Mobile & Digital Banky & Finance Pojišťovnictví Veřejná správa Obrana & Bezpečnost Zdravotnictví Energetika & Utility Telco & Média Průmysl & Výroba Logistika & E-commerce Retail & Loyalty
Reference Technologie Blog Knowledge Base O nás Spolupráce Kariéra
Pojďme to probrat

Redis Patterns — cache, session, queue

01. 01. 2024 1 min čtení intermediate

Redis není jen key-value store. Cache, sessions, rate limiting, pub/sub, leaderboards — versatilní in-memory databáze.

Cache pattern

import redis r = redis.Redis() def get_user(user_id):

Check cache

cached = r.get(f”user:{user_id}”) if cached: return json.loads(cached)

Cache miss — fetch from DB

user = db.users.find_one(user_id) r.setex(f”user:{user_id}”, 3600, json.dumps(user)) # TTL 1h return user

Rate limiter

def rate_limit(key, limit=100, window=60): pipe = r.pipeline() now = time.time() pipe.zremrangebyscore(key, 0, now - window) pipe.zadd(key, {str(now): now}) pipe.zcard(key) pipe.expire(key, window) _, _, count, _ = pipe.execute() return count <= limit

Pub/Sub

Publisher

r.publish(‘notifications’, json.dumps({‘user’: 123, ‘msg’: ‘Hello’}))

Subscriber

pubsub = r.pubsub() pubsub.subscribe(‘notifications’) for message in pubsub.listen(): if message[‘type’] == ‘message’: handle(json.loads(message[‘data’]))

Klíčový takeaway

Cache s TTL, sorted set pro rate limiting, pub/sub pro real-time. Redis = Swiss Army knife.

rediscachedatabasepatterns