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[Day24] 架構優化: Redis Cache , redis-py 架構初探

本次的程式碼與目錄結構可以參考 FastAPI Tutorial : Day24 branch

前言

在前面的章節中,我們已經完成了一個基本的 FastAPI 專案,並且透過 Docker Compose 來部署 Backend 與 DB


在接下來的文章
我們將會透過 Redis 來實作一個 Server Cache
並且將 Cache 與 CRUD 進行整合,讓我們的 API 更加的快速


今天會先寫一些 redis-py 的基本用法測試
讓我們知道可以如何透過 redis-py 來實作我們的 Cache

關於 Redis

Redis 是一個開源的 in-memory 資料庫
它支援多種資料結構,例如 string , hash , list , set , sorted set 等等
可以用來當作 cache , message broker , queue ...


要在 Python 中使用 Redis ,我們可以透過 redis-py 來實作

poetry add redis

如果要使用 async 版本的 redis
只需要從 redis.asyncio 中 import Redis 即可

from redis.asyncio import Redis

原本有 aioredis 這個套件,但是在 v4.2.0+ 後已經被整合到 redis-py
可以直接以 redis.asyncio 來使用

連接 Redis

Redis Server

先用 Docker 來啟動一個 Redis Server
並設定密碼為 fastapi_redis_password

docker run --name fastapi_redis_dev -p 6379:6379 -d  redis:7.2.1 --requirepass "fastapi_redis_password"

可以再額外安裝 redis Insight 來檢視我們的 Redis Server


redis insight 1 ( Redis Insight 首頁 )

redis insight 2 ( Redis Insight 中的 Key List )

redis insight password ( 第一次連的時候要記得在右側設定密碼 )

Redis Connection

可以將接下來的測試程式碼寫在 tests/test_redis.py
而我們的 REDIS_URL 會是 redis://:fastapi_redis_password@localhost:6379

touch tests/test_redis.py
touch tests/test_redis_async.py
touch tests/test_redis_om.py

tests/test_redis.py

import redis

REDIS_URL = "redis://:fastapi_redis_password@localhost:6379"

redis-py 的連線方式有兩種:

  1. 透過 Redis 類別來建立連線 tests/test_redis.py
def test_redis_connection():
    redis_connection = redis.Redis.from_url(REDIS_URL)

    value = 'bar'
    redis_connection.set('foo', value )
    result = redis_connection.get('foo')
    redis_connection.close()

    assert result.decode() == value

這種方式會在每次操作完後自動關閉連線


  1. 建立 Connection Pool 來管理連線 tests/test_redis.py
# ...
connection_pool = redis.ConnectionPool.from_url(REDIS_URL)

# ...

def test_redis_connection_pool():
    redis_connection = redis.Redis(connection_pool=connection_pool)

    value = 'bar2'
    redis_connection.set('foo2', value )
    result = redis_connection.get('foo2')
    redis_connection.close()

    assert result.decode() == value

這種方式則是透過 ConnectionPool 來管理連線
可以在每次操作完後,不用關閉連線,而是將連線放回 ConnectionPool


接著可以透過 pytest 來測試 redis 連線

poetry run pytest tests/test_redis.py

pytest redis ( 可以看到測試通過 )
可以看到測試通過

也可以在 redis insight 中看到我們剛剛新增的 foofoo2
redis insight 3 ( 可以看到剛剛設定的 foo:barfoo2:bar2 )

Redis Async Connection

async 版本的 redis 連線方式與 sync 版本的方式相同
一樣由 Redis 類別與 ConnectionPool 來管理連線


差別是 redis.asyncio 中的 Redis 的操作都是 async
所以要使用 await 來取得結果

tests/test_redis_async.py

import pytest
import redis.asyncio as redis # <--- 注意這邊是使用 redis.asyncio

REDIS_URL = "redis://:fastapi_redis_password@localhost:6379"

@pytest.mark.asyncio
async def test_redis_connection():
    redis_connection = redis.Redis.from_url(REDIS_URL)
    value = 'bar_async'
    await redis_connection.set('foo_async', value )
    result = await redis_connection.get('foo_async') # <--- 要使用 await 來取得結果
    redis_connection.close()

    assert result.decode() == value

透過 Connection Pool 來管理連線的方式也是一樣的

tests/test_redis_async.py

# ...

connection_pool = redis.ConnectionPool.from_url(REDIS_URL)

# ...
@pytest.mark.asyncio
async def test_redis_connection_pool():
    redis_connection = redis.Redis(connection_pool=connection_pool)
    
    value = 'bar_async2'
    await redis_connection.set('foo_async2', value)
    value = await redis_connection.get('foo_async2')
    redis_connection.close()

    assert value.decode() == 'bar_async2'

Redis Object Mapper

redis-py 也提供了 Object Mapper 的功能
讓我們可以直接將 Object 存入 Redis
可以透過 redis-om-py 來實作


poetry add redis-om

redis-om 的操作方式與 SQLAlchemy 類似
都是需要先定義 Data Model


tests/test_redis_om.py

import pytest
from redis_om import get_redis_connection

REDIS_URL = "redis://:fastapi_redis_password@localhost:6379"

redis = get_redis_connection(url=REDIS_URL)

redis-om 中,我們需要透過 get_redis_connection 來取得 redis 的連線


接著我們可以定義一個 UserReadCache 的 Data Model
redis-om 有提供:

  • HashModel 來讓我們可以將 Object 存成 Hash
  • JsonModel 來讓我們可以將 Object 存成 JSON

tests/test_redis_om.py

# ...
from typing import Optional
from redis_om import HashModel , Field

# ...


class UserReadCache( HashModel ):
    id: int = Field(index=True)
    name : str = Field(index=True)
    email: str = Field(index=True)
    avatar:Optional[str] =  None

    class Meta:
        database = redis

saveget 操作

如果要透過 Redis Object Mapper 來存取資料
我們必須要透過類似 SQLAlchemy 的方式來操作
使用 Object.save() 來存入資料
跑過 Object.save() 後,會自動產生一個 primary key, 可以透過 Object.pk 來取得
接著可以使用 Object.get( pk ) 來取得資料


tests/test_redis_om.py

def test_create_user():
    new_user = UserReadCache(id=1,name="json_user",email="[email protected]",avatar="image_url")
    new_user.save() # <--- 透過 save 來存入資料
    pk = new_user.pk # <--- 取得 primary key
    assert UserReadCache.get(pk) == new_user # <--- 透過 get 來取得資料

redis-omfind 大坑

redis-omdoc 中有提到,我們可以透過 Object.find() 來查詢資料
但是需要先透過 Migrator 來建立 index


tests/test_redis_om.py

from redis_om import Migrator

# ...

Migration().run() # <--- 透過 Migrator 來建立 index

# ...

def test_find_user_hash():
    user_be_found = UserReadCache(id=1,name="json_user",email="[email protected]",avatar="image_url")
    result = UserReadCache.find( UserReadCache.id==1 ).first() # <--- 透過 find 來查詢資料
    assert result.id == user_be_found.id
    assert result.name == user_be_found.name

但是會一直跳出 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable 的錯誤

redis-stack Image

在查了很久後才發現: 如果要使用 redis-omfind 功能,必須要使用 redis/redis-stack 來建立 Redis Server!

ref : [OM for Python : Flask and a simple domain model] redis/redis-om-python#532


所以把原本的 redis:7.2.1 改成 redis/redis-stack:latest

docker run --name fastapi_redis_dev -p 6379:6379 -d  redis/redis-stack:latest 

但是 redis/redis-stack 沒辦法在 Container 中使用 requirepass 來設定密碼

再將 tests/test_redis_om.py 中的 REDIS_URL 改成 redis://localhost:6379

REDIS_URL = "redis://localhost:6379"

這樣不論是使用 HashModel 或是 JsonModel 都可以正常運作

pytest redis om ( 可以看到測試通過 )

redis insight 4 ( 可以看到剛剛設定的 foo:barfoo2:bar2 )

總結

今天我們透過 redis-py 連接 Redis Server
透過 RedisConnectionPool 來管理連線
syncasync 的方式來操作 getset operations

async 版本的 redis 需要使用 await 來取得結果


以及使用 redis-om 來實作 Redis Object Mapper

但是 redis-om使用 find Image 需要使用 redis/redis-stack 才能正常運作


在下一篇文章中
我們就可以正式開始實作 Redis Cache

Reference