Redis ベストプラクティス

コア原則

• キャッシング、セッションストレージ、リアルタイム分析、メッセージキューイングのために Redis を使用する
• ユースケースに適切なデータ構造を選択する
• 適切なキー命名規則と有効期限ポリシーを実装する
• 高可用性と永続化要件に対応して設計する
• メモリ使用量を監視し、パフォーマンスを最適化する

キー命名規則

• 名前空間セパレータとしてコロンを使用する
• キー名にオブジェクトタイプと識別子を含める
• キーは短いが説明的に保つ
• アプリケーション全体で一貫した命名パターンを使用する

# 良いキー命名の例
user:1234:profile
user:1234:sessions
order:5678:items
cache:api:products:list
queue:email:pending
session:abc123def456
rate_limit:api:user:1234

データ構造

文字列 (Strings)

• シンプルなキーバリュー保存、カウンター、キャッシングに使用する
• バッチ操作には MGET/MSET の使用を検討する

# シンプルなキャッシング
SET cache:user:1234 '{"name":"John","email":"john@example.com"}' EX 3600

# カウンター
INCR stats:pageviews:homepage
INCRBY stats:downloads:file123 5

# アトミック操作
SETNX lock:resource:456 "owner:abc" EX 30

ハッシュ (Hashes)

• 複数のフィールドを持つオブジェクトに使用する
• 複数の文字列キーよりもメモリ効率が良い
• 部分的な更新をサポートする

# ユーザープロフィールを保存
HSET user:1234 name "John Doe" email "john@example.com" created_at "2024-01-15"

# 特定のフィールドを取得
HGET user:1234 email
HMGET user:1234 name email

# 数値フィールドをインクリメント
HINCRBY user:1234 login_count 1

# すべてのフィールドを取得
HGETALL user:1234

リスト (Lists)

• キュー、最新アイテム、アクティビティフィードに使用する
• キューコンシューマーには blocking 操作の使用を検討する

# メッセージキュー
LPUSH queue:emails '{"to":"user@example.com","subject":"Welcome"}'
RPOP queue:emails

# ワーカー用の blocking pop
BRPOP queue:emails 30

# 最新のアクティビティ (最後の 100 件を保持)
LPUSH user:1234:activity "viewed product 567"
LTRIM user:1234:activity 0 99

# 最新アイテムを取得
LRANGE user:1234:activity 0 9

セット (Sets)

• ユニークなコレクション、タグ、関係性に使用する
• セット操作 (和、交差、差) をサポートする

# ユーザータグ/興味
SADD user:1234:interests "technology" "music" "travel"

# メンバーシップをチェック
SISMEMBER user:1234:interests "music"

# 共通の興味を見つける
SINTER user:1234:interests user:5678:interests

# オンラインユーザー追跡
SADD online:users "user:1234"
SREM online:users "user:1234"
SMEMBERS online:users

ソート済みセット (Sorted Sets)

• リーダーボード、優先度キュー、時系列データに使用する
• 要素はスコアでソートされる

# リーダーボード
ZADD leaderboard:game1 1500 "player:123" 2000 "player:456" 1800 "player:789"

# トップ 10 を取得
ZREVRANGE leaderboard:game1 0 9 WITHSCORES

# プレイヤーランクを取得
ZREVRANK leaderboard:game1 "player:123"

# 時間ベースのデータ (スコア = タイムスタンプ)
ZADD events:user:1234 1705329600 "login" 1705330000 "purchase"

# 時間範囲内のイベントを取得
ZRANGEBYSCORE events:user:1234 1705329600 1705333200

ストリーム (Streams)

• イベントストリーミングとログデータに使用する
• 分散処理用のコンシューマーグループをサポートする

# ストリームにイベントを追加
XADD events:orders * customer_id 1234 product_id 567 amount 99.99

# ストリームから読み取り
XREAD COUNT 10 STREAMS events:orders 0

# コンシューマーグループ
XGROUP CREATE events:orders order-processors $ MKSTREAM
XREADGROUP GROUP order-processors worker1 COUNT 10 STREAMS events:orders >

# 処理済みメッセージを確認
XACK events:orders order-processors 1234567890-0

キャッシング パターン

キャッシュアサイド パターン

# キャッシュアサイドの疑似コード
def get_user(user_id):
    # キャッシュを最初に試す
    cached = redis.get(f"cache:user:{user_id}")
    if cached:
        return json.loads(cached)

    # キャッシュミス - データベースから取得
    user = database.get_user(user_id)

    # 有効期限付きでキャッシュに保存
    redis.setex(f"cache:user:{user_id}", 3600, json.dumps(user))

    return user

ライトスルー パターン

def update_user(user_id, data):
    # データベースを更新
    database.update_user(user_id, data)

    # キャッシュを更新
    redis.setex(f"cache:user:{user_id}", 3600, json.dumps(data))

キャッシュ無効化

# 特定のキャッシュを削除
DEL cache:user:1234

# パターンマッチで削除 (本番環境では注意が必要)
# 大規模なデータセットの場合は KEYS の代わりに SCAN を使用
SCAN 0 MATCH cache:user:* COUNT 100

# タグベースの無効化 (セットを使用)
SADD cache:tags:user:1234 "cache:user:1234:profile" "cache:user:1234:orders"
# 関連するすべてのキャッシュを無効化
SMEMBERS cache:tags:user:1234
# その後、各キーを削除

有効期限とメモリ管理

TTL ベストプラクティス

• キャッシュキーには常に TTL を設定する
• thundering herd を防ぐためにジッターを使用する
• セッションデータにはスライディング有効期限を検討する

# 有効期限付きで設定
SET cache:data:123 "value" EX 3600

# 既存のキーに有効期限を設定
EXPIRE cache:data:123 3600

# TTL を確認
TTL cache:data:123

# キーを永続化 (有効期限を削除)
PERSIST cache:data:123

メモリ管理

# メモリ使用量をチェック
INFO memory

# キーのメモリ使用量を取得
MEMORY USAGE cache:large:object

# 最大メモリポリシーを設定
CONFIG SET maxmemory 2gb
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

トランザクションとアトミック性

MULTI/EXEC トランザクション

# トランザクションブロック
MULTI
INCR stats:views
LPUSH recent:views "page:123"
EXEC

# 楽観的ロック用の WATCH
WATCH user:1234:balance
balance = GET user:1234:balance
MULTI
SET user:1234:balance (balance - 100)
EXEC

Lua スクリプト

• 複雑なアトミック操作に使用する
• スクリプトはアトミックに実行される

-- レート制限スクリプト
local key = KEYS[1]
local limit = tonumber(ARGV[1])
local window = tonumber(ARGV[2])

local current = tonumber(redis.call('GET', key) or '0')

if current >= limit then
    return 0
end

redis.call('INCR', key)
if current == 0 then
    redis.call('EXPIRE', key, window)
end

return 1

# Lua スクリプトを実行
EVAL "return redis.call('GET', KEYS[1])" 1 mykey

Pub/Sub とメッセージング

# パブリッシャー
PUBLISH channel:notifications '{"type":"alert","message":"New order"}'

# サブスクライバー
SUBSCRIBE channel:notifications

# パターンサブスクリプション
PSUBSCRIBE channel:*

高可用性

レプリケーション

• 読み取りスケーリング用にレプリカを使用する
• マスターに適切な永続化を設定する

# レプリカ上で実行
REPLICAOF master_host 6379

# レプリケーションステータスを確認
INFO replication

Redis Sentinel

• 自動フェイルオーバー用に使用する
• 最低 3 つの Sentinel インスタンスをデプロイする

Redis Cluster

• 水平スケーリング用に使用する
• ノード全体でデータが自動的にシャード化される
• 関連キーにはハッシュタグを使用する

# ハッシュタグでキーが同じスロットに行くことを保証
SET {user:1234}:profile "data"
SET {user:1234}:settings "data"

永続化

RDB スナップショット

# 手動スナップショット
BGSAVE

# 自動スナップショットを設定
CONFIG SET save "900 1 300 10 60 10000"

AOF (Append-Only File)

# AOF を有効化
CONFIG SET appendonly yes
CONFIG SET appendfsync everysec

# AOF を再書き込み
BGREWRITEAOF

セキュリティ

• 認証を要求する
• 接続に TLS を使用する
• 特定のインターフェースにバインドする
• 危険なコマンドを無効化する

# パスワードを設定
CONFIG SET requirepass "your_strong_password"

# 認証
AUTH your_strong_password

# 危険なコマンドの名前を変更 (redis.conf 内)
rename-command FLUSHALL ""
rename-command FLUSHDB ""
rename-command KEYS ""

モニタリング

# サーバー情報
INFO

# メモリ統計
INFO memory

# クライアント接続
CLIENT LIST

# スロウログ
SLOWLOG GET 10

# コマンド監視 (デバッグのみ)
MONITOR

# データベースごとのキー数
INFO keyspace

コネクション管理

• コネクションプーリングを使用する
• 適切なタイムアウトを設定する
• 再接続を適切に処理する

# コネクションプール付きの Python 例
import redis

pool = redis.ConnectionPool(
    host='localhost',
    port=6379,
    max_connections=50,
    socket_timeout=5,
    socket_connect_timeout=5
)

redis_client = redis.Redis(connection_pool=pool)

パフォーマンス ヒント

• バッチ操作にはパイプライニングを使用する
• 大きなキーを避ける (>100KB の値)
• 本番環境では KEYS の代わりに SCAN を使用する
• メモリ使用量を監視して最適化する
• 複雑な JSON 操作には RedisJSON の使用を検討する

# パイプラインの例 (疑似コード)
pipe = redis.pipeline()
pipe.get("key1")
pipe.get("key2")
pipe.set("key3", "value")
results = pipe.execute()