Redis নেমস্পেস এবং Redis এর সাথে বিকাশের অন্যান্য কী

Redis-এর সাথে একটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা অনেক মজার, কিন্তু যেকোনো প্রযুক্তির মতোই, Redis-ভিত্তিক বা Redis নামস্থান অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করার সময় আপনাকে কয়েকটি পয়েন্ট মনে রাখতে হবে। আপনি সম্ভবত ইতিমধ্যেই রিলেশনাল ডাটাবেস ডেভেলপমেন্টের সাথে পরিচিত, কিন্তু একই অনুশীলনের অনেকগুলি প্রযোজ্য হলেও, মনে রাখবেন যে রেডিস একটি ইন-মেমরি ডাটাবেস এবং এটি (বেশিরভাগ) একক-থ্রেডেড। রেডিস কী সেরা অনুশীলনগুলি অন্বেষণ করতে পড়ুন৷

অতএব, রেডিস ব্যবহার করার সময় আপনার বেশ কয়েকটি বিশেষত্বের দিকে মনোযোগ দেওয়া উচিত:

1. Redis নেমস্পেস

ডেটাবেস ডেটা সঞ্চয় করে, কিন্তু যে কোনো ডেভেলপার রেডিস-এ আপনি যে ডেটা রাখছেন তার কিছু ট্র্যাক হারাতে পারেন। এটি শুধুমাত্র স্বাভাবিক, আপনার অ্যাপ্লিকেশনের প্রয়োজনীয়তার পরিবর্তনের কারণে বা আপনি ডেটা সংরক্ষণ করার উপায় পরিবর্তন করছেন। সম্ভবত আপনি কিছু কীগুলির মেয়াদ শেষ করতে অবহেলা করেছেন, অথবা হয়ত অ্যাপ্লিকেশনটির একটি মডিউল অবসরপ্রাপ্ত হয়েছে৷

যাই হোক না কেন, সম্ভাবনা হল আপনার রেডিস ডাটাবেসের কিছু ডেটা আর ব্যবহার করা হয় না এবং কোনো উদ্দেশ্য ছাড়াই জায়গা নেয়। রেডিসের স্কিমা-লেস প্রকৃতি আপনার ডেটাসেটের বিষয়বস্তু বোঝা অত্যন্ত কঠিন করে তোলে যদি না আপনি আপনার কীগুলির জন্য একটি কঠিন নামকরণ ব্যবহার করেন। আপনার কীগুলির জন্য Redis নেমস্পেস সহ একটি সঠিক নামকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করা আপনার ডাটাবেসের হাউসকিপিংকে আরও সহজ করে তুলতে পারে। আপনি যখন অ্যাপ্লিকেশন বা পরিষেবার মাধ্যমে আপনার কীগুলির নামস্থান করেন – তখন নিয়ম হল কী-এর নামের অংশগুলিকে সীমাবদ্ধ করতে কোলন (':') অক্ষর ব্যবহার করা - একটি রেডিস নেমস্পেস সেরা অনুশীলন৷ এইভাবে, আপনি ডেটা স্থানান্তর, রূপান্তর, মুছে ফেলা বা সরানোর সময় তাদের সহজেই সনাক্ত করতে সক্ষম হবেন। রেডিস নেমস্পেস এবং রেডিস নেমস্পেস কী এই শনাক্তকরণে সাহায্য করে।

রেডিস নেমস্পেসের বাইরে, রেডিসের আরেকটি সাধারণ ব্যবহার হল "হট" ডেটা আইটেমগুলির জন্য সেকেন্ডারি ডেটা স্টোর হিসাবে, যখন বেশিরভাগ ডেটা অন্য ডাটাবেসে রাখা হয় (যেমন PostgreSQL, MongoDB)। এই ধরনের ক্ষেত্রে, বিকাশকারীরা প্রায়শই রেডিস থেকে ডেটা সরাতে ভুলে যান যখন এটি প্রাথমিক ডেটা স্টোর থেকে সরানো হয়। এই ধরণের ক্রস-ডেটাস্টোর নির্ভরতার জন্য একটি ক্যাসকেডিং ডিলিট প্রয়োজন, যা একটি প্রদত্ত ডেটা আইটেমের জন্য সমস্ত শনাক্তকারীকে রেডিস সেটে রেখে প্রয়োগ করা যেতে পারে। এটি নিশ্চিত করে যে প্রাথমিক ডেটা স্টোর থেকে মুছে ফেলার পরে চালু করা একটি ক্লিনআপ পদ্ধতির সমস্ত প্রাসঙ্গিক কপি এবং সম্পর্কিত টিডবিটগুলি (সমাপ্ত হওয়ার পরে সেটটি সহ) মুছে ফেলার জন্য শুধুমাত্র সেই সেটের বিষয়বস্তুর মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করতে হবে।

2. আপনার মূল নামের দৈর্ঘ্যের উপর নজর রাখুন

এটি রেডিস নেমস্পেস সম্পর্কিত উপরোক্ত বিরোধী বলে মনে হতে পারে, কিন্তু যেহেতু মূল নামগুলিও মেমরি গ্রহণ করে, আপনার সেগুলি ছোট রাখার চেষ্টা করা উচিত। স্পষ্টতই, লক্ষ লক্ষ বা বিলিয়ন কী সমন্বিত ডেটাসেটের ক্ষেত্রে এটি একটি সমস্যা হয়ে দাঁড়ায়, কিন্তু বাস্তবতা হল যে কোনও হ্যাশটেবলের সাথে লম্বা কীগুলির মূল্য থাকে৷

উদাহরণস্বরূপ:বিবেচনা করুন যে Redis নেমস্পেস সহ 1,000,000 কী সংরক্ষণ করা, প্রতিটি সেট একটি 32-অক্ষরের মান সহ, 6-অক্ষরের কী নাম ব্যবহার করার সময় প্রায় 96MB খরচ করবে এবং 12-অক্ষরের নামগুলি (একটি 32-বিট রেডিস সার্ভারে) সহ 111MB খরচ করবে। আপনার কী সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে এই 15% এর বেশি ওভারহেডটি বেশ তাৎপর্যপূর্ণ হয়ে ওঠে। Redis-এর সাহায্যে উপসর্গ সহ কী মুছে ফেলারও একটি সম্ভাবনা রয়েছে৷

3. সঠিক ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করুন

হয় মেমরি ব্যবহার বা কর্মক্ষমতার কারণে, কখনও কখনও একটি ডেটা স্ট্রাকচার অন্য ডেটার তুলনায় আপনার ডেটা সেটের জন্য উপযুক্ত। মনে রাখার জন্য এখানে কয়েকটি সেরা অনুশীলন রয়েছে:

• আপনার ডেটা হাজার হাজার (বা লক্ষ লক্ষ) স্বাধীন স্ট্রিং মানের মধ্যে সংরক্ষণ করার পরিবর্তে, হ্যাশ ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে সম্পর্কিত ডেটা গ্রুপ করার কথা বিবেচনা করুন। হ্যাশগুলি খুব দক্ষ এবং আপনার মেমরির ব্যবহার হ্রাস করতে পারে (এছাড়া তারা কিছু বিবরণ বিমূর্ত করার এবং আপনার কোডকে আরও পাঠযোগ্য করে তোলার অতিরিক্ত মূল্য দেয়)। এই বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, এই নিবন্ধটি দেখুন।

• যখন প্রযোজ্য, সেটের পরিবর্তে তালিকা ব্যবহার করুন। আপনার যদি স্বতন্ত্রতা নিশ্চিত করার জন্য বা সদস্যপদ পরীক্ষা করার জন্য সেটের বৈশিষ্ট্যগুলির প্রয়োজন না হয়, তাহলে একটি তালিকা কম মেমরি খরচ করবে এবং দ্রুত সন্নিবেশগুলি সম্পাদন করবে৷

• বাছাই করা সেটগুলি হল সবচেয়ে ব্যয়বহুল ডেটা স্ট্রাকচার, উভয় মেমরি খরচ এবং মৌলিক অপারেশন জটিলতার পরিপ্রেক্ষিতে (যেমন একজন নতুন সদস্যকে ZADD করা)। আপনার যদি শুধু স্কোর খোঁজার উপায়ের প্রয়োজন হয় এবং অর্ডার গুরুত্বপূর্ণ না হয়, তাহলে হ্যাশ ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করুন।

• Redis-এ প্রায়ই উপেক্ষিত বৈশিষ্ট্য হল বিটম্যাপ বা বিটসেট (v2.2 থেকে উপলব্ধ)। বিটসেটগুলি আপনাকে রেডিস মানগুলিতে বেশ কয়েকটি বিট-লেভেল অপারেশন করতে দেয়, যার অর্থ দক্ষতার সাথে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংরক্ষণ করা হতে পারে। এটি ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, কিছু হালকা বিশ্লেষণের জন্য৷

  ৷

4. SCAN ব্যবহার করুন, কখনই KEYS ব্যবহার করবেন না

স্ক্যান কমান্ডটি Redis v2.8 থেকে শুরু করে উপলব্ধ এবং এটি আপনাকে একটি কার্সার ব্যবহার করে কীস্পেসে কীগুলি পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম করে। এই আচরণটি (hiss) KEYS কমান্ডের থেকে ভিন্ন, যা একযোগে সমস্ত মিলে যাওয়া উপাদান ফেরত দেয়, কিন্তু উৎপাদনে ঝুঁকিপূর্ণ বলে বিবেচিত হয় কারণ এটি আপনার Redis সার্ভারকে ব্লক করতে পারে এবং এমনকি এর RAM সংস্থানও নিঃশেষ করে দিতে পারে। স্ক্যান, অন্যদিকে, আপনার সার্ভারকে ব্লক করার ঝুঁকি ছাড়াই বা কোনো ক্রীতদাসের উপর নির্ভর করার ঝুঁকি ছাড়াই ডেটা পরিদর্শন করা সম্ভব করে তোলে৷

মনে রাখবেন যে SCAN এর জন্য আপনাকে একটি কার্সার মান পড়তে হবে যা SCAN-এ পরবর্তী কলে পাস করা হয়েছে। SCAN একটি মূল নাম প্যাটার্ন এবং একটি ঐচ্ছিক গণনা যুক্তিও গ্রহণ করে। SCAN এবং KEYS-এর মধ্যে আরেকটি পার্থক্য হল SCAN দিয়ে একই কী নাম একাধিকবার পাওয়া সম্ভব৷

SCAN-এর সাথে SSCAN, HSCAN, এবং ZSCAN রয়েছে, যা আপনাকে সেট, হ্যাশ এবং সাজানো সেটের (যথাক্রমে) বিষয়বস্তু পুনরাবৃত্তি করতে দেয়।

5. সার্ভার-সাইড লুয়া স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করুন

একজন ডেভেলপার হিসেবে, আপনি Redis-এর Lua স্ক্রিপ্ট চালানোর ক্ষমতা গ্রহণ করার পর আপনি পরিচিত স্থলে নেভিগেট করবেন। বেছে নেওয়ার জন্য সবচেয়ে সহজ ভাষাগুলির মধ্যে একটি, লুয়া আপনাকে রেডিস সার্ভারের ভিতরে চলে এমন কোডের মাধ্যমে আপনার সৃজনশীলতা প্রকাশ করার ক্ষমতা প্রদান করে। সঠিকভাবে প্রয়োগ করা হলে, লুয়া স্ক্রিপ্টগুলি কার্যক্ষমতা এবং সম্পদ ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি পার্থক্য তৈরি করতে পারে। (অ্যাপ্লিকেশনের) সিপিইউতে ডেটা আনার পরিবর্তে, স্ক্রিপ্টগুলি আপনাকে ডেটার কাছাকাছি লজিক চালানোর অনুমতি দেয়, যা নেটওয়ার্ক লেটেন্সি এবং ডেটার অপ্রয়োজনীয় ট্রান্সমিশন হ্রাস করে৷

Lua এর নাটকীয় প্রভাবের একটি ক্লাসিক উদাহরণ ঘটে যখন আপনি Redis থেকে শুধুমাত্র আপনার অ্যাপ্লিকেশনে ফিল্টার বা একত্রিত করার জন্য প্রচুর ডেটা আনছেন। একটি স্ক্রিপ্টে প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লো এনক্যাপসুলেট করে, আপনাকে শুধুমাত্র সময় এবং সংস্থানগুলির একটি ভগ্নাংশে উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট উত্তর পেতে এটিকে আহ্বান করতে হবে৷

প্রো টিপ: লুয়া দুর্দান্ত, কিন্তু একবার আপনি ওয়ার্কফ্লোগুলিকে এটিতে নিয়ে গেলে আপনি দেখতে পাবেন যে ত্রুটি প্রতিবেদন করা এবং পরিচালনা করা আরও কঠিন (আপনি, সর্বোপরি, রেডিস সার্ভারের ভিতরে চলছেন)। এর চারপাশে একটি চতুর উপায় হল Redis' Pub/Sub ব্যবহার করা এবং আপনার স্ক্রিপ্টগুলিকে একটি উত্সর্গীকৃত চ্যানেলে তাদের "লগ" বার্তা প্রকাশ করা। তারপর, এই বার্তাগুলি পাওয়ার জন্য একটি গ্রাহক প্রক্রিয়া সেট আপ করুন এবং সেই অনুযায়ী সেগুলি পরিচালনা করুন৷

আপনার রেডিস এস্ক্যাপেডের সময় আপনি সম্ভবত আরও অনেক গুরুত্বপূর্ণ টিপস বেছে নেবেন, কিন্তু এই তালিকাটি আপনাকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কিছু দিয়ে শুরু করতে সাহায্য করবে। আপনার যদি অন্য কোন পরামর্শ থাকে যা আপনি শেয়ার করতে চান, প্রতিক্রিয়া বা প্রশ্ন করতে চান - অনুগ্রহ করে নির্দ্বিধায় আমাকে চিৎকার করুন, আমি অত্যন্ত উপলব্ধ 🙂