Redis在游戏中应用（一）

redis作为历史已久的工具，在数据缓存方案有比较成熟的验证。这里做一些小实验
，验证对游戏玩家存储可行性。

用法：
```
local conf = {
    host = "127.0.0.1" ,
    port = 6379 ,
    db = 0,
    auth = "secret-password"
}
local redis = require "skynet.db.redis"
local db = redis.connect(conf)
db:set('C', 'hello world')
```
其中db参数功能是已经废弃的，不应该使用他，默认为第0个database。如果需要密码就要设置好auth参数。
当拿到redis对象，调用方法会触发元表函数，提取方法名当作redis命令名。方法参数当作命令的参数。
每个方法都会调用socketchannel的阻塞方法request.
有多条redis命令需要原子执行时，可以合并了一个Lua代码后用eval命令执行。或者使用multi-exec命令。
当使用订阅发布时，创建出来的新对象也会产生一个redis连接。
因为redis使用全加载，即使使用限制内存的方式（maxmemory参数）来实现LRU加载。不适合大数据保存。这里验证LRU换出内存时不持久化，即内存数据和存盘数据一致。设置内存上限为1MB，在超过时默认是拒绝写入的，这个修改为LRU淘汰。因为权衡性能，redis并不是严格的LRU，但对使用无影响。
```
redis-cli config set requirepass p@ss$12E45
redis-cli auth p@ss$12E45
redis-cli flushall
redis-cli config set maxmemory 1mb
redis-cli config set maxmemory-policy allkeys-lru
redis-cli -r 100000 lpush mylist lichengman
redis-cli llen mylist
redis-cli dbsize
redis-cli info keyspace
redis-cli  shutdown
```
虽然插入了10W次数据，但是实测重启后保留了7.7K个数据。另外动态设置的配置在重启后会丢失。

redis和mongodb读写对比, 测试用例来自stackoverflow讨论例子。可以使用skynet进行一次对比测试。

#!/usr/bin/env python2.7
import sys, time
from pymongo import Connection
import redis

# connect to redis & mongodb
redis = redis.Redis()
mongo = Connection().test
collection = mongo['test']
collection.ensure_index('key', unique=True)

def mongo_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        collection.insert({'key': k, 'value': v})

def mongo_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = collection.find_one({'key': k}, fields=('value',)).get('value')

def redis_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        redis.set(k, v)

def redis_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = redis.get(k)

def do_tests(num, tests):
    # setup dict with key/values to retrieve
    data = {'key' + str(i): 'val' + str(i)*100 for i in range(num)}
    # run tests
    for test in tests:
        start = time.time()
        test(data)
        elapsed = time.time() - start
        print "Completed %s: %d ops in %.2f seconds : %.1f ops/sec" % (test.__name__, num, elapsed, num / elapsed)

if __name__ == '__main__':
    num = 1000 if len(sys.argv) == 1 else int(sys.argv[1])
    tests = [mongo_set, mongo_get, redis_set, redis_get] # order of tests is significant here!
    do_tests(num, tests)

相对于本地内存存储，redis提供了跨进程，多进程网络访问的能力，以及更多的数据结构，支持分布式部署，持久化。如果数据缓存只在本地访问，是没有必要用redis的。
尝试把玩家对象和非玩家数据放到redis中，然后看内存占用情况。
- 因为redis无法把灵活结构的json，即不能直接使用内嵌的数据结构来存储。测试时只能把mongo中的数据序列化为json字符串，单个玩家数据比较大时，编码和解码都比较消耗CPU。
- 另外一种方案是把一个玩家数据拆分一个哈希表中，每个模块使用json字符串存储。缺点是哈希表中也是不能内嵌才使用Json编码。
- 第三种方案是，每个玩家身上拆出多个哈希表，每个模块自己一个表，最后大概是user:${uid}:${mod_name}, 因为模块是固定的，所以可以找到本模块自己对应的数据。这里产生另外一个缺陷，加载一个玩家时需要从redis进行多次访问才能拿到一个玩家的完整数据，拖慢了玩家登录速度，比如玩家表、任务表、英雄表、道具表等等。还一个缺陷是不能使用LRU等机制淘汰数据，因为可能把玩家部分数据丢失了。要不不丢失，要么全丢，更好处理。
  小结：
  - redis因内存因素无法存储大数据。（暂不考虑使用cluster模式时水平扩展内存），可以当作中小量数据缓存使用。
  - 不适合存储schemaless样式数据。更适合传统关系型数据样式的存储。

更新于2021-03-12：
一般游戏服中Redis可用于热数据的存储，不可能当作大型DB使用。

于是有了一种常见有用法。根据游戏业务，我们把在线玩家数据认为是一个有限的热点数据。他会被频繁的访问。所以游戏中对线上玩家数据是可以缓存在Redis中。

读请求:玩家登录时发现Redis没有玩家数据，则DB_PROXY进程从DB中加载数据，写入Redis，然后返回数据加载结果。
写请求:所有进程都通过DB_PROXY进程从Redis取或者更新数据。最后DB_PROXY进程定时把Redis数据写入DB中。
回收: 当不需要数据时，需要及时清理Redis数据并落地。

可以看到上面这种方式下，DB_PROXY进程肩负Redis数据生命周期管理的角色，其他进程不能绕过DB_PROXY进程操作数
据，以避免一致性问题。

这个方案一个明显的优点是，DB_PROXY进程的状态完全使用Redis保存，可以进一步实现中断重启不丢失数据。

Redis在游戏中应用（一）

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