Кеширование MySQL данных через Redis в PHP: практическое применение

Расширенные примеры использования Redis с PHP и MySQL

Класс для гибкого кеширования с поддержкой тегов

Реализация на основе PhpRedis, позволяющая инвалидировать группы записей по одному тегу.

class RedisCache
{
    private $redis;
    private $prefix = 'cache:';

    public function __construct(Redis $redis) {
        $this->redis = $redis;
    }

    public function set($key, $data, $tags = [], $ttl = 3600) {
        $key = $this->prefix . $key;
        $this->redis->setex($key, $ttl, serialize($data));
        foreach ($tags as $tag) {
            $tagKey = $this->prefix . 'tag:' . $tag;
            $this->redis->sAdd($tagKey, $key);
            $this->redis->expire($tagKey, $ttl + 86400); // храним теги дольше
        }
    }

    public function get($key) {
        $key = $this->prefix . $key;
        $data = $this->redis->get($key);
        return $data === false ? false : unserialize($data);
    }

    public function invalidateByTag($tag) {
        $tagKey = $this->prefix . 'tag:' . $tag;
        $keys = $this->redis->sMembers($tagKey);
        if ($keys) {
            $this->redis->del($keys);
            $this->redis->del($tagKey);
        }
    }
}

// Применение
$cache = new RedisCache($redis);
$cache->set('user:1', ['id'=>1, 'name'=>'Alice'], ['user', 'user:1']);
$data = $cache->get('user:1');
// Инвалидация всех пользователей
$cache->invalidateByTag('user');

Результат: после invalidateByTag('user') ключи 'user:1' удалены, следующий вызов get вернёт false.

Использование Lua-скриптов для атомарного обновления

Скрипт, загружаемый в Redis, гарантирует, что данные из MySQL попадут в кеш только один раз (защита от гонок).

<?
// Код PHP загрузки и выполнения
$script = <<script('load', $script);
$result = $redis->evalSha($sha, ['user:1', 3600, serialize($userData)], 1);

Результат: если ключ уже существует – возвращается старое значение, иначе – новое, записанное в Redis.

Использование очередей на основе списков для фоновой записи

Вместо прямого обновления MySQL можно помещать задачу в Redis spool, а обработчик периодически сохраняет изменения в базу.

// Добавление задачи (например, при просмотре страницы)
$redis->rPush('log:views', json_encode(['page'=>$_SERVER['REQUEST_URI'], 'time'=>time()]));

// Демон-обработчик (запускается как отдельный процесс)
while (true) {
    $data = $redis->blPop('log:views', 0); // блокирующее чтение
    $entry = json_decode($data[1], true);
    // Вставка в MySQL
    $pdo->prepare('INSERT INTO views (page, viewed_at) VALUES (?, ?)')->execute([$entry['page'], date('Y-m-d H:i:s', $entry['time'])]);
}

Результат: нагрузка на MySQL сглаживается, записи происходят пачками по мере поступления из очереди.

Сравнение производительности с кешем и без

Пример замера времени выполнения запроса с использованием микровремени.

// Без кеша
$start = microtime(true);
$pdo->query('SELECT * FROM big_table')->fetchAll();
echo 'Без кеша: ' . (microtime(true) - $start) . ' сек';

// С кешем
$start = microtime(true);
if (($data = $redis->get('big_table')) === false) {
    $data = $pdo->query('SELECT * FROM big_table')->fetchAll();
    $redis->setex('big_table', 60, serialize($data));
}
$result = unserialize($data);
echo 'С кешем: ' . (microtime(true) - $start) . ' сек';

Пример вывода:
Без кеша: 0.245 сек
С кешем: 0.003 сек

Настройка Redis Cluster для отказоустойчивости

Пример создания клиента с поддержкой кластеризации на базе phpredis.

$redis = new RedisCluster(null, [
    '192.168.1.10:7000',
    '192.168.1.11:7000',
    '192.168.1.12:7000'
], 1.5, 1.5, true); // timeout, readTimeout, persistent
$redis->set('key', 'value', 3600);
echo $redis->get('key');

Результат: данные автоматически распределяются и реплицируются между узлами.