投稿者: nakahira

消える。とにかく消える。expireを設定しておいてもその期限前に消える。マシンのメモリの上限に達しているわけではなさそうなのだが、ある程度登録データが溜まってきたらごっそり消える。なんでだ。noevictionに設定すればさすがに消えないようだがそれ以外だと意味不明理不尽に消されてしまう。

わからないこと

• 一定時間経つと消えるようになっているのか？
• 消えたのはやっぱりシステムメモリに上限が来てしまったからか？
• 設定したメモリ容量の上限に達していなくても一定時間アクセスされないと消えるのか？
• saveしないようにすると定期的にきえるようになるのか？

とにかくわからない。永続化は必要ないのでmemcachedのように保存しないように設定して運用していたがそれがだめだったのだろうか。とりあえず保存する設定でも試してみるがわけわからん。

Redisとは

インメモリで動作するKey-Value型のデータストレージソフトウェア

Redisのクラスター機能

redisを機動しているサーバ複数でクラスターを組むことができ、負荷分散、耐障害に強くなるという特徴がある。

Redisのクラスターのメリット

• データ書き込み時の負荷分散を行える
• マスタースレーブ構成の場合、マスターに障害が発生するとスレーブがマスターに昇格して代わりになることができるという機能が使える

Redisのクラスターのデメリット

• マシン台数が多く必要になる。マスターのみの構成なら最低３台、実運用するなら耐障害を考慮したマスタースレーブ構成に必然的になると思われるがその場合だと最低６台のマシンが必要になる。

メモ

一応動くかどうかテストはしてみた。マスターのみの構成でも最低でサーバ３台用意しないといけないのでなかなか大変だったが、それにしてもこのRedisのクラスターというのはどこの大規模システムで使うことを想定しているのだろうか。最低でも６台のマシン（各マスターとスレーブ）をキャッシュサーバとして使うことを許されるシステムだとしたら全体だったら何十台のサーバが稼働することやら(@ . @)クラクラ

クラスターじゃなくてもっとシンプルにマスターとスレーブのみの構成なら２台でいけるんじゃないか？と思ったが、その場合だとRedis Sentinelという監視用のサーバ３台が別途必要になってきてそれでも最低５台必要ということになる。

Redisクラスターにうってつけのマシンといえば、ラズベリーパイ4B 8GBモデルかもしれない。ラズパイにメモリ８GBも何に使うんだろ・・・と思っていたが、キャッシュサーバとしてこれほど適した用途はないんじゃないだろうか。サーバだけれどキャッシュ用途なのでECC機能は必要ないという点も丁度いい。この性能のキャッシュサーバをAWS ElastiCacheで複数台契約しようとすると恐ろしい金額になる。

って必要性がないような気がする。JAVAなのでクラスは作成して利用することができるがTomcatアプリケーションはクラスを自分で作ってまで実装するような複雑なシステムにはならないような。同じことはPHPでの開発でも言えるかもしれない。既存の便利なクラスを利用することはあるけれども。結構長い間JAVA/Tomcatを扱っていたが私がクラスの利便性になかなか気づけなかったのはそのせいかもしれない。ウェブアプリケーションでHTMLファイルを出力するくらいなのでわざわざクラスを設計するまでもないし、あえて使うこともできるかもしれないがかえってコードが長くなるだけになる。要するにウェブ開発でオブジェクト指向プログラミングは必要ないのである。せいぜいMVCを意識して作り上げるくらい。

Tomcatアプリケーションは基本となるサーブレットクラスというものがあって、開発者はそれを継承してそれぞれ内容を実装していく。なので一応クラスを設計しているようではあるが中身の実装をしているだけなので、オブジェクト指向・クラスの便利さは開発者はわからなくてもなんとかなってしまう。TomcatやPHPで開発していてクラスのことがわかってなくても別に問題なく、クラスを使う必要性があるときだけ使えばいい。TomcatやPHPではクラスを自分で作る必要性がないことが多い。ウェブアプリケーションは同時多数のアクセスがあったときでも捌けるように軽く速く作るのを目指すべきだが、クラスを作成してオブジェクトを生成するというのはどうしてもコストがかかりパフォーマンスが犠牲になる。仮にクラスを設計してそのオブジェクトをアクセスされるたびに量産していたんではサーバが大変なことになる。

pythonの配列

配列の宣言

list = []

pythonでは配列のことを主にリストと呼ぶ。

配列の要素への代入

list = [0,1,2,3,4]

配列の要素へのアクセス

print(list[0])

配列のループでの処理

for item in list:
print(item)

pythonの配列に似たもの１：tuple(タプル)

タプルの宣言

list = ()

配列との違いはその要素を変更できないという点。（immutable）

タプルの要素への代入

list = (0,1,2,3,4,’zero’,’one’,’two’)

タプルの要素へのアクセス

print(list(0))

タプルのループでの処理

for item in list:
print(item)

pythonの配列に似たもの２：dict(辞書)

dictの宣言

dict = {}

辞書型のオブジェクトでキーと値の関係で要素を代入するので別言語のハッシュテーブル・連想配列のような印象。配列との使い所の違いとしてはキーがあらかじめわかっていて要素への高速なアクセスをするときなどに便利かと。場合によってはループ処理で順次値を処理するということもできる。

dictの要素への代入

dict = {‘key1′:1,’key2′:2,’key3’:3}

dictの要素へのアクセス

print(dict(‘key1’))

dictのループでの処理

for item in dict.iteritems()
print(item)

まとめ

配列

l = []

タプル

t = ()

辞書

d = {}

余談

上記の辞書型オブジェクトのdictについて。私自身は別の言語も学習したことがあったのでハッシュテーブルというものの存在は知っていたが、pythonのこのdictについてはなにかと有用な印象を今更ながら感じた。dictは配列のようなものでキーと値というセットで格納することができるが、pythonはオブジェクト指向言語でもあるのでクラスを作成するということもでき、クラスのオブジェクト（インスタンスともいう）をキーとセットでdictに保存するということもできる。これって多重配列をずっと扱いやすくしたようなものだと思う。今までなぜあまり使ってこなかったのかと不思議なくらいだが、クラスとハッシュテーブルは相性がいいのかもしれない。（使う必要性がなければ使わないくていいのだけれども）単にキーと値というペアで存在するデータの集まりと考えたらDBで代用できるしあまりありがたみがないが、クラスから生成したオブジェクトを管理するツールとしてみれば抜群に使い勝手が良い。例を挙げてみる。（コードは適当）

class Person:

  def __init__(self,name,role):
    self.name = name
    self.role = role
　　self.active = True
    self.limit = 2024

  def hello(self):
    print("hello!")

naikaku = {}

person = Person("菅義偉","総理")
naikaku["菅義偉"] = person

person = Person("麻生太郎","副総理")
naikaku["麻生太郎"] = person

person = Person("武田良太","総務大臣")
naikaku["武田良太"] = person

person = Person("上川陽子","法務大臣")
naikaku["上川陽子"] = person


for active , person in self.naikaku.items():
  if active == True:
    person.hello()

for name , person in self.naikaku.items():
  if name == "上川陽子"
    person.active = False

if "上川陽子" in self.naikaku:
  del self.naikaku["上川陽子"]