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node.js - 请在node.js中验证我在Redis，Socke.io上的方法

coder 2023-07-19 原文

我是node.js的新手，因此需要您的帮助来验证以下提到的方法。

问题:我正在开发一个node.js应用程序，该应用程序将消息广播到专门订阅该主题的人员。如果用户通过Web或移动设备登录到应用程序，我想在创建新消息时使用socket.io推送新消息。正如我提到的，我需要根据某些过滤器将消息推送到登录用户的选定列表中，该消息并不会推送给仅登录到符合过滤条件的用户。这是明确的申请。

方法:客户端与服务器建立连接后，便立即建立套接字。插座将分配一个房间。密钥将是登录名，因此，如果同一登录名ex有其他要求。多个浏览器窗口，这些套接字也将添加到同一房间。登录名和带插座的房间将存储在Redis中。创建新消息时，内部应用程序逻辑将确定需要通知的用户。仅从Redis获取那些登录信息以及 session 室信息，然后将消息推送给他们。当套接字关闭时，请删除该登录名的Redis条目...此外，由于我将来可能会使用节点集群，因此这也需要可伸缩。

我阅读了很多有关socket.io和Redis pub / sub方法的信息，而我在上述方法中并未使用它们。仅将登录名和套接字存储为键值对

您能否让我知道这是否是个好方法。是否会有性能/可伸缩性问题？还有其他更好的方法吗？

非常感谢您的所有帮助。

最佳答案

您是Redis模型，必须比这复杂一些。您将需要使用集合维护索引，以便可以找到可用于查找给定房间中所有用户的相交。然后，您需要使用redis的pub / sub功能来启用实时通知。您还需要将消息存储在索引集中，然后仅发布以通知您的应用程序已进行更改，因此从该集中发送新数据。
如果可以提供示例，我可以提供一些redis命令以更好地解释Redis的工作原理。
更新资料
这是对以下评论的回应。
我将使用的技术:

  • Nginx
  • Socket.io
  • mranney/node_redis
  • Redis

    • 缩放Redis
    有几种解决方案可扩展Redis。如果需要更高的并发性，则可以使用主从复制进行扩展。如果需要更多内存，则可以设置分区，也可以使用Redis Cluster beta(3.0.0)。或者，您可以将解决方案外包给许多Redis服务(RedisGreen，RedisLabs等)之一，但是最好与PaaS提供商(AWS，Google Compute，Joyent)搭配使用，以便可以在同一云中将其解聚。
    扩展Socket.io
    Socket.io可以是scaled using Nginx。扩展WebSocket时，这是相当普遍的做法。然后，您可以使用Redis作为消息传递协议(protocol)(pub / sub)同步每个节点应用程序(与socket.io)。
    您可以SUBSCRIBE connections来跟踪用户何时加入或离开，一旦发生，无论哪个应用/服务器触发事件​​，都会将PUBLISH connections update或PUBLISH connections "user:john left"触发。如果用户要像后面的示例中那样离开，您还必须记住从代表房间(例如generalChat)的那个集合中删除该用户，以便像SREM generalChat user:john这样的东西，然后在从SREM命令回调时执行后者。发送PUBLISH后，已订阅的所有已连接到Redis的应用程序/服务器都将实时收到来自Redis的消息查询，通知它们进行更新。所有应用/服务器都将向新房间广播新用户列表(redis set类型)或通知前端删除用户的命令。
    基本上，您所有的套接字都与Redis同步，因此您可以托管多个socket.io服务器，并通过Pub / Sub使用消息传递将整个云中的操作排队。
    例子
    使用Redis扩展socket.io并不难，但是Redis可能设置和扩展繁琐，但是Redis不会使用那么多的内存，因为您可以管理自己的关系，因此只能为特定意图映射关系。另外，您可以每月80美元的价格租用8GB的云托管服务，这比来自pusher的Big Boy计划支持更高的并发性，且价格不到一半，而且还具有持久性，因此您的堆栈更统一且依赖性更少。
    如果要使用Pusher，则可能需要永久存储介质，例如MongoDB，MySQL，Postgre等。使用Redis，您可以依靠它进行所有数据存储(文件存储除外)。然后，这将根据您的实现产生更多的流量。
    例1
    您可以使用pusher通知更改，并引用后端以填充新的/更改的数据。
    消息推送器
    Boiler Plate:
Client      <==    Socket Opened    ==> Pusher

Client      ===    User Left        ==> Pusher
All Clients <==    User left        === Pusher
All Clients ===    Request New Data ==> Backend <==> Database
All Clients <==    Response         === Backend
    这会产生很多问题，并且您必须实现超时。这也需要大量的Pusher连接，这很昂贵。
    前2个
    您可以将后端连接到推杆，以免前端处理许多请求(对于移动用户而言可能更好)。这节省了推送程序流量，因为它不会发送给成百上千的客户端，而仅发送给少数几个后端服务器。
    本示例假定您有4个socket.io服务器正在运行。
    后端MQ的Pusher
    Boiler Plate:
Backend 1/2/3/4   <==    Socket Opened          ==> Pusher

Backend 1         ===    Remove User from room  ==> Database
Backend 1         ===    User Leaves            ==> Pusher
Backend 1/2/3/4   <==    Use Left               === Pusher
Backend 1/2/3/4   ===    Get Data               ==> Database
Backend 1/2/3/4   <==    Recieve Data           === Database 
Backend 1/2/3/4   ===    New Data               ==> Room(clients)
    前3个
    您可以按照上面的说明使用Redis。
    再次假设有4个socket.io服务器。
    Redis作为MQ和数据存储
    Boiler Plate:
Backend 1/2/3/4  <==    Connected                    ==>  Redis
Backend 1/2/3/4  ===    Subscribe                    ==>  Redis

Backend 1        ===    User Left                    ==>  Redis (removes user)
Backend 1        ===    PUBLISH queue that user left ==>  Redis
Backend 1/2/3/4  <==    User Left Message            ===  Redis
Backend 1/2/3/4  ===    Get New Data                 ==>  Redis
Backend 1/2/3/4  <==    New Data                     ===  Redis
Backend 1/2/3/4  ===    New Data                     ==>  Room(clients)
    所有这些示例都可以得到显着改进和优化，但是出于可读性和清晰度的考虑，我不会这样做。
    结论
    如果您知道Redis的工作原理，那么这应该很简单。如果您正在学习Redis，则应该从小一点开始，以了解Redis的工作原理(它比key:value存储更重要)。最终，运行redis会更具成本效益和效率，但是需要更长的开发时间。 Pusher会更昂贵，将更多的依赖项包含到您的堆栈中，并且效果不那么理想(推送器位于不同的云中)。使用Pusher或与其类似的任何其他服务的唯一优势是，它们提供的平台的易用性。您基本上是按月支付样板代码和堆栈管理的费用。
    底线
    无论选择哪种堆栈，最好使用Nginx进行反向代理，这样您就可以轻松扩展。
    Redis，Socket.io，Node.js堆栈将是大型项目和专业产品的最佳选择。这将使您的运营成本降低，并提高并发性，而不会随着扩展规模而显着增加成本。
    Redis，Socket.io(可选)，Node.js，Pusher，数据库堆栈最适合那些您预计不会增长太多的小型项目。一旦达到5,000个连接，您仅需为推送器支付199美元/月的费用，然后就必须考虑其余堆栈的成本。如果将后端连接到Pusher，则可以节省金钱，增加生产时间，并且仍然会从第三方云中检索数据而遭受性能下降。

    关于node.js - 请在node.js中验证我在Redis，Socke.io上的方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22112686/

    nodeRedisBackendcodenode.jsexpresssocket.io

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