Hier erfahren Sie, wie Data Sharding in Redis Cluster funktioniert:
Redis Cluster Sharding
Redis Cluster verwendet einen integrierten Sharding-Mechanismus, um Daten automatisch über mehrere Redis-Knoten zu teilnehmen. Die wichtigsten Aspekte der Funktionsweise dieser Funktionen sind:
1. Keyspace -Partitionierung: Der gesamte Schlüsselspace in einem Redis -Cluster ist in 16.384 Hash -Slots unterteilt. Diese Hash -Slots sind für die Verteilung der Daten über den Cluster verantwortlich.
2. Hash -Slots -Zuordnung: Jeder Redisknoten im Cluster wird eine Teilmenge der 16.384 Hash -Slots zugewiesen. Die Zuordnung von Hash -Slots zu Knoten erfolgt über eine Hash -Funktion.
3.. Dieser Hash -Wert wird dann einem der 16.384 Hash -Slots zugeordnet. Die Daten werden dann auf dem Redis -Knoten gespeichert, dem dieser Hash -Steckplatz gehört.
4. Replikation: Für jeden Hash -Slot gibt es einen primären Knoten, der für die Service -Lese-/Schreibanfragen verantwortlich ist. Darüber hinaus gibt es einen oder mehrere Replikatknoten, die eine Kopie der Daten für eine hohe Verfügbarkeit verwalten.
5. Automatische Umformung: Wenn Knoten aus dem Cluster hinzugefügt oder entfernt werden, werden die Hash -Schlitzzuweisungen automatisch neu gestaltet, um eine gleichmäßige Verteilung von Daten und Laden über den Cluster zu gewährleisten.
Vorteile von Redis Cluster Sharding
1. Skalierbarkeit: Durch die Verteilung von Daten über mehrere Knoten hinweg kann REDIS -Cluster skalieren, um große Datenmengen und hohen Durchsatz zu verarbeiten.
2. Hochverfügbarkeit: Die Replikation von Hash -Slots über Primär- und Replikatknoten sorgt für eine hohe Verfügbarkeit, da die Kunden weiterhin auf Daten zugreifen können, selbst wenn einige Knoten ausfallen.
3. transparenter Client -Zugriff: Die Hash -Slot -Mapping wird durch den Redis -Cluster transparent behandelt, sodass Clients auf die Daten zugreifen können, ohne die Details der zugrunde liegenden Sharding zu kennen.
4. Automatisches Management: Redis -Cluster automatisiert die Verwaltung von Sharding, einschließlich des Wiederausgleichs von Daten, wenn der Cluster wächst oder schrumpft.
Insgesamt ermöglicht die Sharding-Architektur von Redis-Cluster einen hochskalierbaren, verfügbaren und einfach zu verwaltenden verteilten Datenspeicher, sodass sie für Anwendungen mit großen Datenvolumina oder hohen Durchsatzanforderungen gut geeignet ist.
Zitate:[1] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-shart/
[2] https://redis.io/redis-erprise/technology/redis-inprise-cluster-architecture/
[3] https://yandex.cloud/en/docs/managed-redis/concepts/sharding
[4] https://redisson.org/glosary/sharding.html
[5] https://docs.amazon.com/amazonelasticache/latest/red-ug/cachenodes.nodegroups.html