Hur fungerar data som skakar i Redis -kluster

Redis Cluster Sharding

Redis Cluster använder en inbyggd skärmmekanism för att automatiskt dela upp data över flera REDIS-noder. De viktigaste aspekterna av hur detta fungerar är:

1. KeySpace Partitioning: Hela KeySpace i ett Redis -kluster är uppdelat i 16 384 hashplatser. Dessa hashplatser är ansvariga för att distribuera data över klustret.

2. Hash Slots Assignment: Varje Redis -nod i klustret tilldelas en delmängd av de 16 384 hashplatserna. Tilldelningen av hashplatser till noder görs genom en hashfunktion.

3. Dataplacering: När en klient vill lagra ett nyckelvärde par beräknar klienten ett hashvärde på nyckeln med hjälp av en fördefinierad hash-funktion. Detta hashvärde mappas sedan till en av de 16 384 hashplatserna. Uppgifterna lagras sedan på Redis -noden som äger den hashplatsen.

4. Replikering: För varje hashplats finns det en primär nod som ansvarar för att betjäna läs-/skrivförfrågningar. Dessutom finns det en eller flera repliknoder som upprätthåller en kopia av data för hög tillgänglighet.

5. Automatisk omdiskning: När noder läggs till eller tas bort från klustret, återbalanseras hash -spelautomaten automatiskt för att säkerställa en jämn fördelning av data och belastning över klustret.

Fördelar med Redis Cluster Sharding

1. Skalbarhet: Genom att distribuera data över flera noder kan Redis -kluster skala för att hantera stora mängder data och hög genomströmning.

2. Hög tillgänglighet: Replikationen av hashplatser över primära och repliknoder säkerställer hög tillgänglighet, eftersom klienter kan fortsätta att få åtkomst till data även om vissa noder misslyckas.

3. Transparent klientåtkomst: Hash -kortplatsen hanteras transparent av Redis -klustret, så att klienter kan komma åt uppgifterna utan att behöva veta detaljerna om den underliggande skärmen.

4. Automatisk hantering: Redis -kluster automatiserar hanteringen av skärm, inklusive rebalanseringsdata när klustret växer eller krymper.

Sammantaget tillåter Redis-klustret Sharding Architecture den att tillhandahålla en mycket skalbar, tillgänglig och lätt att hantera Distribuerad datalager, vilket gör den väl lämpad för applikationer med stora datavolymer eller krav med hög genomströmning.