Kako spuščanje podatkov deluje v grozdu Redis

Redis grozd

Redis Cluster uporablja vgrajen mehanizem za škripanje za samodejno razdelitev podatkov v več vozliščih Redis. Ključni vidiki, kako to deluje, so:

1. Razdelitev tipk: Celoten tipkovni prostor v grozdu Redis je razdeljen na 16.384 hash rež. Ti reži za hash so odgovorni za distribucijo podatkov po grozdu.

2. Dodelitev režij hash: Vsako vozlišče Redis v grozdu je dodeljeno podskupini 16.384 hash rež. Dodelitev hash reže na vozlišča se opravi s funkcijo hash.

3. Postavitev podatkov: Ko želi odjemalec shraniti par ključa in vrednost, odjemalec izračuna vrednost hash ključa s pomočjo vnaprej določene funkcije hash. Ta hash vrednost se nato preslika na eno od 16.384 hash rež. Podatki se nato shranijo na vozlišče Redis, ki ima v lasti režo.

4. Replikacija: Za vsako hash režo je primarno vozlišče, ki je odgovorno za postrežbo zahtev za branje/pisanje. Poleg tega obstaja eno ali več replik vozlišč, ki vzdržujejo kopijo podatkov za visoko razpoložljivost.

5. Samodejno preusmeritev: Ker se vozlišča dodajo ali odstranijo iz grozda, se dodelitve hash reže samodejno uravnotežijo, da se zagotovi enakomerna porazdelitev podatkov in obremenitve po grozdu.

Prednosti redis grozda

1. razširljivost: Z razporeditvijo podatkov po več vozliščih lahko redis grozd obsega za obdelavo velikih količin podatkov in visoke pretočne pretoke.

2. Visoka razpoložljivost: Podvajanje hash rež po primarnih in repličnih vozliščih zagotavlja visoko razpoložljivost, saj lahko stranke še naprej dostopajo do podatkov, tudi če nekatera vozlišča ne uspejo.

3. Pregleden dostop do odjemalca: preslikava reže za hash pregledno obravnava grozd Redis, tako da lahko odjemalci dostopajo do podatkov, ne da bi morali vedeti podrobnosti o osnovnem škripanju.

4. Samodejno upravljanje: Redis Cluster avtomatizira upravljanje spuščanja, vključno z ponovnim uravnoteženjem podatkov, ko grozd raste ali skrči.

Na splošno je arhitektura grozda Redis Cluster omogoča, da zagotovi zelo razširljivo, razpoložljivo in enostavno za upravljanje distribuiranih podatkov, s čimer je dobro primerna za aplikacije z velikimi količinami podatkov ali z visokimi zahtevami za pretok.