Siit saate teada, kuidas Data Sharding töötab Redis klastris:
Redis klastri varjutamine
Redis Cluster kasutab sisseehitatud kildemehhanismi andmete automaatseks jaotamiseks mitmes Redisõlmes. Selle toimimise peamised aspektid on:
1. Klahviruumi jaotamine: Redis klastri kogu võtmeruum jaguneb 16 384 räsipesaks. Need räsipesad vastutavad andmete levitamise eest kogu klastris.
2. räsipesade määramine: klastri igale redise sõlmele on määratud 16 384 räsipilu alamhulk. Räspilude määramine sõlmedele toimub räsifunktsiooni kaudu.
3. Andmete paigutus: kui klient soovib salvestada võtmeväärtusepaari, arvutab klient võtme räsi väärtuse, kasutades eelnevalt määratletud räsifunktsiooni. Seejärel kaardistatakse see räsi väärtus ühele 16 384 räsipilust. Seejärel salvestatakse andmed Redise sõlmele, mis omab seda räsipesa.
4. Replikatsioon: iga räsipesa jaoks on esmane sõlm, mis vastutab lugemis-/kirjutamistaotluste esitamise eest. Lisaks on olemas üks või mitu replica sõlme, mis säilitavad andmete koopia suure saadavuse jaoks.
5. Automaatne ümberkujundamine: kui klastrist lisatakse või eemaldatakse sõlmed, tasakaalustatakse räsipesade ülesanded automaatselt, et tagada andmete ühtlane jaotus ja koormus kogu klastris.
Redis klastri varjundi eelised
1. mastaapsus: levitades andmeid mitme sõlme vahel, saab Redis klastri skaleerida, et käsitleda suures koguses andmeid ja suure läbilaskevõime.
2. Kõrge kättesaadavus: räsipesade replikatsioon primaarse ja replica sõlmede vahel tagab kõrge saadavuse, kuna kliendid saavad andmetele juurde pääseda ka siis, kui mõned sõlmed ebaõnnestuvad.
3. Läbipaistev kliendi juurdepääs: räsipesa kaardistamist käsitleb Redise klaster läbipaistvalt, et kliendid pääseksid andmetele juurde, ilma et peaksid teadma aluseks oleva kilde üksikasju.
4. Automaatne juhtimine: Redis Cluster automatiseerib kisade haldamist, sealhulgas klastri kasvades või kahanedes andmete tasakaalustamist.
Üldiselt võimaldab Redis klastri kildude arhitektuur pakkuda sellel väga skaleeritavat, kättesaadavat ja hõlpsasti hallatavat hajutatud andmesalve, muutes selle hästi sobivaks rakenduste jaoks, kus on suurte andmemahtude või suure läbilaskevõimega nõuded.
Tsitaadid:[1] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-harding/
[2] https://redis.io/redis-enterprise/technology/redis-entrprise-luster-architecture/
[3] https://yandex.cloud/en/docs/manage-redis/concepts/sharding
[4] https://redisson.org/glossary/sharding.html
]