Redis 클러스터의 아키텍처는 몇 가지 주요 방식으로 메모리 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
1. 분산 데이터 저장소:
- Redis 클러스터에서는 데이터가 여러 노드에 분산됩니다.
- 이 분산 저장 모델은 각 노드가 전체 데이터의 일부만 저장하면 되므로 단일 노드보다 메모리 효율적일 수 있습니다.
- 그러나 클러스터 메타데이터 및 노드 간 연결을 유지 관리하는 오버헤드로 인해 이러한 메모리 절약 효과가 일부 상쇄될 수 있습니다.
2. 복제 및 중복성:
- Redis 클러스터는 각 샤드에 기본 마스터 노드와 하나 이상의 복제본 노드가 있는 복제를 사용합니다.
- 동일한 데이터가 여러 노드에 저장되므로 이러한 중복으로 인해 총 메모리 공간이 늘어날 수 있습니다.
- 그러나 복제는 많은 사용 사례에 유용할 수 있는 고가용성과 내결함성을 제공합니다.
3. 슬롯 할당 및 키스페이스 분할:
- Redis 클러스터는 키스페이스를 16,384개의 해시 슬롯으로 나누어 마스터 노드에 분산됩니다.
- 클러스터 메타데이터가 슬롯 할당을 추적해야 하므로 이 슬롯 기반 파티셔닝은 약간의 메모리 오버헤드를 유발할 수 있습니다.
- 그러나 키를 슬롯에 매핑하는 데 사용되는 일관된 해싱 알고리즘은 일반적으로 효율적입니다.
4. 클라이언트측 캐싱:
- Redis 클러스터 클라이언트는 클러스터 토폴로지와 슬롯 할당을 알고 있어야 합니다.
- 클라이언트 측에서 이 정보를 캐싱하면 모든 요청에 대해 클러스터에서 슬롯 정보를 쿼리하는 오버헤드를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 조각화 및 메모리 할당:
- Redis 클러스터의 분산 특성으로 인해 메모리가 여러 노드에 할당되므로 메모리 조각화가 증가할 수 있습니다.
- 특히 데이터 변동률이 높은 워크로드의 경우 전체 메모리 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.
전반적으로 Redis 클러스터 아키텍처가 메모리 효율성에 미치는 영향은 특정 워크로드 및 사용 패턴에 따라 달라집니다. 대부분의 경우 Redis 클러스터가 제공하는 확장성, 고가용성 및 내결함성의 이점은 잠재적인 메모리 오버헤드보다 큽니다. Redis 클러스터 배포에서 리소스를 효율적으로 활용하려면 메모리 사용량을 주의 깊게 모니터링하고 최적화하는 것이 좋습니다.
인용:[1] https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/425108/what-performance-benefits-does-a-redis-cluster-have-over-having-all-machines-con
[2] https://codedamn.com/news/backend/mastering-redis-clustering-guide
[3] https://docs.vultr.com/understanding-redis-high-availability-architectures
[4] https://semaphoreci.com/blog/redis-architectures
[5] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-sharding/