Arsitektur Redis Cluster dapat memengaruhi efisiensi memori dalam beberapa cara utama:
1. Penyimpanan Data Terdistribusi:
- Dalam Klaster Redis, data didistribusikan ke beberapa node.
- Model penyimpanan terdistribusi ini bisa lebih hemat memori dibandingkan node tunggal, karena setiap node hanya perlu menyimpan sebagian dari total data.
- Namun, biaya tambahan untuk memelihara metadata klaster dan koneksi antar node dapat mengimbangi sebagian penghematan memori ini.
2. Replikasi dan Redundansi:
- Klaster Redis menggunakan replikasi, di mana setiap shard memiliki node master utama dan satu atau lebih node replika.
- Redundansi ini dapat meningkatkan total jejak memori, karena data yang sama disimpan di beberapa node.
- Namun, replikasi memberikan ketersediaan tinggi dan toleransi kesalahan, yang dapat bermanfaat bagi banyak kasus penggunaan.
3. Penetapan Slot dan Pembagian Keyspace:
- Redis Cluster membagi keyspace menjadi 16.384 slot hash, yang didistribusikan ke seluruh node master.
- Partisi berbasis slot ini dapat menimbulkan overhead memori, karena metadata cluster perlu melacak penetapan slot.
- Namun, algoritma hashing konsisten yang digunakan untuk memetakan kunci ke slot umumnya efisien.
4. Caching Sisi Klien:
- Klien Redis Cluster perlu mengetahui topologi cluster dan penetapan slot.
- Menyimpan informasi ini di sisi klien dapat membantu mengurangi overhead kueri cluster untuk informasi slot pada setiap permintaan.
5. Fragmentasi dan Alokasi Memori:
- Sifat Klaster Redis yang terdistribusi dapat menyebabkan peningkatan fragmentasi memori, karena memori dialokasikan ke beberapa node.
- Hal ini dapat berdampak pada efisiensi memori secara keseluruhan, terutama untuk beban kerja dengan tingkat churn data yang tinggi.
Secara keseluruhan, dampak arsitektur Klaster Redis terhadap efisiensi memori bergantung pada beban kerja dan pola penggunaan tertentu. Dalam banyak kasus, manfaat skalabilitas, ketersediaan tinggi, dan toleransi kesalahan yang diberikan oleh Redis Cluster lebih besar daripada potensi overhead memori. Disarankan untuk memantau dan mengoptimalkan penggunaan memori secara cermat untuk memastikan pemanfaatan sumber daya secara efisien dalam penerapan Klaster Redis.
Kutipan:[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://semaforeci.com/blog/redis-architectures
[5] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-sharding/