Arsitektur Redis Cluster dapat memengaruhi efisiensi memori dalam beberapa cara utama:
1. Penyimpanan Data Terdistribusi:
- Dalam cluster Redis, data didistribusikan di beberapa node.
- Model penyimpanan terdistribusi ini dapat lebih efisien memori daripada satu node, karena setiap node hanya perlu menyimpan sebagian dari total data.
- Namun, overhead mempertahankan metadata cluster dan koneksi antara node dapat mengimbangi beberapa penghematan memori ini.
2. Replikasi dan Redundansi:
- Redis Cluster menggunakan replikasi, di mana setiap pecahan memiliki node utama dan satu atau lebih node replika.
- Redundansi ini dapat meningkatkan total jejak memori, karena data yang sama disimpan pada beberapa node.
- Namun, replikasi memberikan ketersediaan tinggi dan toleransi kesalahan, yang dapat berharga untuk banyak kasus penggunaan.
3. Penugasan Slot dan Divisi Keyspace:
- Redis Cluster membagi ruang kunci menjadi 16.384 slot hash, yang didistribusikan melintasi node utama.
- Partisi berbasis slot ini dapat memperkenalkan beberapa overhead memori, karena cluster metadata perlu melacak penugasan slot.
- Namun, algoritma hashing yang konsisten yang digunakan untuk memetakan kunci ke slot umumnya efisien.
4. Caching sisi klien:
- Klien Redis Cluster perlu menyadari topologi cluster dan penugasan slot.
- Caching Informasi ini di sisi klien dapat membantu mengurangi overhead kueri cluster untuk informasi slot pada setiap permintaan.
5. Alokasi fragmentasi dan memori:
- Sifat terdistribusi dari cluster Redis dapat menyebabkan peningkatan fragmentasi memori, karena memori dialokasikan di beberapa node.
- Ini dapat memengaruhi efisiensi memori secara keseluruhan, terutama untuk beban kerja dengan tingkat churn yang tinggi dalam data.
Secara keseluruhan, dampak arsitektur Redis Cluster pada efisiensi memori tergantung pada beban kerja spesifik dan pola penggunaan. Dalam banyak kasus, manfaat skalabilitas, ketersediaan tinggi, dan toleransi kesalahan yang diberikan oleh redis cluster lebih besar daripada potensi overhead memori. Pemantauan yang cermat dan optimalisasi penggunaan memori direkomendasikan untuk memastikan pemanfaatan sumber daya yang efisien dalam penyebaran cluster 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://semaphoreci.com/blog/redis-architectures
[5] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-sharding/