Redis Cluster architektūra gali paveikti atminties efektyvumą keliais pagrindiniais būdais:
1. Paskirstyta duomenų saugykla:
- Redis klasteryje duomenys paskirstomi keliuose mazguose.
- Šis paskirstytos saugojimo modelis gali būti efektyvesnis atmintyje nei vienas mazgas, nes kiekvienam mazgui reikia saugoti tik dalį visų duomenų.
- Tačiau klasterio metaduomenų ir ryšių tarp mazgų priežiūros išlaidos gali kompensuoti kai kuriuos atminties sutaupymus.
2. Replikacija ir perteklius:
- „Redis Cluster“ naudoja replikaciją, kai kiekviena skeveldra turi pagrindinį pagrindinį mazgą ir vieną ar daugiau replikos mazgų.
- Šis perteklius gali padidinti bendrą atminties plotą, nes tie patys duomenys saugomi keliuose mazguose.
- Tačiau replikacija užtikrina aukštą pasiekiamumą ir atsparumą gedimams, o tai gali būti naudinga daugeliu atvejų.
3. Slidžių priskyrimas ir raktų erdvės skyrius:
- Redis Cluster padalija raktų erdvę į 16 384 maišos lizdus, kurie yra paskirstyti pagrindiniuose mazguose.
- Šis lizdais pagrįstas skaidymas gali sukelti šiek tiek atminties, nes klasterio metaduomenys turi sekti lizdų priskyrimus.
- Tačiau nuoseklus maišos algoritmas, naudojamas raktams susieti su tarpsniais, paprastai yra efektyvus.
4. Kliento talpyklos kaupimas:
- Redis Cluster klientai turi žinoti klasterio topologiją ir laiko tarpsnių priskyrimus.
- Šios informacijos kaupimas talpykloje kliento pusėje gali padėti sumažinti kiekvienos užklausos užklausą klasteryje dėl lizdų informacijos.
5. Suskaidymas ir atminties paskirstymas:
- Dėl paskirstyto Redis Cluster pobūdžio gali padidėti atminties suskaidymas, nes atmintis paskirstoma keliuose mazguose.
- Tai gali turėti įtakos bendram atminties efektyvumui, ypač dirbant su dideliu duomenų trūkumo laipsniu.
Apskritai Redis Cluster architektūros įtaka atminties efektyvumui priklauso nuo konkretaus darbo krūvio ir naudojimo modelių. Daugeliu atvejų „Redis Cluster“ teikiamos mastelio keitimo, didelio pasiekiamumo ir atsparumo gedimams pranašumai nusveria galimą atminties kiekį. Rekomenduojama atidžiai stebėti ir optimizuoti atminties naudojimą, siekiant užtikrinti efektyvų išteklių panaudojimą „Redis Cluster“ diegimo metu.
Citatos:[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/