Kiến trúc của Redis Cluster có thể tác động đến hiệu suất bộ nhớ theo một số cách chính:
1. Lưu trữ dữ liệu phân tán:
- Trong Cụm Redis, dữ liệu được phân phối trên nhiều nút.
- Mô hình lưu trữ phân tán này có thể tiết kiệm bộ nhớ hơn so với một nút đơn lẻ, vì mỗi nút chỉ cần lưu trữ một phần trong tổng số dữ liệu.
- Tuy nhiên, chi phí duy trì siêu dữ liệu cụm và kết nối giữa các nút có thể bù đắp một phần khoản tiết kiệm bộ nhớ này.
2. Sao chép và dự phòng:
- Redis Cluster sử dụng tính năng sao chép, trong đó mỗi phân đoạn có một nút chính chính và một hoặc nhiều nút bản sao.
- Sự dư thừa này có thể làm tăng tổng dung lượng bộ nhớ vì cùng một dữ liệu được lưu trữ trên nhiều nút.
- Tuy nhiên, việc sao chép cung cấp tính sẵn sàng cao và khả năng chịu lỗi, có thể có giá trị trong nhiều trường hợp sử dụng.
3. Gán vị trí và phân chia không gian phím:
- Cụm Redis chia không gian khóa thành 16.384 vùng băm, được phân phối trên các nút chính.
- Việc phân vùng dựa trên vị trí này có thể gây ra một số chi phí bộ nhớ vì siêu dữ liệu cụm cần theo dõi việc phân bổ vị trí.
- Tuy nhiên, thuật toán băm nhất quán được sử dụng để ánh xạ khóa vào các vị trí nhìn chung là hiệu quả.
4. Bộ nhớ đệm phía máy khách:
- Các máy khách của Redis Cluster cần phải biết về cấu trúc liên kết của cụm và các phép gán vị trí.
- Lưu thông tin này vào bộ nhớ đệm ở phía máy khách có thể giúp giảm chi phí truy vấn cụm để biết thông tin vị trí trên mỗi yêu cầu.
5. Phân mảnh và phân bổ bộ nhớ:
- Tính chất phân tán của Redis Cluster có thể dẫn đến tình trạng phân mảnh bộ nhớ tăng lên do bộ nhớ được phân bổ trên nhiều nút.
- Điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất bộ nhớ tổng thể, đặc biệt đối với khối lượng công việc có mức độ xáo trộn dữ liệu cao.
Nhìn chung, tác động của kiến trúc Redis Cluster đến hiệu suất bộ nhớ phụ thuộc vào khối lượng công việc và cách sử dụng cụ thể. Trong nhiều trường hợp, lợi ích của khả năng mở rộng, tính sẵn sàng cao và khả năng chịu lỗi do Redis Cluster mang lại sẽ lớn hơn chi phí bộ nhớ tiềm ẩn. Nên giám sát và tối ưu hóa cẩn thận việc sử dụng bộ nhớ để đảm bảo sử dụng hiệu quả tài nguyên khi triển khai Cụm Redis.
Trích dẫn:[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/under Hiểu-redis-high-availability-architectures
[4] https://semaphoreci.com/blog/redis-architectures
[5] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-shending/