Redis Cluster'ın mimarisi, bellek verimliliğini birkaç temel yolla etkileyebilir:
1. Dağıtılmış veri depolama:
- Bir Redis kümesinde, veriler birden çok düğüme dağıtılır.
- Bu dağıtılmış depolama modeli, her düğümün yalnızca toplam verilerin bir kısmını saklaması gerektiğinden, tek bir düğümden daha bellek tasarruflu olabilir.
- Bununla birlikte, küme meta verilerini ve düğümler arasındaki bağlantıların korunmasının genel giderleri bu bellek tasarruflarının bazılarını dengeleyebilir.
2. Çoğaltma ve artıklık:
- Redis kümesi, her parçanın birincil ana düğümü ve bir veya daha fazla çoğaltma düğümü bulunan çoğaltma kullanır.
- Aynı veriler birden fazla düğümde saklandığından, bu yedeklilik toplam bellek ayak izini artırabilir.
- Bununla birlikte, çoğaltma, birçok kullanım durumu için değerli olabilen yüksek kullanılabilirlik ve hata toleransı sağlar.
3. Yuva ataması ve tuş alanı bölümü:
- Redis kümesi, tuş alanını ana düğümlere dağıtılan 16.384 karma yuvaya böler.
- Bu yuva tabanlı bölümleme, küme meta verilerinin yuva atamalarını izlemesi gerektiğinden, bazı bellek ek yükü getirebilir.
- Bununla birlikte, anahtarları yuvalara eşlemek için kullanılan tutarlı karma algoritması genellikle etkilidir.
4. Müşteri tarafı önbellekleme:
- Redis küme istemcilerinin küme topolojisinin ve slot atamalarının farkında olması gerekir.
- Bu bilgilerin istemci tarafında önbelleğe alınması, her istek üzerindeki yuva bilgileri için kümeyi sorgulamanın ek yükünü azaltmaya yardımcı olabilir.
5. Parçalanma ve Bellek Tahsisi:
- Redis kümesinin dağıtılmış doğası, bellek çoklu düğümlere tahsis edildiğinden, bellek parçalanmasına neden olabilir.
- Bu, özellikle verilerde yüksek derecede çalkalanan iş yükleri için genel bellek verimliliğini etkileyebilir.
Genel olarak, Redis Cluster mimarisinin bellek verimliliği üzerindeki etkisi, belirli iş yüküne ve kullanım modellerine bağlıdır. Birçok durumda, Redis kümesi tarafından sağlanan ölçeklenebilirlik, yüksek kullanılabilirlik ve arıza toleransının faydaları potansiyel bellek yükünden daha ağır basar. REDIS küme dağıtımında kaynakların verimli kullanılmasını sağlamak için bellek kullanımının dikkatli bir şekilde izlenmesi ve optimizasyonu önerilir.
Alıntılar:[1] https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/425108/what-pormance-benefits-does-a-redis-cluster-dave-oving-waving-waving-waving-waving-wen
[2] https://codedamn.com/news/backend/mastering-redis-clustering-guide
[3] https://docs.vultr.com/undstanding-redis-high-vailibility-architectures
[4] https://semaphoreci.com/blog/redis-architectures
[5] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-farding/