Redis Cluster'ın mimarisi bellek verimliliğini birkaç önemli yoldan etkileyebilir:
1. Dağıtılmış Veri Depolama:
- Redis Cluster'da veriler birden fazla düğüme dağıtılır.
- Bu dağıtılmış depolama modeli, her bir düğümün toplam verinin yalnızca bir kısmını depolaması gerektiğinden, tek bir düğümden daha fazla bellek verimli olabilir.
- Ancak, küme meta verilerinin ve düğümler arasındaki bağlantıların bakımının getirdiği ek yük, bu bellek tasarruflarının bir kısmını dengeleyebilir.
2. Çoğaltma ve Artıklık:
- Redis Cluster, her parçanın bir birincil ana düğüme ve bir veya daha fazla çoğaltma düğümüne sahip olduğu çoğaltmayı kullanır.
- Aynı veriler birden fazla düğümde depolandığından, bu artıklık toplam bellek alanını artırabilir.
- Ancak çoğaltma, birçok kullanım durumu için değerli olabilecek yüksek kullanılabilirlik ve hata toleransı sağlar.
3. Yuva Ataması ve Anahtar Alanı Bölümü:
- Redis Cluster, anahtar alanını ana düğümlere dağıtılan 16.384 karma yuvasına böler.
- Bu yuva tabanlı bölümleme, küme meta verilerinin yuva atamalarını izlemesi gerektiğinden bir miktar bellek yükü getirebilir.
- Bununla birlikte, anahtarları yuvalara eşlemek için kullanılan tutarlı karma algoritması genellikle etkilidir.
4. İstemci Tarafında Önbelleğe Alma:
- Redis Cluster istemcilerinin küme topolojisi ve yuva atamalarından haberdar olması gerekir.
- Bu bilgilerin istemci tarafında önbelleğe alınması, her istekte yuva bilgileri için kümenin sorgulanması yükünün azaltılmasına yardımcı olabilir.
5. Parçalanma ve Bellek Tahsisi:
- Redis Cluster'ın dağıtılmış yapısı, bellek birden fazla düğüme tahsis edildiğinden bellek parçalanmasının artmasına neden olabilir.
- Bu, özellikle verilerde yüksek düzeyde dalgalanmanın olduğu iş yükleri için genel bellek verimliliğini etkileyebilir.
Genel olarak Redis Cluster mimarisinin bellek verimliliği üzerindeki etkisi, belirli iş yüküne ve kullanım modellerine bağlıdır. Çoğu durumda Redis Cluster'ın sağladığı ölçeklenebilirlik, yüksek kullanılabilirlik ve hata toleransının faydaları, potansiyel bellek yükünden daha ağır basar. Redis Kümesi dağıtımında kaynakların verimli kullanımını sağlamak için bellek kullanımının dikkatli bir şekilde izlenmesi ve optimize edilmesi önerilir.
Alıntılar:[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://semaphorici.com/blog/redis-architectures
[5] https://scalegrid.io/blog/intro-to-redis-sharding/