Redis implementiert strukturelle Ressourcenpools und Leistungstests der verteilten Datenspeicherung

Redis implementiert strukturelles Ressourcen-Pooling und Leistungstests der verteilten Datenspeicherung.

Redis ist eine Open-Source-Speicherdatenbank mit leistungsstarken Schlüssel-Wert-Paaren, die schnell und zuverlässig ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen, einschließlich Zeichenfolgen, Hash-Tabellen, Listen, Mengen und geordneten Mengen usw., um den Anforderungen verschiedener Anwendungsszenarien gerecht zu werden. In einem verteilten System sind die Datenspeicherung und der Datenzugriff häufig auf verschiedene Knoten verteilt. Eine verteilte Datenspeicherlösung ist für die Unterstützung der verteilten Datenspeicherung und des Datenzugriffs erforderlich.

1. Implementierungsprinzip des verteilten Strukturressourcenpools von Redis

Der verteilte Strukturressourcenpool von Redis wird über Redis Sentinel oder Redis Cluster implementiert. Redis Sentinel ist eine Hochverfügbarkeitslösung, die den Status von Redis-Master- und -Slave-Knoten überwachen und einen neuen Master-Knoten auswählen kann, um ein automatisches Failover zu erreichen, wenn der Master-Knoten ausfällt. Redis Cluster ist eine verteilte Lösung, die Daten auf mehrere Knoten verteilen kann. Jeder Knoten ist für die Speicherung und Verwaltung eines Teils der Daten verantwortlich und ermöglicht so die verteilte Speicherung und den Zugriff auf Daten.

Der Kern der verteilten Struktur-Ressourcenpool-Implementierung von Redis besteht darin, die Datensynchronisation zwischen Master- und Slave-Knoten oder Cluster-Knoten zu verwenden, um eine verteilte Speicherung und einen verteilten Zugriff auf Daten zu erreichen. Wenn der Client eine Schreibanforderung an den Master-Knoten oder Cluster-Knoten sendet, schreibt der Knoten zunächst die Daten in seine eigene Datenbank und synchronisiert sie dann mit dem entsprechenden Slave-Knoten oder Cluster-Knoten. Wenn der Client eine Leseanforderung an den Master-Knoten oder Cluster-Knoten sendet, liest der Knoten zunächst die Daten aus seiner eigenen Datenbank. Wenn er nicht über eine eigene Datenbank verfügt, liest er die Daten vom entsprechenden Slave-Knoten oder Cluster-Knoten. Diese Methode kann eine Echtzeitsynchronisierung und eine hohe Datenverfügbarkeit gewährleisten.

2. Leistungstest des Redis-Ressourcenpools für verteilte Strukturen

Um die Leistung und Zuverlässigkeit des Redis-Ressourcenpools für verteilte Strukturen zu überprüfen, haben wir eine Reihe von Leistungstests und Fehlersimulationstests durchgeführt.

1. Testumgebung

Die Testumgebung besteht aus drei Alibaba Cloud CentOS 7.4 64-Bit-Servern. Jeder Server ist mit 4 Kernen, 16G Speicher und 100G Cloud-Festplatte konfiguriert.

2. Testdaten

Die Testdaten bestehen aus 10.000 zufällig generierten Zeichenfolgen, jede Zeichenfolge ist 100 Zeichen lang.

3. Testtool

Wir verwenden das Redis-Benchmark-Tool zum Testen und Simulieren des gleichzeitigen Zugriffs durch mehrere Benutzer, indem wir 10 Clients erstellen und gleichzeitig Anfragen an den Server senden. Der Testbefehl lautet:

redis-benchmark -h host -p port -c 10 -n 10000 -d 100 -t set,get

Unter diesen gibt -h die Serveradresse an, -p gibt die Portnummer an und -c gibt die Anzahl gleichzeitiger Verbindungen an, -n gibt die Anzahl der Anforderungen an, -d gibt die Datenlänge an und -t gibt den Operationstyp an.

4. Testergebnisse

Die Testergebnisse sind in der folgenden Tabelle aufgeführt:

Testelemente	Ergebnisse
SET	15206,92 Anfragen pro Sekunde
GET	23165,93 Anfragen pro Sekunde

Die Testergebnisse zeigen, dass der Ressourcenpool mit verteilter Redis-Struktur in einer Umgebung mit hoher Parallelität einen effizienten Datenzugriff und eine effiziente Datenabfrage aufrechterhalten kann.

5. Fehlersimulationstest

Wir simulieren Knotenausfallzeiten, indem wir den Masterknoten oder Clusterknoten herunterfahren. Die Testergebnisse zeigen, dass der Slaveknoten oder andere Clusterknoten automatisch die Speicherung und den Zugriff auf Daten übernehmen können, wodurch ein automatisches Failover erreicht wird Hohe Datenverfügbarkeit.

3. Zusammenfassung: Der Ressourcenpool mit verteilter Struktur von Redis ist eine zuverlässige Lösung für die verteilte Datenspeicherung und den verteilten Zugriff. Er gewährleistet eine hohe Datenverfügbarkeit durch Datensynchronisierung zwischen Master-Slave-Knoten. In einer Umgebung mit hoher Parallelität kann ein effizienter Datenzugriff und eine effiziente Datenabfrage gewährleistet werden. Gleichzeitig verfügt es über Funktionen wie automatisches Failover und Fehlertoleranz, wodurch eine hohe Verfügbarkeit und Stabilität der Daten erreicht wird verteilte Speicherlösung.

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