Application pratique de Redis sous concurrence à grande échelle

Application pratique de Redis dans une concurrence à grande échelle

Avec le développement continu de la technologie Internet, il existe de plus en plus de scénarios d'application de concurrence à grande échelle. Dans ces scénarios d’application, la technologie de mise en cache est un élément indispensable. En tant que système de mise en cache open source hautes performances, Redis est utilisé par de plus en plus d'entreprises.

Cependant, Redis sera également confronté à certains défis face à la concurrence à grande échelle. Cet article présentera une expérience pratique de l'application Redis dans un contexte de concurrence à grande échelle, dans l'espoir de fournir une référence utile aux lecteurs.

1. Optimisation de la configuration

La configuration par défaut de Redis n'est pas nécessairement adaptée à tous les scénarios d'application, une certaine optimisation de la configuration est donc nécessaire dans l'utilisation réelle. Les points suivants nécessitent une attention particulière :

• Sélection de l'option maxmemory-policy : Cette option permet de spécifier quelle politique doit être utilisée pour nettoyer le cache lorsque la mémoire dépasse la limite. Différents scénarios d'application peuvent nécessiter l'utilisation de différentes stratégies, telles que la moins récemment utilisée (LRU), la moins visitée (LFU), aléatoire (aléatoire), etc. Doit être ajusté en fonction de la situation réelle.
• Paramètres TCP : dans les situations de concurrence élevée, les paramètres TCP doivent également être ajustés pour mieux prendre en charge les connexions simultanées. Les paramètres qui nécessitent une attention particulière incluent les syncookies, tcp_tw_recycle, tcp_tw_reuse, etc.
• Persistance Redis : dans Redis, les données peuvent être conservées via RDB (instantané) ou AOF (ajout). Il est nécessaire de choisir la méthode appropriée en fonction de la situation réelle et de la configurer en conséquence.

2. Réplication maître-esclave

Dans les scénarios de concurrence élevée, les performances d'une seule instance Redis peuvent ne pas répondre à la demande. À l'heure actuelle, vous pouvez envisager d'utiliser la réplication maître-esclave pour répartir la charge sur plusieurs instances et implémenter le basculement. Voici quelques expériences pratiques de réplication maître-esclave :

• Les erreurs de temps entre différentes instances Redis peuvent entraîner des retards dans la synchronisation des données. Vous devez configurer les serveurs NTP pour garantir la cohérence temporelle entre les différentes instances.
• La réplication maître-esclave doit également prendre en compte la bande passante du réseau, le délai de réplication et d'autres facteurs. Il est recommandé d'effectuer suffisamment de tests dans l'environnement de production réel et d'ajuster les paramètres tels que l'intervalle de réplication en fonction de la situation réelle.
• Lorsque le Redis principal est en panne, vous devez passer rapidement de Redis au Redis principal. Dans la mise en œuvre réelle, des outils tels que Redis Sentinel peuvent être utilisés pour réaliser une commutation automatique et une récupération après panne.

3. Sélection de structures de données

Redis prend en charge une variété de structures de données différentes, et différentes structures de données présentent différents avantages et inconvénients. Lorsque vous utilisez Redis pour la mise en cache, vous devez sélectionner une structure de données appropriée en fonction des besoins réels et effectuer l'optimisation correspondante.

• String : convient au stockage de données plus petites et à la mise en cache à court terme.
• Liste : convient pour stocker des collections de données plus volumineuses, telles que des files d'attente, etc.
• Ensemble : convient au stockage d'ensembles de données non dupliqués, prenant en charge les intersections rapides, les unions et autres opérations.
• Ensemble ordonné : similaire à un ensemble, mais vous pouvez spécifier un score pour chaque élément et prendre en charge des opérations telles que le tri par score.
• Table de hachage (hash) : adaptée au stockage de certaines données structurées, telles qu'une grande quantité de données clé-valeur.

4. Stratégie de limitation actuelle

Dans les scénarios de concurrence élevée, un grand nombre de requêtes accédant au système de cache en même temps peuvent provoquer des pannes du système ou une dégradation des performances. Par conséquent, certaines stratégies de limitation actuelles doivent être adoptées pour limiter la simultanéité des demandes.

Voici quelques stratégies de limitation de courant couramment utilisées :

• Limitation de vitesse : adoptez des stratégies de limitation de vitesse au niveau du cache, par exemple en définissant la fréquence des requêtes, la limite de trafic, etc.
• Limitation de courant distribué : utilisez des passerelles ou des systèmes de planification pour mettre en œuvre une limitation de courant entre plusieurs nœuds Redis, réduisant ainsi efficacement la pression sur le système de cache.
• Traitement asynchrone : dans les scénarios où les requêtes sont lentes, une solution de traitement asynchrone peut être utilisée pour mettre la requête dans une file d'attente et traiter la requête de manière asynchrone pour améliorer la concurrence.

Résumé

L'application réelle de Redis dans des scénarios de concurrence à grande échelle nécessite la prise en compte de nombreux facteurs, notamment l'optimisation de la configuration, la réplication maître-esclave, la sélection de la structure des données et les stratégies de limitation actuelles. Il est nécessaire de sélectionner une solution appropriée en fonction de la situation réelle et de procéder à des tests et à une optimisation suffisants. J'espère que cet article pourra fournir aux lecteurs une expérience pratique et des références utiles.

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