Avec le développement rapide des applications Internet, l'architecture distribuée est devenue un choix important pour les applications d'entreprise. En tant que technologie de mise en cache courante, Redis joue également un rôle important. La fiabilité et la cohérence des transactions distribuées sont l'un des sujets inévitables dans la conception d'architecture. Cet article prendra Redis comme exemple pour discuter de sa comparaison de fiabilité et de cohérence dans les transactions distribuées.
1. Questions fréquemment posées sur Redis
Redis fournit un accès rapide et efficace en mettant en cache les données en mémoire. Mais en même temps, il est également confronté à des problèmes tels que la perte de données et une mémoire insuffisante. Ci-dessous, nous présenterons les problèmes pouvant être rencontrés dans l'architecture distribuée Redis.
Les méthodes de stockage de données de Redis sont divisées en deux types : persistantes et non persistantes. Les données non persistantes sont stockées en mémoire si des conditions anormales telles qu'un redémarrage ou un temps d'arrêt se produisent, toutes les données seront perdues. Les données persistantes seront écrites sur le disque lorsque la commande de sauvegarde est exécutée régulièrement ou manuellement pour éviter la perte de données. Cependant, comme Redis est basé sur la mémoire, si un grand nombre d'ensembles de données ne peuvent pas être chargés en mémoire, Redis choisira de supprimer aléatoirement certaines clés pour libérer de la mémoire. Cela peut entraîner une perte de données.
Un point de défaillance unique signifie que dans toute l'architecture, une anomalie se produit dans un certain nœud et provoque l'effondrement de l'ensemble du système. En termes de points de défaillance uniques dans Redis, étant donné que tous ses nœuds sont pairs, il n'y a aucune distinction telle que « actif et de sauvegarde », ce qui signifie que lorsqu'un nœud tombe en panne, l'ensemble du système sera affecté.
Étant donné que le protocole Redis ne fournit pas de cryptage, les données de Redis risquent d'être interceptées de manière malveillante, ce qui entraînera la fuite de données précieuses.
2. Fiabilité et cohérence des transactions distribuées
Dans les applications distribuées, la cohérence des données est très importante. Pour une donnée, si différents nœuds y effectuent des ajouts, des suppressions, des modifications et des requêtes, vous devez vous assurer que tous les nœuds peuvent voir les mêmes résultats de données, sinon une incohérence des données se produira. À l’heure actuelle, les transactions distribuées doivent être introduites. Les transactions distribuées font référence à des transactions qui s'étendent sur plusieurs nœuds. Soit elles réussissent toutes, soit elles sont toutes annulées. Dans une transaction distribuée, les participants à la transaction n'appartiennent plus au même processus ou au même hôte physique, ce qui entraîne des charges supplémentaires dans la gestion des transactions et la transmission des données.
Dans une architecture distribuée, les problèmes de cohérence des données doivent s'appuyer sur le mécanisme de gestion des transactions. Dans les méthodes traditionnelles de traitement des transactions, la cohérence des transactions est assurée par la coordination entre les nœuds. Par exemple, dans l'architecture J2EE, l'API Java Transaction (JTA) est utilisée comme API de contrôle pour les transactions entre sources de données.
L'avantage de cette approche est que le contrôle des transactions peut être réalisé grâce à un code unifié. Mais cela entraîne également de nombreux défis, notamment la complexité, les performances, l’évolutivité et d’autres problèmes.
Afin de résoudre les problèmes du traitement traditionnel des transactions distribuées, Redis peut être utilisé comme noyau du mécanisme de contrôle des transactions entre nœuds. Redis lui-même a la capacité d'assurer la cohérence des données dans un environnement distribué. La prise en charge des transactions est obtenue à l'aide des commandes de transaction Redis multi et exec. La séquence de commandes sera mise en file d'attente pour exécution dans l'ordre jusqu'à ce que la séquence de commandes de transaction soit terminée, et les résultats de retour correspondants seront générés en fonction de la réussite ou non de la transaction.
Cependant, il convient de noter que Redis lui-même n'est pas totalement sûr et que dans des scénarios de concurrence élevée, Redis peut avoir des problèmes de performances.
3. Comparaison de la fiabilité et de la cohérence
Dans l'architecture d'applications distribuées, la fiabilité et la cohérence sont toutes deux très importantes. Cependant, lorsque nous utilisons Redis comme mécanisme de contrôle de transactions distribué, il existe certains compromis entre fiabilité et cohérence. Dans ce cas, il faut peser le pour et le contre de chacun pour déterminer l’approche souhaitée.
Étant donné que les systèmes distribués ont divers problèmes de transmission réseau et de stockage de données, la fiabilité est cruciale pour tout système distribué. Dans ce cas, il s’agit d’assurer la haute disponibilité et les hautes performances du service Redis.
La cohérence des données dans les systèmes distribués est toujours un problème critique. Les applications doivent garantir qu'aucune erreur ou incohérence de données ne se produit lors de l'accès aux mêmes données sur différents nœuds. Il s’agit d’un problème très important pour les applications au niveau de l’entreprise.
De manière générale, Redis a une excellente fiabilité et une certaine cohérence. Cependant, dans le cadre de certaines exigences de sécurité et de cohérence élevées, il peut être nécessaire d'envisager l'utilisation d'autres mécanismes de contrôle de transactions distribués. Lors du choix d'une méthode spécifique, divers indicateurs d'évaluation doivent être pris en compte de manière globale pour sélectionner la solution la plus adaptée au scénario spécifique.
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