Redis, en tant que système de stockage clé-valeur open source et hautes performances, peut non seulement être utilisé comme une base de données en mémoire autonome, mais peut également créer un système de stockage distribué hautement disponible grâce au partitionnement et à la réplication. Parmi eux, le cache distribué est l’un des domaines les plus utilisés de Redis. Cet article expliquera comment implémenter la mise en cache distribuée via Redis, puis l'optimiser et la surveiller.
1. Implémentation du cache distribué Redis
Redis implémente le cache distribué en utilisant la technologie de partitionnement pour disperser les données du cache vers différents nœuds pour le stockage. Voici plusieurs points clés de la solution de partitionnement Redis :
2. Optimisation du cache distribué Redis
Le but de la mise en cache est d'éviter autant que possible d'accéder aux systèmes de stockage back-end tels que les bases de données via des mécanismes de mise en cache, améliorant ainsi la vitesse de réponse du système. Par conséquent, l’amélioration du taux de réussite du cache est une méthode d’optimisation très importante.
(1) Mettre en cache les données fréquemment consultées
L'objectif de la mise en cache est de minimiser le nombre de lectures à partir du stockage backend, donc pour les données fréquemment consultées, vous pouvez les mettre en cache pour améliorer le taux de réussite.
(2) Définir un délai d'expiration raisonnable
Étant donné que le cache est limité, il est nécessaire de définir un délai d'expiration raisonnable pour éviter le problème des données mises en cache résidant en permanence, entraînant une perte d'espace.
(3) Utiliser l'algorithme LRU
L'algorithme LRU (Least Récemment utilisé) fait référence à l'algorithme le moins récemment utilisé, c'est-à-dire qu'il donne la priorité à l'élimination des données qui ne sont pas fréquemment consultées récemment et conserve les données fréquemment consultées récemment. Redis utilise l'algorithme LRU pour éliminer les données mises en cache.
Étant donné que lorsque Redis est utilisé comme application de cache, il doit généralement interagir avec le stockage principal, et dans ce processus, les données doivent être transmises via le réseau, donc la surcharge du réseau doit également être optimisé.
(1) Mise en cache des variables locales
Pour les données fréquemment lues et écrites, vous pouvez utiliser la mise en cache des variables locales pour réduire la surcharge du réseau et améliorer la vitesse d'accès.
(2) Utiliser les opérations par lots
Grâce aux opérations par lots, plusieurs requêtes réseau peuvent être fusionnées en une seule, réduisant ainsi la surcharge du réseau et améliorant la vitesse de réponse du système.
(3) Réduire la sérialisation
Lorsque Redis est utilisé comme cache, de nombreux objets doivent passer par le processus de sérialisation et de désérialisation, ce qui entraînera une surcharge de performances supplémentaire. Par conséquent, les opérations de sérialisation peuvent être réduites de manière appropriée.
3. Surveiller le cache distribué Redis
Afin d'assurer le fonctionnement normal du cache distribué Redis, il doit être surveillé et les erreurs traitées en temps opportun.
Vous pouvez utiliser le propre Slowlog de Redis pour enregistrer le temps d'exécution de la commande. En configurant le seuil Slowlog, vous pouvez rapidement découvrir les opérations qui prennent trop de temps à s'exécuter. Utilisez la commande Redis MONITOR pour afficher la lecture et la création de rapports de Redis ; des opérations d’écriture. Des anomalies sont trouvées.
Pour les systèmes de stockage distribués, un mécanisme d'alarme complet doit être établi pour détecter et gérer les anomalies du système en temps opportun. Le mécanisme d'alarme peut être mis en œuvre des deux manières suivantes :
(1) Alarme par e-mail : avertir le personnel de maintenance par e-mail pour répondre et gérer les situations anormales.
(2) Alarme SMS : étant donné que les notifications par e-mail peuvent avoir des retards et d'autres problèmes, vous pouvez choisir la notification SMS pour rappeler le personnel de maintenance à temps.
Cet article présente les méthodes d'implémentation, d'optimisation et de surveillance du cache distribué Redis. En optimisant le taux de réussite du cache et en réduisant la surcharge du réseau Redis, les performances et la stabilité du système peuvent être améliorées et le fonctionnement normal du système peut être assuré. Dans le même temps, établissez un mécanisme d’alarme complet pour gérer les situations anormales en temps opportun et réduire l’impact des pannes sur le système.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!