Redis は、構造的なリソース プールと分散データ ストレージのパフォーマンス テストを実装します。

Redis は、分散データ ストレージの構造的なリソース プールとパフォーマンス テストを実装します

Redis は、高速で信頼性の高い、オープン ソースの高性能キーと値のペアのストレージ データベースです。さまざまなアプリケーション シナリオのニーズを満たすために、文字列、ハッシュ テーブル、リスト、セット、順序付きセットなどを含むさまざまなデータ構造をサポートします。分散システムでは、データ ストレージとアクセスが異なるノードに分散していることがよくあります。分散データ ストレージ ソリューションが必要です。Redis は、分散環境、データ ストレージとアクセスをサポートする分散構造リソース プールの実装ソリューションを提供します。

1. Redis 分散構造リソース プールの実装原理

Redis の分散構造リソース プールは、Redis Sentinel または Redis Cluster を通じて実装されます。 Redis Sentinel は、Redis マスター ノードとスレーブ ノードのステータスを監視し、マスター ノードがダウンしたときに自動フェイルオーバーを実現するために新しいマスター ノードを選択できる高可用性ソリューションです。 Redis Cluster は、データを複数のノードに分散できる分散ソリューションであり、各ノードがデータの一部の保存と管理を担当することで、データの分散保存とアクセスが可能になります。

Redis の分散構造リソース プール実装の核心は、マスター/スレーブ ノードまたはクラスター ノード間のデータ同期を使用して、分散ストレージとデータへのアクセスを実現することです。クライアントがマスター ノードまたはクラスター ノードに書き込みリクエストを送信すると、ノードはまずデータを自身のデータベースに書き込み、次にそのデータを対応するスレーブ ノードまたはクラスター ノードに同期します。クライアントがマスター ノードまたはクラスター ノードに読み取りリクエストを送信すると、ノードはまず自身のデータベースからデータを読み取ります。データベースがない場合は、対応するスレーブ ノードまたはクラスター ノードからデータを読み取ります。この方法により、リアルタイムの同期とデータの高可用性が保証されます。

2. Redis 分散構造リソース プールの性能テスト

Redis 分散構造リソース プールの性能と信頼性を検証するために、一連の性能テストと障害シミュレーション テストを実施しました。

1. テスト環境

テスト環境は 3 台の Alibaba Cloud CentOS 7.4 64 ビット サーバーのセットで、各サーバーは 4 コア、16G メモリ、100G で構成されていますクラウドディスク。

2. テスト データ

テスト データは、ランダムに生成された 10,000 個の文字列で、各文字列の長さは 100 文字です。

3. テスト ツール

テストには redis-benchmark ツールを使用し、同時にサーバーにリクエストを送信する 10 個のクライアントを作成することで、複数のユーザーによる同時アクセスをシミュレートします。 。テストコマンドは次のとおりです:

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

このうち、-h はサーバーアドレスを指定し、 -p はポート番号、-c は同時接続数、-n はリクエスト数、-d はデータ長、-t は操作タイプを指定します。

4. テスト結果

テスト結果を次の表に示します。

テスト項目	結果
SET	15206.92 リクエスト/秒
GET	23165.93 リクエスト/秒

#テスト結果は、Redis 分散構造リソース プールが高同時実行環境で効率的なデータ アクセスとクエリを維持できることを示しています。

5. 障害シミュレーション テスト

マスター ノードまたはクラスター ノードをシャットダウンすることにより、ノードのダウンタイムをシミュレートします。テスト結果は、スレーブ ノードまたは他のクラスター ノードが自動的にダウンタイムをシャットダウンできることを示しています。データのストレージとアクセスにより、自動フェイルオーバーと高いデータ可用性が実現します。

3. 概要

Redis の分散構造リソース プールは、分散データ ストレージとアクセスのための信頼できるソリューションであり、マスター/スレーブ ノードまたはクラスター ノード間のデータ同期によって保証されます。データ。同時実行性の高い環境において、効率的なデータアクセスとクエリを維持できると同時に、自動フェイルオーバーやフォールトトレランスなどの機能も備えており、データの高可用性と安定性を実現するため、以下の用途に最適な方式です。分散環境、ストレージ ソリューション。

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