Redis 핫스팟 데이터는 무엇을 참조합니까?

"이 제품 좋은데 한번 살펴보자." 모든 플랫폼에는 핫 제품이라고 불리는 핫한 제품이 있습니다. 이 상품들의 특징 중 하나는 방문수가 유난히 많다는 것입니다. 우리 직업에서는 이를 핫 데이터라고 부를 수 있습니다. 이러한 핫 상품을 처리할 때 시스템은 몇 가지 특별한 처리를 수행해야 합니다.

Redis 핫 데이터는 Redis 데이터베이스에서 특히 방문 횟수가 많은 데이터를 말합니다. (추천 학습: Redis 동영상 튜토리얼)

이러한 인기 제품의 데이터에 대해서는 방문 횟수가 상대적으로 많다는 점을 고려하면 누구나 가장 먼저 생각하는 것이 캐싱이며 Redis 캐싱에는 아무런 문제가 없습니다.

이 솔루션은 가까운 액세스, 빠른 속도, 대역폭 제한이 없다는 장점을 가지고 있지만 다음과 같은 문제도 있습니다.

메모리 자원 낭비

더티 읽기 문제

로컬 캐시 솔루션 사용

로컬 사용 캐시하면 다음과 같은 문제가 있습니다.

핫스팟 캐시 용량 제한, 불일치, 시간 증가, 핫스팟 키 누락을 미리 알아야 합니다.

기존 핫스팟 솔루션에는 다양한 문제가 있는데, 핫스팟 문제를 어떻게 해결해야 할까요?

핫스팟 데이터 솔루션

이 솔루션은 핫스팟을 적극적으로 발견하고 저장하여 핫스팟 키 문제를 해결합니다.

먼저 클라이언트도 SLB에 액세스하고 SLB를 통해 다양한 요청을 프록시에 배포합니다. 프록시는 요청을 라우팅 기반 방식으로 백엔드 Redis에 전달합니다.

단축키 문제를 해결하기 위해 서버 측에 캐시를 추가하는 방법을 사용합니다.

구체적으로 로컬 캐시는 프록시에 추가되며, 로컬 캐시는 LRU 알고리즘을 사용하여 핫스팟 데이터를 캐시하고, 백엔드 db 노드는 핫스팟 데이터 계산 모듈을 추가하여 핫스팟 데이터를 반환합니다.

프록시 아키텍처에는 주로 다음과 같은 장점이 있습니다. 프록시 로컬 캐시 핫스팟, 읽기 기능을 수평으로 확장할 수 있음 DB 노드 정기적으로 핫스팟 데이터 수집 계산 DB 피드백 프록시 핫스팟 데이터는 클라이언트에게 완전히 투명하므로 호환성을 만들 필요가 없습니다.

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