Cara menyelesaikan kesesuaian tinggi dengan redis

Redis dengan cekap menyelesaikan masalah konvensyen yang tinggi, terutamanya disebabkan oleh mekanisme berikut: 1) penyimpanan memori, membaca dan menulis yang sangat cepat; 2) gelung acara tunggal, persaingan bebas kunci; 3) multiplex I/O dan dengar pelbagai sambungan pada masa yang sama; 4) mengoptimumkan struktur data, cepat mencari, memasukkan dan memadam; 5) replikasi dan clustering, mengimbangi beban dan toleransi kesalahan; 6) Kegigihan untuk memastikan keselamatan data.

Redis menyelesaikan masalah keseragaman yang tinggi

Konvensyen yang tinggi merujuk kepada sejumlah besar pengguna yang mengakses sistem yang sama pada masa yang sama, yang membawa ujian besar ke keupayaan pemprosesan sistem. Redis adalah pangkalan data NoSQL berprestasi tinggi yang berkesan menangani senario konvensyen yang tinggi melalui pelbagai mekanisme:

Penyimpanan Memori

Redis menyimpan data dalam ingatan, dan kelajuan akses memori adalah pesanan magnitud lebih cepat daripada pangkalan data relasi tradisional. Oleh itu, Redis dapat mengendalikan sejumlah besar permintaan membaca dan menulis serentak.

Gelung acara tunggal

Redis mengamalkan seni bina benang tunggal, yang bermaksud ia hanya mempunyai satu benang CPU untuk mengendalikan semua permintaan. Threading tunggal mengelakkan persaingan kunci yang kompleks dan konteks beralih dalam persekitaran pelbagai threaded, dengan itu meningkatkan keupayaan pemprosesan konvensional.

Multiplexing I/O.

REDIS menggunakan teknologi multiplexing I/O untuk mendengar pelbagai sambungan pelanggan serentak dan membaca dan menulis kepada setiap sambungan. Apabila pelanggan mempunyai data untuk diproses, Redis akan segera memasukkannya ke dalam barisan dan bukannya menunggu sambungan selesai membaca dan menulis.

Pengoptimuman Struktur Data

Redis menyediakan pelbagai struktur data yang dioptimumkan untuk senario konvensional yang tinggi, seperti jadual hash, senarai, dan koleksi. Struktur data ini menyokong carian yang cekap, memasukkan dan memadam operasi, dengan itu meningkatkan kelajuan pemprosesan serentak.

Replikasi dan clustering

Redis menyediakan keupayaan replikasi dan kluster untuk mengedarkan data dan meminta beban merentasi pelbagai nod. Dengan data yang berlebihan dan sharding, REDI dapat meningkatkan pemprosesan konkurensi dan toleransi kegagalan.

Kegigihan

Redis berterusan data dalam dua cara: snapshot (RDB) dan tambah fail rekod (AOF). RDB adalah gambaran biasa keadaan memori, sementara AOF adalah cara untuk menambah setiap operasi menulis ke fail log. Kedua -dua mekanisme kegigihan ini memastikan bahawa Redis dapat memulihkan data sekiranya berlaku kegagalan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menyelesaikan kesesuaian tinggi dengan redis. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!