Perbezaan dan senario penggunaan antara Redis dan Kafka
Redis dan Kafka adalah dua perisian sumber terbuka yang berbeza Walaupun kedua-duanya digunakan untuk memproses data, mereka sangat berbeza dalam konsep reka bentuk dan senario penggunaan Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan perbezaan dan senario Penggunaan.
Redis ialah sistem storan struktur data berasaskan memori, yang mempunyai ciri prestasi tinggi, ketersediaan tinggi dan kebolehskalaan yang baik. Redis digunakan terutamanya dalam senario biasa seperti caching dan beratur Struktur data yang disokongnya termasuk rentetan, cincangan, senarai, set, set diisih, dsb. Redis boleh mengekalkan pengedaran data dan sokongan, dan boleh diperluaskan kepada beribu-ribu nod, jadi ia sesuai untuk senario aplikasi berkonkurensi tinggi dan kebolehpercayaan tinggi.
Perbezaannya ialah Kafka ialah sistem baris gilir mesej yang diedarkan, yang digunakan terutamanya untuk pemprosesan mesej tak segerak. Kafka boleh mengklasifikasikan sebilangan besar mesej dan mengedarkannya kepada berbilang nod dalam kelompok mengikut peraturan tertentu Ia juga menyokong fungsi seperti sandaran salin dan kegigihan data. Berdasarkan Kafka, pembangun boleh mencapai ketersediaan tinggi dan pemprosesan mesej serentak yang tinggi.
Di bawah, kami akan memperkenalkan secara terperinci perbezaan antara Redis dan Kafka serta senario penggunaannya.
1. Perbezaan antara Redis dan Kafka:
- Konsep reka bentuk yang berbeza
Konsep reka bentuk Redis ialah "storan struktur data", yang akan menggunakan pelbagai struktur Data (seperti rentetan, cincang, senarai, set, dll.) disimpan dalam ingatan dan diuruskan sebagai pasangan nilai kunci. Redis digunakan terutamanya dalam cache, baris gilir dan senario lain Ia menyokong bacaan dan penulisan serentak yang tinggi dan mempunyai kelajuan membaca dan menulis yang pantas, tetapi kapasiti penyimpanan adalah terhad.
Konsep reka bentuk Kafka ialah "pemprosesan mesej". Data disimpan pada cakera keras dan digunakan terutamanya untuk pemprosesan mesej tak segerak dan mengedarkannya kepada berbilang nod untuk diproses. Kelajuan baca dan tulis Kafka lebih perlahan daripada Redis, tetapi ia menyokong penyimpanan dan pemprosesan data yang diedarkan dan boleh mengendalikan sejumlah besar mesej.
- Kaedah penyimpanan data yang berbeza
Redis menyimpan data dalam ingatan dan menyokong membaca dan menulis serta-merta, tetapi kapasiti penyimpanan data dihadkan oleh saiz memori, jadi ia tidak sesuai untuk menyimpan kuantiti data besar. Redis menyokong data berterusan ke cakera keras dan menyokong replikasi data segerak pada berbilang nod untuk memastikan kebolehpercayaan data.
Kafka menyimpan data secara berselerak pada berbilang mesin dan memastikan kebolehpercayaan data dan toleransi kesalahan melalui pembahagian dan replikasi data. Kafka mempunyai kapasiti storan data yang lebih besar daripada Redis dan sesuai untuk menyimpan sejumlah besar data.
- Senario penggunaan yang berbeza
Redis digunakan terutamanya dalam cache, baris gilir, pembilang, kedudukan dan senario lain kerana kelajuan membaca dan menulis datanya yang pantas, ia sesuai untuk memproses senario perniagaan yang lebih tinggi dan prestasi masa nyata. Pada masa yang sama, Redis boleh menyimpan data pada cakera keras dan menyokong replikasi segerak berbilang nod untuk memenuhi keperluan kebolehpercayaan data.
Kafka digunakan terutamanya dalam senario seperti pemprosesan data dan baris gilir mesej Ia sesuai untuk senario yang memerlukan pemprosesan sejumlah besar mesej, seperti pemprosesan log, pengkomputeran aliran data, analisis masa nyata, dsb. Kafka menyokong storan dan pemprosesan yang diedarkan, boleh mengendalikan permintaan serentak yang tinggi, dan mempunyai toleransi kesalahan dan kestabilan yang baik.
2. Senario penggunaan Redis dan Kafka:
- Senario penggunaan Redis
(1) Cache: Redis boleh menyimpan data yang biasa digunakan dalam ingatan untuk mempercepatkan pembacaan data. Sesuai untuk senario dengan sejumlah besar operasi baca dan sejumlah kecil operasi tulis.
(2) Baris Gilir: Redis menyokong struktur data senarai dan boleh melaksanakan struktur baris gilir masuk dahulu, keluar dahulu. Sesuai untuk baris gilir mesej tak segerak, baris gilir tugas dan senario lain.
(3) Kaunter: Redis menyokong operasi penambahan dan pengurangan atom, yang boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi seperti kiraan klik dan orang dalam talian.
(4) Senarai kedudukan: Redis menyokong jenis data pengumpulan tersusun, yang boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi seperti senarai kedudukan.
- Senario penggunaan Kafka
(1) Baris gilir mesej: Kafka menyokong senario di mana berbilang pengeluar mesej mengedarkan mesej kepada berbilang pengguna, dan sesuai untuk mesej tak segerak Senario seperti pemprosesan dan pengumpulan log.
(2) Pemprosesan data: Kafka menyokong pemprosesan aliran data, pemprosesan data masa nyata dan senario lain. Ia sesuai untuk senario di mana sejumlah besar data diproses dan keperluan masa nyata adalah tinggi.
(3) Pemprosesan log: Kafka boleh menyimpan maklumat log secara seragam daripada sumber yang berbeza dan melaksanakan pemprosesan dan analisis bersatu.
Ringkasan:
Redis dan Kafka ialah dua perisian sumber terbuka yang berbeza, dan ia sangat berbeza dalam konsep reka bentuk dan senario penggunaan. Redis digunakan terutamanya dalam cache, baris gilir dan senario lain Ia menyokong bacaan dan penulisan serentak yang tinggi dan mempunyai kelajuan membaca dan menulis yang pantas. Kafka digunakan terutamanya dalam pemprosesan mesej, pemprosesan data dan senario lain Ia menyokong penyimpanan dan pemprosesan yang diedarkan dan boleh mengendalikan sejumlah besar mesej. Apabila pembangun memilih untuk menggunakan Redis atau Kafka, mereka perlu mempertimbangkan prestasi, kebolehpercayaan, kapasiti storan dan keperluan lain yang diperlukan oleh senario perniagaan tertentu untuk memilih alat perisian yang sesuai.
Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan dan senario penggunaan antara Redis dan Kafka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Mod Redis cluster menyebarkan contoh Redis ke pelbagai pelayan melalui sharding, meningkatkan skalabilitas dan ketersediaan. Langkah -langkah pembinaan adalah seperti berikut: Buat contoh Redis ganjil dengan pelabuhan yang berbeza; Buat 3 contoh sentinel, memantau contoh redis dan failover; Konfigurasi fail konfigurasi sentinel, tambahkan pemantauan maklumat contoh dan tetapan failover; Konfigurasi fail konfigurasi contoh Redis, aktifkan mod kluster dan tentukan laluan fail maklumat kluster; Buat fail nodes.conf, yang mengandungi maklumat setiap contoh Redis; Mulakan kluster, laksanakan perintah Buat untuk membuat kluster dan tentukan bilangan replika; Log masuk ke kluster untuk melaksanakan perintah maklumat kluster untuk mengesahkan status kluster; buat

Cara Mengosongkan Data Redis: Gunakan perintah Flushall untuk membersihkan semua nilai utama. Gunakan perintah flushdb untuk membersihkan nilai utama pangkalan data yang dipilih sekarang. Gunakan Pilih untuk menukar pangkalan data, dan kemudian gunakan FlushDB untuk membersihkan pelbagai pangkalan data. Gunakan perintah DEL untuk memadam kunci tertentu. Gunakan alat REDIS-CLI untuk membersihkan data.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.

Menggunakan Arahan Redis memerlukan langkah -langkah berikut: Buka klien Redis. Masukkan arahan (nilai kunci kata kerja). Menyediakan parameter yang diperlukan (berbeza dari arahan ke arahan). Tekan Enter untuk melaksanakan arahan. Redis mengembalikan tindak balas yang menunjukkan hasil operasi (biasanya OK atau -r).

Menggunakan REDIS untuk mengunci operasi memerlukan mendapatkan kunci melalui arahan SETNX, dan kemudian menggunakan perintah luput untuk menetapkan masa tamat tempoh. Langkah-langkah khusus adalah: (1) Gunakan arahan SETNX untuk cuba menetapkan pasangan nilai utama; (2) Gunakan perintah luput untuk menetapkan masa tamat tempoh untuk kunci; (3) Gunakan perintah DEL untuk memadam kunci apabila kunci tidak lagi diperlukan.

Cara terbaik untuk memahami kod sumber REDIS adalah dengan langkah demi langkah: Dapatkan akrab dengan asas -asas Redis. Pilih modul atau fungsi tertentu sebagai titik permulaan. Mulakan dengan titik masuk modul atau fungsi dan lihat baris kod mengikut baris. Lihat kod melalui rantaian panggilan fungsi. Berhati -hati dengan struktur data asas yang digunakan oleh REDIS. Kenal pasti algoritma yang digunakan oleh Redis.

Gunakan alat baris perintah redis (redis-cli) untuk mengurus dan mengendalikan redis melalui langkah-langkah berikut: Sambungkan ke pelayan, tentukan alamat dan port. Hantar arahan ke pelayan menggunakan nama arahan dan parameter. Gunakan arahan bantuan untuk melihat maklumat bantuan untuk arahan tertentu. Gunakan perintah berhenti untuk keluar dari alat baris arahan.

Kerugian data REDIS termasuk kegagalan memori, gangguan kuasa, kesilapan manusia, dan kegagalan perkakasan. Penyelesaiannya adalah: 1. 2. Salin ke beberapa pelayan untuk ketersediaan tinggi; 3. Ha dengan redis sentinel atau cluster redis; 4. Buat gambar untuk membuat sandaran data; 5. Melaksanakan amalan terbaik seperti kegigihan, replikasi, gambar, pemantauan, dan langkah -langkah keselamatan.
