Redis telah menjadi lebih dan lebih popular sebagai pangkalan data cache Untuk memastikan ketersediaan tinggi dan prestasi tinggi aplikasi, strategi konsisten harus diguna pakai untuk memastikan ketekalan dan kebolehpercayaan data.
Strategi ketekalan merujuk kepada ketekalan data antara aplikasi, storan berterusan dan pangkalan data cache. Dalam sistem yang diedarkan, ketidakkonsistenan data mungkin berlaku disebabkan oleh penghantaran mesej dan mekanisme penyegerakan antara komputer. Oleh itu, kita perlu mengamalkan strategi yang konsisten untuk mengelakkan perkara ini berlaku.
Strategi konsistensi Redis sebagai pangkalan data cache terutamanya termasuk:
1 Menulis dan membaca data
Apabila aplikasi perlu menulis data, ia akan Data itu. ditulis ke pangkalan data cache dan kemudian menunggu pangkalan data cache untuk mengesahkan bahawa data telah ditulis. Jika pengesahan pangkalan data cache berjaya, aplikasi boleh menganggap bahawa data telah ditulis ke pangkalan data cache, jika tidak, penulisan harus dicuba semula selepas pengesahan pangkalan data cache.
Apabila aplikasi perlu membaca data, ia akan menanyakan pangkalan data cache terlebih dahulu Jika data tidak wujud dalam pangkalan data cache, aplikasi akan mendapatkan semula data dari storan berterusan dan menulis data ke cache. pangkalan data untuk bacaan seterusnya. Jika data sudah wujud dalam pangkalan data cache, aplikasi boleh membaca data terus dari pangkalan data cache.
2. Pembersihan data cache
Apabila data dalam pangkalan data cache tidak lagi diperlukan, ia harus dibersihkan daripada pangkalan data cache dalam masa untuk mengosongkan ruang storan. Strategi untuk mengosongkan data cache boleh menggunakan mekanisme berasaskan masa dan ruang.
Mekanisme berasaskan masa bermakna apabila data yang dicache disimpan untuk lebih daripada tempoh masa tertentu, ia akan dikosongkan secara automatik. Mekanisme ini tidak memerlukan campur tangan aplikasi, tetapi mungkin mengakibatkan kemas kini data yang tidak tepat pada masanya.
Mekanisme berasaskan ruang bermakna apabila data dalam pangkalan data cache mengambil lebih daripada saiz tertentu, beberapa data yang mengambil banyak ruang akan dikosongkan untuk mengosongkan ruang. Mekanisme ini memerlukan campur tangan aplikasi, tetapi boleh memastikan pengemaskinian data tepat pada masanya.
3. Masa tamat tempoh data cache
Untuk mengelakkan data cache daripada disimpan terlalu lama dan menjadi lapuk, anda boleh menetapkan masa tamat tempoh untuk membersihkan data lapuk secara automatik. Mekanisme ini boleh memastikan pengemaskinian data cache tepat pada masanya, tetapi memerlukan aplikasi untuk menguruskan masa tamat tempoh.
4. Strategi pembahagian pangkalan data cache
Apabila kapasiti pangkalan data cache tidak dapat memenuhi keperluan aplikasi, strategi pembahagian pangkalan data cache boleh digunakan untuk mengembangkan kapasiti. Strategi sharding pangkalan data cache boleh menggunakan mekanisme berasaskan nilai cincang untuk menyebarkan data ke nod yang berbeza untuk meningkatkan keselarasan dan ketersediaan sistem.
5. Strategi sandaran dan pemulihan
Untuk memastikan kebolehpercayaan data, sandaran dan pemulihan diperlukan apabila data dalam pangkalan data cache gagal. Strategi sandaran dan pemulihan boleh menggunakan mekanisme sandaran sejuk dan sandaran panas. Yang pertama memerlukan menghentikan perkhidmatan pangkalan data cache dan menyandarkan data ke media storan lain memerlukan memastikan bahawa data dalam pangkalan data cache boleh terus diakses semasa membuat sandaran.
Ringkasan:
Sebagai pangkalan data cache, Redis perlu menggunakan strategi ketekalan untuk memastikan ketekalan dan kebolehpercayaan data. Strategi ini termasuk penulisan dan pembacaan data, pembersihan data cache, masa tamat tempoh data cache, strategi pembahagian pangkalan data cache dan strategi sandaran dan pemulihan. Melalui strategi konsistensi yang munasabah, keselarasan dan ketersediaan sistem boleh dipertingkatkan, dan pengalaman pengguna boleh dipertingkatkan.
Atas ialah kandungan terperinci Redis sebagai strategi konsisten untuk pangkalan data cache. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!