Redis sebagai cache vs datastore: perdagangan

Apabila mempertimbangkan sama ada menggunakan REDIS sebagai cache atau datastore, beberapa perdagangan perlu dinilai. Redis adalah kedai struktur data dalam memori yang boleh berfungsi dengan berkesan sebagai kedua-dua cache dan datastore yang berterusan, tetapi setiap kes penggunaan mempunyai implikasi yang berbeza.

Menggunakan Redis sebagai cache: Redis digunakan terutamanya sebagai cache untuk menyimpan data yang sering diakses sementara, dengan itu mengurangkan beban pada pangkalan data utama dan meningkatkan masa tindak balas aplikasi. Dalam peranan ini, REDIS biasanya memegang subset data yang paling sering dibaca atau dikira, dan ia tidak perlu menyimpan semua data yang diperlukan oleh aplikasi.

Menggunakan redis sebagai datastore: Sebaliknya, apabila redis digunakan sebagai datastore, ia berfungsi sebagai sistem penyimpanan data utama. Dalam senario ini, Redis menyimpan semua data yang diperlukan, dan kegigihan data menjadi faktor penting. Penggunaan kes ini memanfaatkan keupayaan Redis untuk menyokong pelbagai struktur data seperti rentetan, senarai, set, dan hash, menjadikannya serba boleh untuk keperluan penyimpanan data yang berbeza.

Perdagangan:

1. Kegigihan data: Apabila digunakan sebagai cache, Redis tidak mengutamakan ketekunan data, kerana data cache dapat dikira semula atau diambil dari pangkalan data utama. Sebagai datastore, redis mesti memastikan kegigihan data, selalunya melalui mekanisme seperti snapshot RDB dan AOF (tambahan fail) log.
2. Prestasi: Redis cemerlang dalam menyediakan akses data latensi rendah apabila digunakan sebagai cache. Walau bagaimanapun, apabila digunakan sebagai datastore, prestasi mungkin sedikit terjejas kerana overhead memastikan kegigihan data.
3. Skalabiliti: Menggunakan REDIS sebagai cache biasanya melibatkan strategi skala yang lebih mudah kerana diharapkan beberapa data dapat hilang dan dikira semula. Apabila digunakan sebagai datastore, skala menjadi lebih kompleks kerana keperluan untuk mengekalkan integriti data dan konsistensi merentasi nod.
4. Kerumitan dan kos: Menguruskan Redis sebagai cache umumnya memerlukan kurang overhead dan boleh menjadi kurang mahal daripada mengekalkannya sebagai datastore penuh, di mana sumber tambahan untuk kegigihan dan sandaran diperlukan.

Dengan memahami perdagangan ini, pemaju dapat menentukan lebih baik bagaimana untuk memanfaatkan REDI untuk memenuhi keperluan aplikasi khusus mereka, mengimbangi prestasi, integriti data, dan kerumitan operasi.

Apakah faedah prestasi yang boleh saya harapkan daripada menggunakan Redis sebagai cache dan bukannya datastore?

Menggunakan Redis sebagai cache menyediakan beberapa manfaat prestasi menggunakannya sebagai datastore:

1. Latihan yang dikurangkan: Redis beroperasi dalam memori, yang bermaksud pengambilan data sangat cepat. Apabila digunakan sebagai cache, REDIS boleh berkhidmat dengan data yang sering diakses lebih cepat daripada pangkalan data berasaskan cakera tradisional, dengan ketara mengurangkan latensi aplikasi.
2. Pengurangan beban pada pangkalan data utama: Dengan caching data yang sering diakses di REDIS, pangkalan data utama pengalaman dikurangkan beban, kerana lebih sedikit pertanyaan diarahkan kepadanya. Ini bukan sahaja meningkatkan masa tindak balas untuk pangkalan data tetapi juga memanjangkan jangka hayatnya dengan mengurangkan haus dan lusuh.
3. Output Tinggi: Redis, sebagai cache, boleh mengendalikan jumlah permintaan bacaan yang tinggi dengan cekap. Caching biasanya diakses data mengurangkan bilangan operasi baca pada pangkalan data utama, yang membolehkan output keseluruhan yang lebih tinggi.
4. Pengambilan data yang cekap: Mekanisme caching seperti TTL (masa untuk hidup) membolehkan tamat tempoh data automatik, memastikan bahawa cache mengandungi data segar. Ini menghindari ketegangan data yang tidak perlu dan mengekalkan kecekapan pengambilan data.
5. Skala yang dipermudahkan: skala redis sebagai cache biasanya lebih mudah daripada skala sebagai datastore. Sebagai cache, Redis boleh mengendalikan kehilangan data sedikit sebanyak, menjadikannya lebih mudah untuk skala secara mendatar menggunakan teknik clustering.

Ringkasnya, menggunakan REDIS sebagai cache mengoptimumkan prestasi dengan memanfaatkan keupayaan memorinya untuk mempercepat akses data dan mengurangkan beban pada pangkalan data utama, yang menghasilkan aplikasi yang lebih responsif.

Bagaimanakah kegigihan data berbeza apabila menggunakan redis sebagai cache berbanding datastore?

Kegigihan data dalam redis berbeza dengan ketara antara penggunaannya sebagai cache dan sebagai datastore:

Redis sebagai cache:

• Volatilitas: Apabila digunakan sebagai cache, Redis biasanya dikonfigurasi untuk tidak menentu, bermakna data boleh hilang apabila pelayan dimulakan semula atau kegagalan. Ini boleh diterima kerana data cache boleh dikira semula atau diambil dari pangkalan data utama.
• Tidak ada mekanisme kegigihan: Walaupun Redis menyokong mekanisme ketekunan seperti gambar RDB dan balak AOF, mereka sering dilumpuhkan atau diminimumkan apabila redis digunakan semata -mata sebagai cache untuk mengurangkan overhead.
• Tamat tempoh data: Data cache sering mempunyai set TTL, yang membolehkan tamat tempoh data automatik, menekankan lagi sifat sementara data cache.

Redis sebagai datastore:

• Kegigihan: Sebagai datastore, Redis perlu memastikan ketahanan dan ketekunan data. Ini dicapai melalui gambar RDB, yang secara berkala menyimpan dataset ke cakera, dan log AOF, yang merekodkan setiap operasi menulis.
• Integriti Data: Memastikan integriti data menjadi kritikal, dan REDIS boleh menggunakan kedua -dua RDB dan AOF serentak untuk mengimbangi antara prestasi dan keselamatan data. RDB menyediakan sandaran point-in-time, sementara AOF mengekalkan log berterusan.
• Konfigurasi: Konfigurasi Redis seperti appendonly yes dan save arahan dalam fail konfigurasi secara aktif digunakan untuk menguruskan bagaimana dan bila data berterusan.

Pada dasarnya, sementara Redis sebagai cache mampu menjadi tidak tahan dan tidak menentu, redis sebagai datastore mesti mengutamakan kegigihan data dan integriti, menggunakan mekanisme seperti RDB dan AOF untuk mencapai matlamat ini.

Apakah implikasi skalabiliti memilih Redis sebagai cache di atas datastore?

Implikasi skalabiliti memilih Redis sebagai cache berbanding datastore adalah penting dan harus dipertimbangkan dengan teliti:

Skalabilitas redis sebagai cache:

• Skala mendatar yang lebih mudah: Redis skala sebagai cache sering lebih mudah kerana ia boleh mentolerir kehilangan data sedikit sebanyak. Redis Cluster atau Redis Sentinel boleh digunakan untuk mengedarkan beban merentasi pelbagai nod, memberi tumpuan kepada ketersediaan tinggi dan redundansi data cache.
• Beban mengimbangi: Oleh kerana redis sebagai cache dapat mengendalikan beban kerja bacaan-berat, pengimbang beban dapat mengedarkan permintaan bacaan secara efisien dalam beberapa contoh redis, meningkatkan skalabilitas tanpa meningkatkan kerumitan.
• Overhead yang lebih rendah: Menguruskan Redis sebagai cache biasanya memerlukan kurang overhead, kerana kebimbangan integriti dan data kurang kritikal. Ini menjadikannya lebih mudah untuk menambah atau mengeluarkan nod berdasarkan permintaan lalu lintas.

Skalabilitas Redis sebagai datastore:

• Pengagihan data kompleks: Apabila redis digunakan sebagai datastore, skala menjadi lebih kompleks kerana keperluan untuk mengekalkan integriti data dan konsistensi merentasi nod. Redis Cluster boleh digunakan, tetapi memastikan semua data direplikasi dan secara konsisten tersedia meningkatkan kerumitan penggunaan.
• Data Sharding: Untuk skala dengan berkesan sebagai datastore, data sharding (partitioning) menjadi perlu. Ini melibatkan perancangan yang teliti tentang bagaimana data diedarkan di seluruh nod, memastikan pengagihan beban dan meminimumkan operasi silang nod.
• Overhead Kegigihan: Keperluan untuk ketekunan data menambah overhead tambahan apabila skala redis sebagai datastore. Memastikan bahawa gambar RDB dan log AOF dikendalikan dengan betul merentasi pelbagai nod menambah kerumitan pengurusan.
• Kos yang lebih tinggi: Usaha skalabiliti untuk Redis sebagai datastore mungkin menanggung kos yang lebih tinggi kerana keperluan untuk perkakasan yang lebih mantap untuk mengendalikan kedua-dua keperluan memori dan kegigihan.

Kesimpulannya, sementara kedua-dua konfigurasi dapat ditingkatkan, menggunakan Redis sebagai cache umumnya menawarkan skalabilitas yang lebih mudah dan lebih efektif berbanding menggunakannya sebagai datastore, di mana mengekalkan kegigihan data dan integriti merumitkan proses skala.

Atas ialah kandungan terperinci Redis sebagai cache vs datastore: trade-offs.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!