Clustering und Failover-Verarbeitung von Redis als Cache-Datenbank

Mit der rasanten Entwicklung des Internets und Big Data sind die Datenmenge und der Zugriff exponentiell gestiegen. Die effiziente Bewältigung massiver Datenanfragen ist für Unternehmen zu einem dringenden Problem geworden, das es zu lösen gilt. Die Caching-Technologie ist eine weit verbreitete Lösung, die die Effizienz des Datenzugriffs und die Reaktionsgeschwindigkeit bis zu einem gewissen Grad verbessern kann. Als In-Memory-Datenbank mit hervorragender Leistung ist Redis für viele Unternehmen zur Cache-Lösung der Wahl geworden. Aufgrund des Single-Point-of-Failure-Problems von Redis selbst sind Clustering und Failover-Verarbeitung jedoch besonders wichtig. In diesem Artikel wird erläutert, wie Redis aus zwei Aspekten als Cache-Datenbank verwendet wird: Redis-Cluster und Failover.

1. Übersicht über Redis Cluster

Redis Cluster ist eine hoch skalierbare, hochverfügbare und verteilte Redis-Bereitstellungsmethode. Es verbessert die Leistung und Verfügbarkeit von Redis durch die Speicherung von Daten-Shards auf mehreren Knoten sowie durch Datensynchronisierung und Lastausgleich zwischen Knoten. Der Redis-Cluster kann durch Hinzufügen und Entfernen von Knoten erweitert und verkleinert werden, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

Redis-Cluster implementiert die Datenverteilung über Hash-Slots. Die Anzahl der Hash-Slots ist festgelegt und jeder Hash-Slot kann ein Schlüssel-Wert-Paar speichern. Durch die Durchführung von Hash-Berechnungen für die Schlüssel speichert Redis die Daten in den entsprechenden Hash-Slots.

Der Redis-Cluster generiert automatisch einen Hash-Ring. Jeder Knoten im Ring verwendet den Hash-Slot als Markierung für das Hash-Sharding. Gleichzeitig wird das Gossip-Protokoll zur Statussynchronisierung und Fehlererkennung verwendet zwischen Knoten. Wenn eine Redis-Instanz ausfällt, führt der Cluster automatisch ein Failover durch und wählt einen neuen Masterknoten aus, der die Hash-Slot-Daten des ursprünglichen Masterknotens übernimmt.

2. Redis-Failover-Verarbeitung

Redis-Failover bezieht sich auf die automatische Auswahl eines neuen Masterknotens, der die Daten des ursprünglichen Masterknotens im Redis-Cluster übernimmt und die Systemverfügbarkeit und Datensicherheit gewährleistet . Die im Redis-Cluster verwendete Failover-Methode ist Automatic Failover (kurz AOF).

Das Prinzip des Redis AOF-Failovers besteht darin, dass jeder Knoten über seinen eigenen Status abstimmt und durch Beurteilung der Abstimmungsergebnisse einen neuen Masterknoten wählt. Wenn ein Knoten erkennt, dass die Verbindung zum Primärknoten schon seit längerer Zeit unterbrochen ist, beginnt er mit dem Failover-Auswahlprozess. Jeder an der Wahl teilnehmende Knoten stimmt für sich selbst und wählt über einen bestimmten Algorithmus (z. B. Raft-Algorithmus, Paxos-Algorithmus usw.) einen neuen Masterknoten. Nachdem der neue Master-Knoten erfolgreich ausgewählt wurde, wechseln die verbleibenden Slave-Knoten automatisch zum neuen Master-Knoten und ordnen ihre jeweiligen Hash-Slots neu zu.

Allerdings weist das AOF-Failover auch einige Mängel auf, wie zum Beispiel:

1. Failover dauert eine gewisse Zeit. Während dieser Zeit kann der Redis-Cluster keine Dienste für die Außenwelt bereitstellen.
2. Während des Failover-Prozesses kann es zu Datenverlust kommen.
3. Wenn der Umfang des Redis-Clusters groß ist, wird der Auswahlprozess des AOF-Failovers kompliziert und die Leistung nimmt ab.

Um das Problem des Failovers zu lösen, hat Redis offiziell eine neue Lösung, Redis Sentinel, eingeführt und in Redis Version 2.4.0 integriert. Redis Sentinel bietet die Funktion, den Status von Redis-Knoten automatisch zu erkennen und automatisch ein Failover durchzuführen. Wenn der Master-Knoten ausfällt, wählt Sentinel automatisch einen neuen Master-Knoten und schaltet ihn auf den neuen Master-Knoten um. Die zu ändernden Slave-Knoten wechseln ebenfalls automatisch auf den neuen Master-Knoten. Gleichzeitig bietet Redis Sentinel auch die Funktion zur Überwachung des Status des Redis-Clusters, wodurch der Betrieb des Clusters in Echtzeit überwacht und entsprechende Anpassungen vorgenommen werden können. Da Sentinel eine bessere Stabilität und Zuverlässigkeit als AOF-Failover aufweist, wird es häufig in Redis-Clustern verwendet.

3. Zusammenfassung

Redis wird als leistungsstarke In-Memory-Datenbank zunehmend von Unternehmen bevorzugt. In Bezug auf Redis-Clustering und Failover-Verarbeitung kann durch die Verwendung von Redis-Clustern und Redis Sentinel sowie anderen technischen Mitteln das Redis-Single-Point-of-Failure-Problem effektiv gelöst und die Leistung und Verfügbarkeit von Redis verbessert werden. Bei der Verwendung eines Redis-Clusters müssen Sie jedoch auch auf Aspekte wie Clustergröße, Anzahl der Knoten und Datensynchronisation achten. In einigen Anwendungsszenarien kann auch eine angemessene Datenverteilung und Knotenplanung die Leistung von Redis verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonClustering und Failover-Verarbeitung von Redis als Cache-Datenbank. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!