Cache-Daten-Sharding in der Java-Caching-Technologie

Cache-Daten-Sharding in der Java-Caching-Technologie

Mit der rasanten Entwicklung des Internets und dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters hat das schnelle Wachstum des Datenvolumens unsere Datenspeicherung und -verarbeitung vor große Herausforderungen gestellt. Um dieses Problem zu lösen, wurde die Caching-Technologie entwickelt. Unter Caching versteht man das Speichern von Daten auf schnelleren Speichergeräten, um den Datenzugriff sowie Lese- und Schreibvorgänge zu beschleunigen. In der Java-Caching-Technologie ist das Caching-Data-Sharding ein gängiges technisches Mittel.

Was ist Cache-Daten-Sharding?

In Szenarien mit hoher Parallelität wird der Cache häufig zu einem Engpass. Zu diesem Zeitpunkt können wir das Problem lösen, indem wir Daten-Shards zwischenspeichern. Beim sogenannten Cache-Daten-Sharding werden die Cache-Daten nach bestimmten Regeln in mehrere Fragmente aufgeteilt, wobei jedes Fragment für unterschiedliche Cache-Knoten verantwortlich ist. Dies hat zwei Vorteile:

Erstens kann es den Lastdruck auf einem einzelnen Cache-Knoten reduzieren und die Parallelitätsleistung des Caches verbessern. Wenn ein einzelner Cache-Knoten eine große Datenmenge speichert, kann es bei stark gleichzeitigen Zugriffen leicht zu Problemen wie einem Cache-Ausfall oder einer Cache-Lawine kommen, was zu einer verringerten Systemleistung führt. Nach der Verwendung von Cache-Daten-Sharding wird die in jedem Cache-Knoten gespeicherte Datenmenge kleiner, wodurch diese Probleme effektiv vermieden werden können.

Zweitens: Verkürzen Sie die Cache-Suchzeit und verbessern Sie die Cache-Trefferquote. Die Suche nach Daten im Cache dauert eine gewisse Zeit. Wenn die Menge der zwischengespeicherten Daten groß ist, wird die Suchzeit länger, wodurch die Cache-Trefferquote sinkt. Nach der Verwendung von Cache-Daten-Sharding speichert jeder Cache-Knoten weniger Daten, was die Suchzeit verkürzt und die Cache-Trefferquote verbessert.

So implementieren Sie Cache-Daten-Sharding

Es gibt zwei Möglichkeiten, Cache-Daten-Sharding zu implementieren: horizontales Sharding und vertikales Sharding.

Horizontales Sharding bezieht sich auf das Sharding von Daten nach Daten-ID oder Speicherzeit. Jede Daten-ID oder jeder Zeitraum entspricht einem Cache-Knoten. Beispielsweise wird die Benutzer-ID nach bestimmten Regeln gehasht, um einen Hash-Wert zu erhalten, und dann wird der Hash-Wert modulo zur Anzahl der Knoten berechnet, um zu ermitteln, auf welchem ​​Knoten die Daten gespeichert werden sollen. Auf diese Weise ist die in jedem Knoten gespeicherte Datenmenge relativ gleichmäßig, wodurch eine übermäßige Belastung eines einzelnen Knotens wirksam vermieden werden kann.

Vertikales Sharding bezieht sich auf das Sharding von Daten nach Geschäftstyp, Datentyp oder Datenquelle. Jeder Geschäftstyp, Datentyp oder jede Datenquelle entspricht einem Cache-Knoten. Beispielsweise werden die Daten verschiedener Unternehmen in unterschiedlichen Cache-Knoten gespeichert, beispielsweise werden Produktinformationen in einem Knoten und Benutzerinformationen in einem anderen Knoten gespeichert. Auf diese Weise stören sich verschiedene Dienste nicht gegenseitig, was die Sicherheit und Stabilität des Caches verbessern kann.

Hinweise zum Sharding zwischengespeicherter Daten

Bei der Verwendung von Sharding zwischengespeicherter Daten müssen Sie auf die folgenden Punkte achten:

Zunächst sollte das Sharding zwischengespeicherter Daten die Datenkonsistenz gewährleisten. Nach dem Sharding können unterschiedliche Attribute desselben Objekts unterschiedlichen Cache-Knoten zugewiesen werden, und es muss ein bestimmter Mechanismus verwendet werden, um die Konsistenz des Objekts auf jedem Knoten sicherzustellen.

Zweitens muss beim Cache-Daten-Sharding die Erweiterung und Kontraktion von Cache-Knoten berücksichtigt werden. Die Erweiterung von Cache-Knoten kann durch das Hinzufügen neuer Knoten erreicht werden, während die Verkleinerung die Migration von Cache-Daten auf andere Knoten erfordert. Zu diesem Zeitpunkt ist es notwendig, die Konsistenz und Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen, um Probleme wie Datenverlust und Zugriffsverzögerungen zu vermeiden.

Schließlich sollte beim Cache-Daten-Sharding auch die Beliebtheit der Daten berücksichtigt werden. Hotspot-Daten können verschiedenen Knoten in unterschiedlichen Zeiträumen zugewiesen werden. Um einen effizienten Zugriff auf Hotspot-Daten sicherzustellen, müssen Hotspot-Datenvorwärmung, Datenverschiebung und andere technische Mittel eingesetzt werden.

Zusammenfassung

Cache-Daten-Sharding ist ein gängiges technisches Mittel in der Java-Caching-Technologie, das die Parallelitätsleistung und die Trefferquote des Caches effektiv verbessern kann. Um das Sharding von Cache-Daten zu implementieren, müssen Sie die Datenkonsistenz, die Knotenerweiterung und -kontraktion sowie die Datenpopularität berücksichtigen. Für große Caching-Systeme ist der Einsatz der Cache-Data-Sharding-Technologie unerlässlich.

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