Redis as Cache vs Datastore: compromis.

L'article traite des compromis de l'utilisation de Redis comme cache par rapport au montant de données, en se concentrant sur les performances, la persistance des données et les implications d'évolutivité.

Redis as Cache vs Datastore: compromis

Lorsque vous envisagez d'utiliser Redis comme un cache ou un plan de données, plusieurs compromis doivent être évalués. Redis est un magasin de structure de données en mémoire qui peut fonctionner efficacement en tant que cache et sur un plan de données persistant, mais chaque cas d'utilisation a des implications différentes.

L'utilisation de Redis comme cache: Redis est principalement utilisé comme un cache pour stocker temporairement les données fréquemment accessibles, réduisant ainsi la charge sur la base de données primaire et améliorant les temps de réponse de l'application. Dans ce rôle, Redis détient généralement un sous-ensemble des données qui sont le plus souvent lues ou calculées, et il n'a pas besoin de stocker toutes les données qu'une application pourrait avoir besoin.

Utilisation de Redis comme banque de données: en revanche, lorsque Redis est utilisé comme banque de données, il sert de système de stockage de données principal. Dans ce scénario, Redis stocke toutes les données nécessaires et la persistance des données devient un facteur crucial. Ce cas d'utilisation exploite la capacité de Redis à prendre en charge diverses structures de données telles que les chaînes, les listes, les ensembles et les hachages, ce qui les rend polyvalents pour différents besoins de stockage de données.

Compromis:

1. Persistance des données: lorsqu'elle est utilisée comme cache, Redis ne privilégie pas la persistance des données, car les données en cache peuvent être recalculées ou récupérées à partir de la base de données primaire. En tant que banque de données, Redis doit assurer la persistance des données, souvent via des mécanismes tels que les instantanés RDB et les journaux AOF (Ajouter uniquement le fichier).
2. Performances: Redis excelle à fournir un accès aux données à faible latence lorsqu'il est utilisé comme cache. Cependant, lorsqu'ils sont utilisés comme banque de données, les performances peuvent être légèrement impactées en raison de la surcharge d'assurer la persistance des données.
3. Évolutivité: l'utilisation de redis comme cache implique généralement des stratégies de mise à l'échelle plus simples car il est prévu que certaines données peuvent être perdues et recalculées. Lorsqu'elle est utilisée comme banque de données, la mise à l'échelle devient plus complexe en raison de la nécessité de maintenir l'intégrité des données et la cohérence entre les nœuds.
4. Complexité et coût: la gestion de Redis en tant que cache nécessite généralement moins de frais généraux et peut être moins coûteuse que de le maintenir en tant que banque de données à part entière, où des ressources supplémentaires pour la persistance et la sauvegarde sont nécessaires.

En comprenant ces compromis, les développeurs peuvent mieux décider comment tirer parti de Redis pour répondre à leurs besoins d'application spécifiques, équilibrer les performances, l'intégrité des données et la complexité opérationnelle.

Quels avantages de performance puis-je attendre de l'utilisation de Redis comme cache plutôt que comme un montant de données?

L'utilisation de Redis comme cache offre plusieurs avantages de performance par rapport à l'utiliser comme banque de données:

1. La latence réduite: Redis fonctionne en mémoire, ce qui signifie que la récupération des données est extrêmement rapide. Lorsqu'elle est utilisée comme cache, Redis peut servir les données fréquemment accessibles beaucoup plus rapidement qu'une base de données traditionnelle basée sur le disque, réduisant considérablement la latence d'application.
2. Réduction de charge sur la base de données primaire: En mettant en cache les données fréquemment accessibles dans Redis, la base de données principale des expériences réduites, car moins de requêtes y sont dirigées. Cela améliore non seulement les temps de réponse pour la base de données, mais étend également sa durée de vie en réduisant l'usure.
3. Débit élevé: Redis, en tant que cache, peut gérer efficacement un volume élevé de demandes de lecture. La mise en cache des données couramment accessibles réduit le nombre d'opérations de lecture sur la base de données principale, ce qui permet un débit global plus élevé.
4. Récupération efficace des données: les mécanismes de mise en cache comme TTL (Time to Live) permettent l'expiration automatique des données, garantissant que le cache contient de nouvelles données. Cela évite l'intérêt inutile des données et maintient l'efficacité de la récupération des données.
5. Mise à l'échelle simplifiée: la mise à l'échelle Redis en cache est généralement plus simple que de la mettre à l'échelle en tant que banque de données. En tant que cache, Redis peut gérer la perte de données dans une certaine mesure, ce qui facilite l'échelle horizontalement à l'aide de techniques de clustering.

En résumé, l'utilisation de Redis comme cache optimise les performances en tirant parti de ses capacités en mémoire pour accélérer l'accès aux données et réduire la charge de la base de données principale, ce qui se traduit par une application plus réactive.

En quoi la persistance des données diffère-t-elle lors de l'utilisation de Redis comme cache par rapport à un montant de données?

La persistance des données dans Redis diffère considérablement entre son utilisation comme un cache et comme banque de données:

Redis en cache:

• Volatilité: Lorsqu'elle est utilisée comme cache, Redis est généralement configuré pour être volatil, ce qui signifie que les données peuvent être perdues lors du redémarrage ou des défaillances du serveur. Ceci est acceptable car les données en cache peuvent être recalculées ou récupérées à partir de la base de données principale.
• Pas de mécanismes de persistance: Bien que Redis supporte les mécanismes de persistance comme les instantanés RDB et les journaux AOF, ils sont souvent désactivés ou minimisés lorsque Redis est utilisé uniquement comme cache pour réduire les frais généraux.
• L'expiration des données: les données en cache ont souvent un ensemble TTL, permettant l'expiration automatique des données, mettant davantage l'accent sur la nature transitoire des données mises en cache.

Redis en tant que banque de données:

• Persistance: En tant que banque de données, Redis doit assurer la durabilité et la persistance des données. Ceci est réalisé via des instantanés RDB, qui enregistrent périodiquement l'ensemble de données sur le disque, et les journaux AOF, qui enregistrent chaque opération d'écriture.
• Intégrité des données: assurer l'intégrité des données devient critique et Redis peut utiliser à la fois RDB et AOF simultanément pour équilibrer les performances et la sécurité des données. RDB fournit une sauvegarde ponctuelle, tandis que l'AOF conserve un journal continu.
• Configuration: les configurations redis telles que les commandes appendonly yes et save dans le fichier de configuration sont activement utilisées pour gérer comment et quand les données sont persistantes.

En substance, alors que Redis en tant que cache peut se permettre d'être non persistant et volatile, Redis en tant que banque de données doit hiérarchiser la persistance et l'intégrité des données, en utilisant des mécanismes comme RDB et AOF pour y parvenir.

Quelles sont les implications d'évolutivité du choix de Redis comme un cache sur un bilan de données?

Les implications d'évolutivité du choix de Redis comme cache par rapport à un montant de données sont significatives et doivent être considérées avec soin:

Évolutivité de redis comme cache:

• Échelle horizontale plus simple: la mise à l'échelle Redis en cache est souvent plus facile car elle peut tolérer la perte de données dans une certaine mesure. Le cluster Redis ou Redis Sentinel peut être utilisé pour distribuer la charge sur plusieurs nœuds, en se concentrant sur la haute disponibilité et la redondance des données mises en cache.
• Équilibrage de charge: Étant donné que Redis en tant que cache peut gérer les charges de travail lourdes en lecture, les équilibreurs de charge peuvent distribuer efficacement les demandes de lecture sur plusieurs instances Redis, améliorant l'évolutivité sans augmenter considérablement la complexité.
• Atterst-frais plus bas: la gestion de Redis en tant que cache nécessite généralement moins de frais généraux, car les problèmes de persistance et d'intégrité des données sont moins critiques. Cela facilite l'ajout ou la suppression des nœuds en fonction des demandes de trafic.

Évolutivité de Redis en tant que banque de données:

• Distribution des données complexes: lorsque Redis est utilisé comme banque de données, la mise à l'échelle devient plus complexe en raison de la nécessité de maintenir l'intégrité des données et la cohérence entre les nœuds. Le cluster Redis peut être utilisé, mais s'assurer que toutes les données sont reproduites et accessibles de manière cohérente augmentent la complexité du déploiement.
• La pépins de données: pour évoluer efficacement en tant que banque de données, le fragment de données (partitionnement) devient nécessaire. Cela implique une planification minutieuse de la répartition des données sur les nœuds, garantissant une distribution de charge et minimisant les opérations de nœuds transversales.
• Persistence Overhead: Le besoin de persistance de données ajoute des frais généraux supplémentaires lors de la mise à l'échelle de Redis en tant que banque de données. S'assurer que les instantanés RDB et les journaux AOF sont traités correctement sur plusieurs nœuds ajoutent à la complexité de gestion.
• Coût plus élevé: les efforts d'évolutivité pour Redis en tant que banque de données peuvent entraîner des coûts plus élevés en raison de la nécessité d'un matériel plus robuste pour gérer à la fois les exigences en mémoire et en persévérance.

En conclusion, bien que les deux configurations puissent être mises à l'échelle, l'utilisation de Redis comme cache offre généralement une évolutivité plus simple et plus rentable par rapport à l'utiliser comme banque de données, où le maintien de la persistance et de l'intégrité des données complique le processus de mise à l'échelle.

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