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Méthodes et exemples d'application de Redis implémentant le stockage d'objets distribués
Avec le développement rapide d'Internet et la croissance rapide du volume de données, le stockage autonome traditionnel ne peut plus répondre aux besoins des entreprises, donc Le stockage distribué est devenu un sujet brûlant dans l'industrie. Redis est une base de données clé-valeur hautes performances qui prend non seulement en charge des structures de données riches, mais également le stockage distribué, ce qui lui confère une valeur d'application extrêmement élevée. Cet article présentera comment Redis implémente le stockage d'objets distribués et l'illustrera avec des exemples d'application.
1. Comment Redis implémente le stockage d'objets distribués
En tant que solution de stockage en mémoire efficace, Redis peut fournir des types de données très utiles, tels que Hash, List, Set et Ensemble trié, etc. La caractéristique de ces types de données est qu'ils peuvent être partagés entre plusieurs nœuds Redis pour obtenir un stockage distribué. Lors du stockage distribué de ces types de données, les facteurs suivants doivent généralement être pris en compte : Les données doivent être divisées en plusieurs fragments et ces fragments sont stockés sur différents nœuds Redis. Dans des circonstances normales, le partage des données peut être mis en œuvre via un algorithme de hachage ou un algorithme de hachage cohérent pour garantir une fiabilité et une disponibilité élevées des données.
Étant donné que le stockage distribué doit assurer la synchronisation des données entre différents nœuds, différents types de données doivent être implémentés. Par exemple, pour les données de type List, l'architecture maître-esclave peut être utilisée, avec un nœud Redis comme nœud maître et d'autres nœuds comme nœuds esclaves. La cohérence des données peut être assurée en synchronisant les données List du nœud maître. Pour les données de type Set, des verrous distribués peuvent être utilisés pour réaliser la synchronisation des données.
Afin de garantir la fiabilité des données, les données sont généralement sauvegardées dans un stockage distribué. La méthode de sauvegarde la plus couramment utilisée est basée sur l'architecture maître-esclave, qui réalise la sauvegarde des données en synchronisant les données d'un nœud maître avec plusieurs nœuds esclaves. En cas de panne du nœud maître, le nœud esclave peut reprendre le travail du nœud maître, garantissant ainsi la fiabilité et la haute disponibilité des données.
Dans plusieurs entreprises telles que des sites Web commerciaux ou des distributeurs automatiques intelligents. Dans ce scénario, le système de commande est un élément très critique. Le traitement des commandes traditionnel utilise une méthode de stockage sur une seule machine. Lorsque les demandes simultanées sont très élevées, il est facile de provoquer une pression excessive sur le serveur, entraînant une panne du serveur ou une perte de commande. Le système de commande basé sur le stockage distribué Redis peut résoudre efficacement ces problèmes et atteindre une haute disponibilité. Nous pouvons utiliser le numéro de commande comme clé de partitionnement, puis stocker les informations de commande dans la valeur de différents nœuds pour obtenir un stockage distribué. Dans le même temps, grâce au mécanisme de verrouillage distribué de Redis, il est possible de garantir qu'un seul client peut effectuer des opérations de commande en même temps pour éviter la duplication des commandes.
La recommandation en temps réel est une recommandation dynamique basée sur le comportement de l'utilisateur et ses préférences d'intérêt grâce à des algorithmes et à l'apprentissage automatique et d'autres technologies. Contenu qui intéresse les utilisateurs. Habituellement, les systèmes de recommandation en temps réel doivent traiter une grande quantité de données et doivent traiter et recommander les données en temps réel. Le système de recommandation en temps réel basé sur le stockage distribué Redis peut disperser les données recommandées sur différents nœuds Redis, répartissant ainsi la charge et améliorant la vitesse de réponse du système. Dans le même temps, grâce au type de données Sorted Set de Redis, un tri et une interrogation rapides des données recommandées peuvent être obtenus.
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