パーティショニングはデータを複数の Redis インスタンスに分割するプロセスであるため、各インスタンスはキーのサブセットのみを保存します。この記事では、redis がパーティショニングを実装する方法を紹介します。
なぜパーティションを分割する必要があるのでしょうか?分割の動機は何ですか?
1. パフォーマンスの向上: 単一マシンの Redis のネットワーク I/O 機能とコンピューティング リソースは限られており、リクエストは複数のマシンに分散されます。複数のマシンのコンピューティング能力とネットワーク帯域幅を最大限に活用することで、Redis の全体的なサービス機能が向上します。
2. ストレージの水平拡張 Redis のサービス機能がアプリケーションのニーズを満たすことができても、ストレージ データが増加すると、1 台のマシンではマシン自体のストレージ容量が制限され、データが分散します。上部ストレージにより、Redis サービスを水平方向に拡張できます。
一般に、パーティション分割により、単一コンピュータのハードウェア リソースによって制限されるという当初の問題はなくなります。ストレージが不足していますか?コンピューティング リソースが足りませんか?帯域幅が足りませんか?マシンを追加することで、これらの問題を解決できます。
Redis パーティションの基本
実際のアプリケーションでのパーティション分割には多くの具体的な戦略があります。たとえば、すでに 4 つの Redis インスタンス (R0、R1) のセットがあるとします。 、R2、R3。さらに、user:1、user:2 など、ユーザーを表すキーのバッチがあります。「user:」の後の数字はユーザーの ID を表します。これらのキーは 4 つの異なる Redis インスタンスに保存されます。 ######どうやってするの?最も簡単な方法はレンジ パーティショニングです。レンジ パーティショニングに基づいてそれを行う方法を見てみましょう。
レンジ パーティショニングいわゆるレンジ パーティショニングでは、範囲内のすべてのキーを同じ Redis インスタンスにマップします。データ セットの追加は、前述のユーザー データと同様です。
ユーザー ID が 0 ~ 10000 のユーザー データを R0 インスタンスにマッピングし、ユーザー ID が 10001 ~ 20000 のオブジェクトを R1 インスタンスにマッピングすることができます。
この方法はシンプルで実際のアプリケーションでは非常に効果的ですが、まだ問題があります:
1. 間のマッピング関係を保存するために使用されるテーブルが必要です。ユーザー ID の範囲と Redis インスタンス。たとえば、ユーザー ID 0 ~ 10000 は R0 インスタンスにマッピングされます。
2. このテーブルを維持する必要があるだけでなく、オブジェクト タイプごとにそのようなテーブルも必要です。たとえば、現在ユーザー情報を保存しています。注文情報を保存している場合は、別のマッピングを行います。テーブルを作成する必要があります。
3. 保存したいデータのキーが範囲に応じて分割できない場合はどうしますか? たとえば、キーが UUID のセットである場合、この時点では範囲分割を使用するのは困難です。
ハッシュ パーティションレンジ パーティションと比較したハッシュ パーティションの明らかな利点は、レンジ パーティションとは異なり、ハッシュ パーティションがあらゆる形式のキーに適していることです。 object_name:
id=hash(key)%N
ここで、id は Redis インスタンスの番号を表します。式は、次の内容に基づいて最初のステップを説明します。キーとハッシュ関数 (crc32 関数など) で数値を計算します。上記の例に従うと、処理する最初のキーは user:1 で、ハッシュ (user:1) の結果は 93024922 になります。
Then the hash result is modulo. modulo の目的は、0 から 3 までの値を計算することであり、この値を Redis インスタンスの 1 つにマッピングできます。たとえば、93024922%4 の結果が 2 であれば、foobar は R2 に保存されることがわかります。
#さまざまなパーティションの実装パーティションは、Redis ソフトウェア スタックのさまざまな部分に実装できます。次の点を見てみましょう:
クライアント実装クライアント実装とは、次の図に示すように、キーが Redis インスタンスに保存される Redis クライアント上で決定されることを意味します。
プロキシ実装エージェントによる Redis パーティションの実装の概略図は次のとおりです:
クエリ ルーティング
クエリ ルーティング プロセス中に、クエリ リクエストを任意の Redis インスタンスにランダムに送信できます。この Redis インスタンスが担当します。 Redis インスタンスの正しいリクエストに転送します。 Redis クラスターは、クエリ ルーティングのためにクライアントと連携するハイブリッドを実装します。
Redis パーティションの欠点
Redis パーティショニングはこれまでのところ非常に優れていますが、Redis パーティショニングにはいくつかの致命的な欠点があり、そのため一部の Redis 機能がパーティショニングされた環境で適切に動作しません。たとえば、バッチで操作したいキーは異なる Redis インスタンスにマッピングされます。
2. マルチキー Redis トランザクションはサポートされていません。
3. パーティション分割の最小粒度がキーであるため、キーに関連付けられた大規模なデータ セットを異なるインスタンスにマップすることはできません。
4. パーティショニングを適用すると、複数の rdb/aof ファイルを処理したり、異なるインスタンスに分散したファイルをバックアップ用に収集したりする必要があるなど、データ処理が非常に複雑になります。
5. マシンの追加と削除は非常に複雑です。たとえば、Redis クラスターは、マシンの追加または削減に必要なほぼランタイム透過的なリバランスをサポートしています。ただし、この機能のクライアントおよびプロキシのパーティショニングなどの方法はサポートされていません。
永続ストレージまたはキャッシュデータのパーティション化は、データ永続ストレージであってもキャッシュであっても、概念的には Redis と同じですが、データの場合、永続ストレージには引き続き大きな制限。
Redis を永続ストレージとして使用する場合、各キーは常に同じ Redis インスタンスにマップされる必要があります。 Redis をキャッシュとして使用する場合、このキーについて、1 つのインスタンスが使用できない場合、このキーを他のインスタンスにマッピングすることもできます。
一貫性のあるハッシュの実装では、通常、キーがマップされているインスタンスが使用できなくなったときに、キーを別のインスタンスにマップすることができます。同様に、マシンが追加された場合、キーの一部は新しいマシンにマッピングされます。理解する必要がある 2 つの点は次のとおりです:
1. Redis がキャッシュとして使用され、要件が次のとおりである場合easy コンシステント ハッシュを使用すると、マシンの追加または削除が非常に簡単になります。
2. Redis を (永続) ストレージとして使用する場合、固定のキーとインスタンスのマッピングが必要となるため、マシンを柔軟に追加または削除できなくなります。それ以外の場合は、マシンの追加または削除時にシステムが再バランスできるようにする必要があります。これは現在 Redis クラスターでサポートされています。
Pre-Sharding上記の紹介を通じて、Redis パーティションのアプリケーションに問題があることがわかりました。Redis をキャッシュとしてのみ使用しない限り、マシンの追加や削除が非常に面倒です。
ただし、通常、実際のアプリケーションでは Redis の容量変更が非常に一般的です。たとえば、今日は 10 台の Redis マシンが必要ですが、明日は 50 台のマシンが必要になる可能性があります。
Redis が非常に軽量なサービス (各インスタンスが占有するのは 1M のみ) であることを考慮すると、上記の問題に対する簡単な解決策は次のとおりです:
Redis インスタンスが物理マシンの場合、最初に複数のインスタンスを起動できます。 32 インスタンスや 64 インスタンスなどのいくつかのインスタンスを作業クラスターとして選択できます。 1 台の物理マシンに十分なストレージがない場合、一般的なインスタンスを 2 台目の物理マシンに移動して順番にペアにすることで、クラスター内の Redis インスタンスの数が変わらないことを保証し、マシンの拡張という目的を達成できます。Redis インスタンスを移動するにはどうすればよいですか? Redis インスタンスを独立したマシンに移動する必要がある場合は、次の手順で実行できます:
1. 新しい物理マシンで新しい Redis インスタンスを起動します。
2. 新しい物理マシンを移動するスレーブ マシンとして使用します。
3. クライアントを停止します。
4. 移動する Redis インスタンスの IP アドレスを更新します。
5. SLAVEOF ON ONE コマンドをスレーブ マシンに送信します。
6. 新しい IP を使用して Redis クライアントを起動します。
7. 使用されなくなった Redis インスタンスを閉じます。
redis の詳細については、
redis 入門チュートリアル以上がRedis パーティションの実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Redisは、高速パフォーマンス、リッチデータ構造、高可用性とスケーラビリティ、持続性能力、幅広いエコシステムサポートを提供するため、強力なデータベースソリューションです。 1)非常に速いパフォーマンス:Redisのデータはメモリに保存され、非常に速い読み取り速度と書き込み速度が高く、高い並行性と低レイテンシアプリケーションに適しています。 2)豊富なデータ構造:さまざまなシナリオに適したリスト、コレクションなど、複数のデータ型をサポートします。 3)高可用性とスケーラビリティ:マスタースレーブの複製とクラスターモードをサポートして、高可用性と水平スケーラビリティを実現します。 4)持続性とデータセキュリティ:データの整合性と信頼性を確保するために、データの持続性がRDBとAOFを通じて達成されます。 5)幅広い生態系とコミュニティのサポート:巨大なエコシステムとアクティブなコミュニティにより、

Redisの主な機能には、速度、柔軟性、豊富なデータ構造のサポートが含まれます。 1)速度:Redisはメモリ内データベースであり、読み取り操作はほとんど瞬間的で、キャッシュとセッション管理に適しています。 2)柔軟性:複雑なデータ処理に適した文字列、リスト、コレクションなど、複数のデータ構造をサポートします。 3)データ構造のサポート:さまざまなビジネスニーズに適した文字列、リスト、コレクション、ハッシュテーブルなどを提供します。

Redisのコア関数は、高性能のメモリ内データストレージおよび処理システムです。 1)高速データアクセス:Redisはデータをメモリに保存し、マイクロ秒レベルの読み取り速度と書き込み速度を提供します。 2)豊富なデータ構造:文字列、リスト、コレクションなどをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適応します。 3)永続性:RDBとAOFを介してディスクにデータを持続します。 4)サブスクリプションを公開:メッセージキューまたはリアルタイム通信システムで使用できます。

Redisは、次のようなさまざまなデータ構造をサポートしています。1。文字列、単一価値データの保存に適しています。 2。キューやスタックに適したリスト。 3.非重複データの保存に使用されるセット。 4。ランキングリストと優先キューに適した注文セット。 5。オブジェクトまたは構造化されたデータの保存に適したハッシュテーブル。

Redisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。

Redisコマンドラインツール(Redis-Cli)を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。

Redisクラスターモードは、シャードを介してRedisインスタンスを複数のサーバーに展開し、スケーラビリティと可用性を向上させます。構造の手順は次のとおりです。異なるポートで奇妙なRedisインスタンスを作成します。 3つのセンチネルインスタンスを作成し、Redisインスタンスを監視し、フェールオーバーを監視します。 Sentinel構成ファイルを構成し、Redisインスタンス情報とフェールオーバー設定の監視を追加します。 Redisインスタンス構成ファイルを構成し、クラスターモードを有効にし、クラスター情報ファイルパスを指定します。各Redisインスタンスの情報を含むnodes.confファイルを作成します。クラスターを起動し、CREATEコマンドを実行してクラスターを作成し、レプリカの数を指定します。クラスターにログインしてクラスター情報コマンドを実行して、クラスターステータスを確認します。作る

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。


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