MongoDB 데이터베이스를 Redis로 캐싱합니다

이 튜토리얼은 Redis 캐싱 레이어를 구현하여 MongoDB 데이터베이스와 상호 작용하는 Node.js 웹 서비스의 성능을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 우리는 개념을 설명하기 위해 "Fastlibrary"응용 프로그램을 구축 할 것입니다

Redis Caching의 주요 장점 :

Redis의 빠른 메모리 스토리지에 자주 액세스하는 데이터를 저장하여 읽기 성능을 크게 향상시킵니다. MongoDB 데이터베이스의 부하를 줄여 성능 병목 현상을 데이터 스케일로 방지합니다. Redis의 LRU (최근에 사용 된 최소한) 캐시 퇴거 정책은 메모리 사용을 자동으로 관리합니다. 메모리 계층 이해 :

캐싱은 스토리지 용량과 속도 사이의 고유 한 트레이드 오프를 해결합니다. 하드 드라이브는 대용량이지만 액세스가 느리지 만 RAM은 더 빠르지 만 작습니다. CPU 레지스터는 가장 빠르지 만 용량은 최소화됩니다. 캐시는 고속 중개자 역할을하며 자주 액세스하는 데이터를 RAM과 같은 더 빠른 메모리에 저장합니다. 아래 다이어그램은 다음을 보여줍니다

• "Fastlibrary"응용 프로그램 구축 :
우리는 두 가지 엔드 포인트가있는 간단한 웹 서비스를 만들 것입니다 :
: Mongodb에서 새 책 항목을 만듭니다
• : 제목으로 책의 내용을 검색합니다
1 단계 : 프로젝트 설정 :

프로젝트 디렉토리를 생성하고 npm : 초기화 의 종속성 설치 : 2 단계 : 기본 MongoDB 상호 작용 :

모듈은 데이터베이스 작업을 처리합니다

파일은 Express 서버를 설정하고 MongoDB에 연결합니다.

3 단계 : Redis 캐싱 통합 :

Redis 클라이언트를

: 에서 초기화하십시오

를 추가하려면 : 를 첨가하십시오

• POST /book
: 를 사용하려면 엔드 포인트를 업데이트하십시오
• GET /book/:title 4 단계 : Redis Lru 구성 :
LRU 활성화 및 메모리 제한 (필요에 따라 조정)으로 Redis를 시작하십시오.

5 단계 : 캐시 업데이트 처리 (put endpoint) : 책을 업데이트하기 위해 엔드 포인트를 추가하고 그에 따라 캐시를 업데이트하십시오. 이를 위해서 에 및 endpoint를 에 추가해야합니다. (구현 세부 사항은 간결성에 대해 생략되었지만 위의 캐싱 로직과 유사합니다).

성능 테스트 및 결론 : 캐싱을 구현 한 후, 개선을 관찰하기 위해 캐싱 유무에 관계없이 성능 메트릭 (응답 시간)을 비교하십시오. 조기 최적화는 유해 할 수 있으므로 캐싱이 필요한지, 응용 프로그램에 적합한 지 신중하게 평가하십시오. 읽기/쓰기 비율, 쿼리 복잡성 및 데이터 일관성 요구 사항과 같은 요소를 고려하십시오. 제공된 FAQ는 이러한 고려 사항에 대한 추가 통찰력을 제공합니다

위 내용은 MongoDB 데이터베이스를 Redis로 캐싱합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!