캐시 대 DataStore : 트레이드 오프로 Redis.

기사는 Redis를 캐시 대 데이터 스토어로 사용하는 트레이드 오프, 성능, 데이터 지속성 및 확장 성 영향에 중점을 둡니다.

캐시 대 DataStore : 트레이드 오프로 Redis

Redis를 캐시 또는 데이터 스토어로 사용할지 여부를 고려할 때 몇 가지 트레이드 오프를 평가해야합니다. Redis는 캐시 및 지속적인 데이터 저장소로 효과적으로 작동 할 수있는 메모리 인 메모리 데이터 구조 저장소이지만 각 유스 케이스마다 다르게 영향을 미칩니다.

Redis를 캐시로 사용하십시오 : Redis는 주로 캐시로 사용하여 자주 액세스하는 데이터를 임시로 저장하여 기본 데이터베이스의 부하를 줄이고 응용 프로그램 응답 시간을 개선합니다. 이 역할에서 Redis는 일반적으로 가장 자주 읽거나 계산되는 데이터의 하위 집합을 보유하고 있으며 응용 프로그램에 요구할 수있는 모든 데이터를 저장할 필요는 없습니다.

Redis를 데이터 저장소로 사용하십시오 : 반면 Redis가 데이터 스토어로 사용될 때 기본 데이터 저장 시스템 역할을합니다. 이 시나리오에서 Redis는 필요한 모든 데이터를 저장하고 데이터 지속성이 중요한 요소가됩니다. 이 유스 케이스는 문자열, 목록, 세트 및 해시와 같은 다양한 데이터 구조를 지원하는 Redis의 기능을 활용하여 다양한 데이터 저장 요구에 따라 다재다능합니다.

트레이드 오프 :

1. 데이터 지속성 : 캐시로 사용하면 캐시 된 데이터가 기본 데이터베이스에서 다시 계산하거나 가져올 수 있으므로 Redis는 데이터 지속성을 우선시하지 않습니다. 데이터 저장소로서 Redis는 종종 RDB 스냅 샷 및 AOF (파일 전용) 로그와 같은 메커니즘을 통해 데이터 지속성을 보장해야합니다.
2. 성능 : REDIS는 캐시로 사용될 때 저도 데이터 액세스를 제공하는 데 탁월합니다. 그러나 데이터 스토어로 사용될 때 데이터 지속성을 보장하는 오버 헤드로 인해 성능이 약간 영향을받을 수 있습니다.
3. 확장 성 : Redis를 캐시로 사용하려면 일반적으로 일부 데이터가 손실되고 재 계산 될 수 있기 때문에 더 간단한 스케일링 전략이 필요합니다. 데이터 스토어로 사용하면 노드에서 데이터 무결성과 일관성을 유지해야하기 때문에 스케일링이 더욱 복잡해집니다.
4. 복잡성 및 비용 : 캐시로 Redis를 관리하는 것은 일반적으로 오버 헤드가 적으며 지속성 및 백업을위한 추가 리소스가 필요한 본격적인 데이터 저장소로 유지하는 것보다 비용이 적게들 수 있습니다.

이러한 트레이드 오프를 이해함으로써 개발자는 Redis를 활용하여 특정 응용 프로그램 요구를 충족시키고 성능, 데이터 무결성 및 운영 복잡성 균형을 잡는 방법을 더 잘 결정할 수 있습니다.

Redis를 데이터 스토어 대신 캐시로 사용함으로써 어떤 성능 이점을 기대할 수 있습니까?

Redis를 캐시로 사용하면 데이터 스토어로 사용하는 것보다 몇 가지 성능 이점이 있습니다.

1. 대기 시간 감소 : Redis는 메모리 내에서 작동하므로 데이터 검색이 매우 빠릅니다. 캐시로 사용될 때 Redis는 기존 디스크 기반 데이터베이스보다 훨씬 빠르게 액세스하는 데이터를 제공하여 응용 프로그램 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
2. 기본 데이터베이스의로드 감소 : REDIS에서 자주 액세스하는 데이터를 캐싱함으로써 기본 데이터베이스는 적은 쿼리가 지시되면 부하를 감소시킵니다. 이것은 데이터베이스의 응답 시간을 향상시킬뿐만 아니라 마모를 줄임으로써 수명을 연장합니다.
3. 높은 처리량 : 캐시로서 Redis는 많은 양의 읽기 요청을 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 일반적으로 액세스하는 데이터 캐싱은 기본 데이터베이스의 읽기 작업 수를 줄여 전체 처리량이 더 높아집니다.
4. 효율적인 데이터 검색 : TTL (Time to Live)과 같은 캐싱 메커니즘은 데이터를 자동으로 만료하여 캐시에 새로운 데이터가 포함되도록합니다. 이는 불필요한 데이터의 근거를 피하고 데이터 검색의 효율성을 유지합니다.
5. 단순화 된 스케일링 : 캐시로 레 디스를 스케일링하는 것은 일반적으로 데이터 스토어로 스케일링하는 것보다 더 간단합니다. 캐시로서 Redis는 데이터 손실을 어느 정도 처리 할 수 ​​있으므로 클러스터링 기술을 사용하여 수평으로 쉽게 확장 할 수 있습니다.

요약하면, 캐시로 사용하면 메모리 내 기능을 활용하여 데이터 액세스를 가속화하고 기본 데이터베이스의로드를 줄여서보다 응답하는 응용 프로그램이 발생하여 성능을 최적화합니다.

Redis를 캐시와 데이터 저장소로 사용할 때 데이터 지속성은 어떻게 다릅니 까?

Redis의 데이터 지속성은 캐시와 데이터 스토어로서의 사용에 따라 크게 다릅니다.

캐시로서 Redis :

• 변동성 : 캐시로 사용하면 Redis는 일반적으로 변동성으로 구성되므로 서버 재시작 또는 고장시 데이터를 손실 할 수 있습니다. 캐시 된 데이터는 기본 데이터베이스에서 다시 계산하거나 가져올 수 있기 때문에 허용됩니다.
• 지속 메커니즘 없음 : Redis는 RDB 스냅 샷 및 AOF 로그와 같은 지속 메커니즘을 지원하지만 Redis가 오버 헤드를 줄이기 위해 순전히 캐시로 사용될 때 종종 비활성화되거나 최소화됩니다.
• 데이터 만료 : 캐시 된 데이터에는 종종 TTL 세트가있어 자동 데이터 만료를 허용하여 캐시 데이터의 일시적 특성을 더욱 강조합니다.

데이터 스토어로서의 Redis :

• 지속성 : 데이터 스토어로서 Redis는 데이터 내구성과 지속성을 보장해야합니다. 이것은 데이터 세트를 디스크에 주기적으로 저장하는 RDB 스냅 샷을 통해 달성되며 모든 쓰기 작업을 기록하는 AOOF 로그.
• 데이터 무결성 : 데이터 무결성이 중요 해지고 Redis는 성능과 데이터 안전 사이의 균형을 유지하기 위해 RDB와 AOF를 동시에 사용할 수 있습니다. RDB는 포인트 인시 백업을 제공하는 반면 AOF는 연속 로그를 유지합니다.
• 구성 : 구성 파일의 appendonly yes 및 save 명령과 같은 Redis 구성은 데이터가 지속되는 방법과시기를 관리하는 데 적극적으로 사용됩니다.

본질적으로, 캐시로서의 Redis는 비가 유능하고 휘발성이 될 수 있지만, 데이터 스토어로서의 Redis는 데이터 지속성과 무결성을 우선 순위로 삼아 RDB 및 AOF와 같은 메커니즘을 사용하여이를 달성해야합니다.

데이터 스토어를 통해 캐시로 Redis를 선택하는 확장 성 영향은 무엇입니까?

캐시 대 데이터 저장소로 Redis를 선택하는 확장 성은 중요하며 신중하게 고려해야합니다.

캐시로서의 Redis의 확장 성 :

• 더 간단한 수평 스케일링 : 캐시로 Redis를 스케일링하는 것이 데이터 손실을 어느 정도 견딜 수 있기 때문에 종종 더 쉽습니다. Redis Cluster 또는 Redis Sentinel은 캐시 된 데이터의 고 가용성 및 중복성에 중점을 둔 여러 노드에 따라로드를 분배하는 데 사용될 수 있습니다.
• 로드 밸런싱 : 캐시로서의 Redis는 양이 많은 워크로드를 처리 할 수 ​​있으므로로드 밸런서는 여러 Redis 인스턴스에 걸쳐 읽기 요청을 효율적으로 배포하여 복잡성을 크게 증가시키지 않으면 서 확장 성을 향상시킬 수 있습니다.
• 오버 헤드가 낮아진다 : 캐시로 Redis를 관리하는 것은 일반적으로 지속성과 데이터 무결성 문제가 덜 중요하기 때문에 오버 헤드가 적습니다. 이를 통해 트래픽 요구에 따라 노드를 더 쉽게 추가하거나 제거 할 수 있습니다.

데이터 스토어로서의 Redis의 확장 성 :

• 복잡한 데이터 분포 : Redis가 데이터 스토어로 사용되면 노드에서 데이터 무결성과 일관성을 유지해야하기 때문에 스케일링이 더욱 복잡해집니다. Redis 클러스터를 사용할 수 있지만 모든 데이터가 복제되고 지속적으로 사용 가능한 배포의 복잡성이 증가합니다.
• 데이터 샤딩 : 데이터 스토어로 효과적으로 확장하려면 데이터 샤딩 (파티셔닝)이 필요합니다. 여기에는 데이터가 노드에 배포되는 방법에 대한 신중한 계획이 포함되어있어로드 분포 및 크로스 노드 작업을 최소화 할 수 있습니다.
• 지속 오버 헤드 : 데이터 지속성의 필요성은 데이터 스토어로 Redis를 스케일링 할 때 추가 오버 헤드가 추가됩니다. 여러 노드에서 RDB 스냅 샷 및 AOF 로그가 올바르게 처리되도록하면 관리 복잡성이 추가됩니다.
• 더 높은 비용 : 데이터 스토어로서 Redis의 확장 성 노력은 메모리 및 지속성 요구 사항을 모두 처리하기 위해보다 강력한 하드웨어가 필요하기 때문에 비용이 더 높아질 수 있습니다.

결론적으로, 두 구성 모두를 확장 할 수 있지만, 캐시로 Redis를 사용하면 일반적으로 데이터 지속성과 무결성을 유지하면 스케일링 프로세스를 복잡하게하는 데이터 저장소로 사용하는 것과 비교하여 더 간단하고 비용 효율적인 확장 성을 제공합니다.

위 내용은 캐시 대 DataStore : 트레이드 오프로 Redis.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!