Redis作为高速缓存与数据存储：权衡。

文章讨论了将Redis用作缓存与数据存储的权衡，重点是性能，数据持久性和可伸缩性的影响。

REDIS作为缓存与数据存储：权衡取舍

在考虑将REDIS用作缓存还是数据存储时，需要评估几个权衡。 REDIS是一种内存数据结构存储，可以有效地作为缓存和持续数据存储，但是每个用例都有不同的影响。

将Redis用作缓存： REDIS主要用作缓存，以临时存储经常访问的数据，从而减少主数据库上的负载并改善应用程序响应时间。在此角色中，Redis通常拥有最常读取或计算的数据子集，并且不需要存储应用程序可能需要的所有数据。

将Redis用作数据存储：相反，当Redis用作数据存储时，它将用作主要数据存储系统。在这种情况下，Redis存储了所有必要的数据，并且数据持久性成为关键因素。此用例利用Redis支持各种数据结构（例如字符串，列表，集合和哈希）的能力，使其能够满足不同的数据存储需求。

权衡：

1. 数据持久性：当用作缓存时，REDIS不会优先考虑数据持久性，因为可以从主数据库中重新计算或获取缓存的数据。作为数据存储，REDIS必须通过RDB快照和AOF（仅附加文件）日志等机制来确保数据持久性。
2. 性能： Redis在用作缓存时擅长提供低延迟数据访问。但是，当用作数据存储时，由于确保数据持久性的开销，性能可能会略有影响。
3. 可伸缩性：使用REDIS作为缓存通常涉及更简单的缩放策略，因为预计某些数据会丢失和重新计算。当用作数据存储时，由于需要维持跨节点的数据完整性和一致性，因此比例变得更加复杂。
4. 复杂性和成本：将REDIS作为缓存通常需要较少的开销，而与将其保持为成熟的数据存储相比，它的成本较低，在这些数据存储中，需要额外的持久性和备份资源。

通过了解这些权衡，开发人员可以更好地决定如何利用Redis来满足其特定的应用需求，平衡性能，数据完整性和运营复杂性。

我可以期望将REDIS用作缓存而不是数据存储，我可以期望得到什么绩效好处？

将Redis用作缓存提供了与将其用作数据存储相比的多种性能好处：

1. 延迟降低： REDIS在内存中运行，这意味着数据检索非常快。当用作缓存时，REDIS可以比传统的基于磁盘的数据库更快地提供经常访问的数据，从而大大减少应用程序延迟。
2. 主数据库上的负载减少：通过缓存REDIS中经常访问的数据，主要数据库体验减少了负载，因为较少的查询对其进行了较少。这不仅可以改善数据库的响应时间，还可以通过减少磨损来延长其寿命。
3. 高吞吐量： Redis作为缓存，可以有效处理大量的读取请求。缓存通常访问的数据减少了主数据库上的读取操作数量，从而可以更高的总体吞吐量。
4. 有效的数据检索：诸如TTL（直播时间）之类的缓存机制可以自动到期数据，以确保缓存包含新的数据。这避免了不必要的数据稳定性并保持数据检索的效率。
5. 简化的缩放：将REDIS缩放为缓存通常比将其缩放为数据存储更简单。作为缓存，REDIS可以在一定程度上处理数据丢失，从而使使用聚类技术更容易水平扩展。

总而言之，使用REDIS作为缓存，通过利用其内存功能来加速数据访问并减少主数据库的负载来优化性能，从而导致更快的应用程序。

当使用REDIS作为缓存而不是数据存储时，数据持久性有何不同？

REDIS中的数据持久性在其用作缓存和数据存储之间很大不同：

Redis作为缓存：

• 波动率：当用作缓存时，Redis通常被配置为挥发性，这意味着在服务器重新启动或故障时可能会丢失数据。这是可以接受的，因为可以从主数据库中重新计算或获取缓存的数据。
• 没有持久性机制：尽管Redis支持诸如RDB快照和AOF日志之类的持久性机制，但是当Redis纯粹用作缓存以减少开销时，它们通常会被禁用或最小化。
• 数据到期：缓存的数据通常具有TTL集合，允许自动数据到期，进一步强调了缓存数据的瞬时性质。

Redis作为数据存储：

• 持久性：作为数据存储，Redis需要确保数据持久性和持久性。这是通过RDB快照来实现的，该快照会定期将数据集保存到磁盘和aof logs，并记录每个写入操作。
• 数据完整性：确保数据完整性变得至关重要，REDIS可以同时使用RDB和AOF来平衡性能和数据安全。 RDB提供了一个时间备份，而AOF保持连续日志。
• 配置： REDIS配置，例如appendonly yes ，并在配置文件中save命令，用于管理数据持续以及何时持续的方式。

从本质上讲，尽管Redis作为缓存有能力不持久且波动性，但Redis作为数据存储必须使用RDB和AOF等机制来实现这一目标的数据持久性和完整性。

选择Redis作为数据存储的缓存的可伸缩性含义是什么？

选择Redis作为缓存而不是数据存储的可伸缩性含义是重要的，应仔细考虑：

Redis作为缓存的可伸缩性：

• 简单的水平缩放：将REDIS缩放为缓存通常更容易，因为它可以在某种程度上忍受数据丢失。 REDIS群集或Redis Sentinel可用于在多个节点上分配负载，重点是缓存数据的高可用性和冗余。
• 负载平衡：由于REDIS作为缓存可以处理读取重量的工作负载，因此负载平衡器可以在多个REDIS实例上有效分发读取请求，从而提高可扩展性而不会显着提高复杂性。
• 较低的开销：将Redis作为缓存通常需要更少的开销，因为持久性和数据完整性问题的关注不太关键。这使得根据流量需求更容易添加或删除节点。

Redis作为数据存储的可伸缩性：

• 复杂的数据分布：当将REDIS用作数据存储时，由于需要维持跨节点的数据完整性和一致性，因此比例变得更加复杂。可以使用REDIS群集，但是确保复制所有数据并始终可用会增加部署的复杂性。
• 数据碎片：为了有效地扩展为数据存储，需要数据碎片（分区）。这涉及仔细规划数据如何在节点之间分布，从而确保负载分布并最大程度地减少跨节点操作。
• 持久性开销：对数据持久性的需求在将Redis缩放为数据存储时增加了其他开销。确保在多个节点上正确处理RDB快照和AOF日志可以增加管理复杂性。
• 更高的成本： Redis作为数据存储的可伸缩性工作可能会导致更高的成本，因为需要更强大的硬件来处理内存和持久性要求。

总而言之，尽管可以将两种配置缩放，但使用REDIS作为缓存通常提供了更简单，更具成本效益的可扩展性，而将其用作数据存储器，在该数据存储中保持数据持久性和完整性使缩放过程变得复杂。

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