大数据量之切片集群
文章目录如何应对数据量的增多纵向扩展(增加大内存云主机)横向扩展(切片集群)Redis横向扩展方案如何应对数据量的增多纵向扩展(增加大内存云主机)优势- 实施简单、直接劣势- 会受到硬件和成本的限制- Redis使用RDB进行持久化的过程中,Redis会fork子进程来完成,fork操作的用时和Redis数据量正相关,fork执行时阻塞主线程。横向扩展(切片集群)切片集群对于保存大数据量的场景是一
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如何应对数据量的增多
纵向扩展(增加大内存云主机)
优势
- 实施简单、直接
劣势
- 会受到硬件和成本的限制
- Redis使用RDB进行持久化的过程中,Redis会fork子进程来完成,fork操作的用时和Redis数据量正相关,fork执行时阻塞主线程。
横向扩展(切片集群)
切片集群对于保存大数据量的场景是一种好的解决方案
切片集群是一种保存大量数据的通用机制,这个机制可以有不同的实现方案。在 Redis 3.0 之前,官方并没有针对切片集群提供具体的方案。从 3.0 开始,官方提供了一个 名为 Redis Cluster 的方案,用于实现切片集群。Redis Cluster 方案中就规定了数据和实 例的对应规则。
Redis横向扩展方案
Redis Cluster 采用哈希槽(Hash Slot)来处理数据和实例之间的映射关系。一个切片集群共有 16384 个哈希槽,这些哈希槽类似于数据分区,每个键值对都会根据它的 key,被映射到一个哈希槽中。
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