Méthodes Redis et exemples d'application pour obtenir la cohérence du cache distribué

Redis est une base de données en mémoire hautes performances largement utilisée pour le stockage et le traitement de données à grande échelle. En plus d'être utilisé comme base de données indépendante, Redis peut également être utilisé comme couche de cache pour améliorer la vitesse d'accès du système. Dans les scénarios d'applications distribuées, Redis joue un rôle de plus en plus important en tant que cache distribué. Cependant, dans un environnement distribué, comment garantir la cohérence du cache distribué Redis est un problème difficile auquel les développeurs doivent faire face. Cet article présentera la méthode et les exemples d'application de Redis pour obtenir la cohérence du cache distribué.

1. Problèmes courants du cache distribué Redis

Dans un environnement distribué, le cache distribué Redis peut rencontrer les problèmes suivants :

1. Incohérence des données

L'incohérence des données est un problème courant dans les systèmes de cache distribué. En raison des délais de communication et des délais de synchronisation des données entre les nœuds d'un système distribué, les données peuvent être incohérentes entre les différents nœuds. Si les données sont incohérentes, cela provoquera des erreurs étranges dans le système, réduisant ainsi l'expérience utilisateur et la disponibilité du système.

2. Avalanche de cache

Puisqu'une grande quantité de données est mise en cache, si le lot de cache échoue à un certain moment, un grand nombre de requêtes accéderont à la base de données en même temps. Cela peut provoquer une augmentation soudaine de la charge sur la base de données, voire un crash, rendant le système indisponible. Cette situation est appelée une avalanche de cache.

3. Panne du cache

Si les données d'une certaine clé sont accessibles par un hotspot et que le cache expire, toutes les requêtes pénétreront dans le cache et accéderont directement à la base de données. Cela peut entraîner une augmentation soudaine de la charge sur la base de données, voire un crash. Cette situation est appelée pénétration du cache.

2. Méthode d'implémentation de la cohérence du cache distribué Redis

Afin d'éviter les incohérences dans le cache distribué Redis, nous devons utiliser une méthode pour maintenir la cohérence entre les caches. Voici quelques implémentations courantes.

1. Stratégie de mise à jour du cache

Dans un système de cache distribué, lorsqu'un cache est mis à jour, il faut s'assurer que les caches des autres nœuds sont également mis à jour. Pour résoudre ce problème, la stratégie suivante peut être utilisée :

a. Stratégie d'invalidation du cache

Avant de mettre à jour un cache, définissez le délai d'expiration du cache sur une durée plus courte, et re -récupérer toutes les demandes. Cela garantit que tous les nœuds reçoivent le dernier cache.

b. Stratégie de mise à jour active

Lorsqu'un cache est mis à jour, informez tous les autres nœuds de mettre à jour le cache en même temps. Ceci peut être réalisé grâce au mécanisme pub/sub de Redis. Un nœud mettant à jour un cache envoie une notification, et les autres nœuds reçoivent la notification et mettent à jour leurs propres caches.

2. Mécanisme de préchargement du cache

Afin de réduire l'apparition de pannes de cache et d'avalanche de cache, un mécanisme de préchargement de cache peut être introduit. Le mécanisme de préchargement charge le cache dans le système de cache lors de sa première lecture. Cela réduit le risque d'invalidation du cache et garantit la disponibilité du système de cache.

3. Algorithme de hachage cohérent

L'algorithme de hachage cohérent est une méthode d'implémentation de cohérence de cache couramment utilisée. L'idée de base de cet algorithme est de hacher un objet à une position dans une plage en fonction de sa valeur clé, et de mapper cette plage sur un anneau. Les objets hachés à la même position sont considérés comme un ensemble de données. Lorsqu'un nœud est supprimé, les données mises en cache dont il était responsable sont mappées vers le nœud suivant. Cela garantit l’équilibrage de la charge des nœuds et évite les incohérences du cache.

3. Exemples d'application de cache distribué Redis

Ce qui suit est un exemple d'application de cache distribué Redis que nous avons rencontré lors du développement réel.

Nous construisons un site Web de commerce électronique distribué et utilisons Redis comme couche de mise en cache. Nous avons décidé d'utiliser un hachage cohérent pour garantir la cohérence du cache. Nous avons créé une classe de gestion de cache, qui définit les méthodes suivantes : La méthode

1. init() initialisera le système de cache à son démarrage. Nous utilisons un algorithme de hachage cohérent pour générer un anneau et mapper tous les nœuds de l'anneau au serveur de cache correspondant.
2. La méthode set() est utilisée pour ajouter une donnée au serveur de cache. Cette méthode utilise un algorithme de hachage cohérent pour trouver le nœud correspondant et ajoute les données au cache du nœud. La méthode
3. get() est utilisée pour lire une donnée du serveur de cache. Cette méthode utilise un algorithme de hachage cohérent pour trouver le nœud correspondant et lit les données du cache du nœud. La méthode
4. remove() est utilisée pour supprimer une donnée du serveur de cache. Cette méthode utilise un algorithme de hachage cohérent pour trouver le nœud correspondant et supprimer les données du cache du nœud.

Cette classe de gestion de cache peut garantir la cohérence des données et offrir une bonne évolutivité et maintenabilité.

Conclusion

Cet article présente la méthode et les exemples d'application de Redis pour obtenir la cohérence du cache distribué. Dans un environnement distribué, il est très important de garantir la cohérence du cache Redis. Nous pouvons utiliser des méthodes telles que des stratégies de mise à jour du cache, des mécanismes de préchargement du cache et des algorithmes de hachage cohérents pour assurer la cohérence. Dans les applications pratiques, vous pouvez vous référer aux méthodes ci-dessus et choisir la méthode la plus appropriée en fonction de votre situation réelle pour garantir la disponibilité et les performances du système.

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