Redis 메모리는 완전한 솔루션입니다.
1, 메모리 늘리기
2, 메모리 제거 전략 사용.
3, Redis 클러스터.
두 번째와 세 번째 해결 방법에 집중해 보겠습니다.
두 번째:
redis 구성 파일의 maxmemory 매개 변수가 사용 가능한 최대 메모리 크기(바이트)를 제어할 수 있다는 것을 알고 있습니다.
그러면 필요한 메모리가 maxmemory를 초과하면 어떻게 해야 할까요?
이때 구성 파일의 maxmemory-policy가 작동합니다.
기본값은 noeviction입니다.
아래에는 사용 가능한 메모리가 부족할 때 redis 키 삭제에 적용되는 제거 규칙이 나열되어 있습니다.
LRU 알고리즘, 가장 최근에 사용된 알고리즘, 가장 최근에 사용된 알고리즘입니다. 즉, 가장 최근에 사용한 키가 기본적으로 삭제됩니다.
하지만 한가지 주의하셔야 할 점! Redis는 모든 키 중 가장 최근에 사용된 키를 정확하게 삭제하지는 않지만, 무작위로 3개의 키를 선택하여 이 3개의 키 중에서 가장 최근에 사용된 키를 삭제합니다.
그러면 3번도 설정할 수 있으며 해당 위치는 구성 파일의 maxmeory-samples입니다.
세 번째 방법:
Redis는 단일 인스턴스만 지원하며 메모리는 일반적으로 최대 10~20GB입니다. 100~200GB의 메모리를 갖춘 시스템의 경우 클러스터링을 통해 지원되어야 합니다.
Redis 클러스터에는 세 가지 방법이 있습니다: 클라이언트 샤딩, 프록시 샤딩, RedisCluster
클라이언트 샤딩
비즈니스 코드를 통한 라우팅 구현
장점: 샤딩 알고리즘을 직접 제어할 수 있으며 프록시보다 성능이 좋습니다.
단점: 높은 유지 비용, 확장/축소 및 기타 운영 및 유지 관리 작업에는 자체 연구 개발이 필요합니다.
에이전트 샤딩
에이전트 프로그램은 비즈니스 프로그램으로부터 데이터 요청을 수신하고 이러한 요청을 라우팅에 따라 올바른 대상으로 배포합니다. Redis 인스턴스를 규칙으로 지정하고 비즈니스 프로그램으로 반환합니다. Twemproxy, Codis 등의 미들웨어를 사용하여 구현되었습니다.
장점: 운영 및 유지 관리가 쉽고, Redis 인스턴스를 어떻게 연결할지 걱정할 필요가 없습니다.
단점: 성능 소모(약 20%)가 발생하고, 원활한 확장/축소가 불가능하며, 마이그레이션을 위해 스크립트를 실행해야 합니다. 불편한 데이터입니다(Codis는 Twemproxy Optimized를 기반으로 하며 자동 재조정을 달성하기 위해 사전 샤딩을 구현했습니다).
Redis Cluster
장점: 공식 클러스터 솔루션, 중앙 노드 없음, 클라이언트에 직접 연결, 좋은 성능
단점: 솔루션이 너무 무겁고 원활하게 확장/축소할 수 없으며 해당 스크립트를 실행이 편리하고, 너무 새롭다. 이에 상응하는 성숙한 솔루션 케이스가 없다
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