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人生不言弃

redis如何在保持读写分离+高可用的架构下,还能横向扩容支撑1T+海量数据

单机redis在海量数据面前的瓶颈。

redis如何在保持读写分离+高可用的架构下,还能横向扩容支撑1T+海量数据插图

 

 

怎么才能够突破单机瓶颈,让redis支撑海量数据?

redis集群架构

redis如何在保持读写分离+高可用的架构下,还能横向扩容支撑1T+海量数据插图(1)

redis cluster 支撑N个redis master node,每个master node都可以挂载多个slave node
读写分离的架构,对于每个master来说,写就写到master,然后读就从mater对应的slave去读
高可用,因为每个master都有salve节点,那么如果mater挂掉,redis cluster这套机制,就会自动将某个slave切换成master
redis cluster(多master + 读写分离 + 高可用)

我们只要基于redis cluster去搭建redis集群即可,不需要手工去搭建replication复制+主从架构+读写分离+哨兵集群+高可用
redis cluster VS replication + sentinal
如果你的数据量很少,主要是承载高并发高性能的场景,比如你的缓存一般就几个G,单机足够了
replication + sentinal,一个mater,多个slave,要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系,然后自己搭建一个sentinal集群,去保证redis主从架构的高可用性,就可以了
redis cluster,主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景,海量数据,如果你的数据量很大,那么建议就用redis cluster

文章转载于:https://www.cnblogs.com/lm970585581/p/13234204.html

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