可用Redis稳定高可用架构实现(redis高)
可用 Redis 稳定高可用架构实现
Redis 是一个开放源码的内存数据库,它在 NoSQL 领域有着广泛的应用,被广泛用于 Web 应用,用于缓存系统以及消息队列处理等业务,助力了程序的快速发展。另一方面,Redis拥有着高速、高可用性的特点,可以很好的支持高并发系统所需要的大量数据运算。因此,开发者和架构师都在设计架构的时候,都会考虑将Redis作为数据存储的一个选项。
现在一般的架构中,最常用的就是将Redis应用在分布式架构中,用于削峰和扩展应用。在一次性处理数据时,如果后端计算量变得很大,就可以考虑将数据进行分拆以及分片处理,然后采用Redis来实现负载均衡,这样就可以将大量的计算任务分配给多台服务器处理,大大提升了分拆计算和负载均衡的效率。
此外,Redis还可以帮助提升的高可用性架构。由于Redis的内存存储,数据的操作速度极快,而且在内存数据库操作时,数据的准确率也非常高,不会出现数据丢失的情况。此外,Redis还支持数据持久化,所以在大容量数据处理时,可以将内存数据定期持久化到硬件存储设备,从而保证数据有回复及备份的机制,也就是所谓的高可用性架构。
为了更好的实现弹性架构及高可用性,我们可以使用Redis搭建集群,同时采用分片技术,将数据进行拆分存储到多台不同的Redis服务器中,这样即可以提高Redis的查找效率,也可以灵活应对上下游数据的变化情况。
以上,我们就将Redis 用在高可用架构中,实现分布式处理及数据备份模式,保证应用服务的高效运行。代码参考:
// 创建Redis 集群
protected static void createRedisCluster (){
for (int i = 0; i
RedisServer server = serverList.get(i);
for (int j = 0; j
int slot = j;
RedisCluster cluster = new RedisCluster();
cluster.setClusterName(server.getName());
cluster.setSlot(slot);
cluster.setLocalhost(server.getLocalhost());
cluster.setPort(server.getPort());
redisClusterList.add(cluster);
}
}
}
// 扩展削峰
protected static void stretchValleyFill() {
RedisCluster currentCluster = getCurrentAvlableCluster();
List newClusterLists = new ArrayList();
while (currentCluster.getSlot() = redisClusterList.get(0).getSlot()){
redisClusterList.remove(currentCluster);
// 克隆当前节点
RedisCluster newCluster = cloning(currentCluster);
// 这里计算要增加和拆分多少个slot
int resizeSlotCount = getResizeSlotCount(currentCluster,newCluster);
// 从当前cluster中移除对应slot数
currentCluster.removeSlot(resizeSlotCount);
// 赋值给新cluster
newCluster.addSlot(resizeSlotCount);
redisClusterList.add(newCluster);
newClusterLists.add(newCluster);
currentCluster = getCurrentAvlableCluster();
}
//将新扩展的节点加入数据库
for(RedisCluster cluster: newClusterLists){
saveClusterInfoToDB(cluster);
}
}
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