突破极限,采用Redis集群跨机房细粒度数据拆分(redis集群 跨机房)

随着网络科技的发展,互联网公司的规模越来越大,跨地域的物理规模越来越多,传统的负载均衡技术已经难以满足业务的需求。

在这种情况下,跨机房技术以及细粒度数据拆分便应运而生,有利拓宽系统性能型能及可维护性。

基础架构改进首先要注重于极限性能及多节点集群的部署。当前解决方案可以采用Redis作为数据库,Redis拥有优秀的性能,大容量的内存,它可以快速的读写磁盘数据,支持缓存,有利于提高业务质量。

接下来,优量汇技术开发团队着力于架构改进。以Redis集群为基础,采用相互联通的多个Redis实例组成Redis集群,支持跨机房多个节点的分级存储和查询,从而突破 Redis对极限性能的性能极限,并实现细粒度数据拆分。例如,业务数据如果在同一Redis集群中,就可以将大数据块拆分在不同的Redis节点上,根据节点的负载状况再拆分每个数据块,从而获得更好的系统容量和性能。而且,每个节点可以设置不同的超时时间和超时策略,从而满足系统的性能更新。

此外,为了节约Redis的内存空间,开发团队还采用了布隆过滤器算法,该算法通过计算出唯一字符串映射值,帮助实现数据的快速查询。

综上所述,采用Redis集群跨机房细粒度数据拆分,可以突破数据库系统极限性能,更有效的优化系统压力,提高系统容量及质量,并降低系统投资成本,为企业互联网架构改进提供参考。

“`javascript

// Redis 集群

var RedisCluster = require(“redis-cluster”);

var options = {

redisOptions: {

port: “6379”,

host: “127.0.0.1”

},

// 节点是否可用

enableOfflineQueue: true,

// 第一个节点失败后重试次数

retryAttempts: 3,

// 失败之后重试间隔

retryDelay: 100

};

var redisCluster = new RedisCluster(options);

// 使用布隆过滤器

function bloomFilter(data) {

var filter = new bloomFilter(32, 16);

filter.add(data)

// 检查是否存在

filter.exists(data)

}


      

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