redis如何擴(kuò)容

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方案一：

首先想到的是，增加Redis服務(wù)器的數(shù)量，在客戶端對(duì)存儲(chǔ)的key進(jìn)行hash運(yùn)算，存入不同的Redis服務(wù)器中，讀取時(shí)，也進(jìn)行相同的hash運(yùn)算，找到對(duì)應(yīng)的Redis服務(wù)器，可以解決問題，但是不好的地方：

第一，客戶端要改動(dòng)代碼；

第二、需要客戶端記住所有的Redis服務(wù)器的地址；

這個(gè)方案可以使用，但能不能不用改動(dòng)代碼就能實(shí)現(xiàn)擴(kuò)容呢？

方案二：

搭建一個(gè)集群，由于Redis服務(wù)器使用的版本低于3.0，不支持集群，只能通過使用代理，就想到了有名的Redis代理twemproxy。

twemproxy的性能也是杠杠滴，雖然是代理，但它對(duì)訪問性能的影響非常小，連Redis作者都推薦它。

twemproxy使用方便，對(duì)于一個(gè)新手來說，不到一個(gè)小時(shí)就能學(xué)會(huì)使用，而且關(guān)鍵是不用改動(dòng)客戶端代碼，幾乎支持所有的Redis命令和管道操作，只需要改下客戶端的配置文件中配置的Redis的IP和PORT，由原來的Redis的IP和Port改成twemproxy服務(wù)的IP和PORT。

客戶端不需要考慮hash的問題，這些twemproxy會(huì)做，客戶端就像操作一臺(tái)Redis一樣。

上面用了“幾乎”這個(gè)詞，因?yàn)橛行┟?，比?quot;keys *"就不支持

很快部署了好了twemproxy和后面跟著的四個(gè)Redis機(jī)器，壓測(cè)發(fā)現(xiàn)，后面的四臺(tái)Redis的CPU使用率降下來了，但新問題來了，twemproxy也是單進(jìn)程的！性能瓶頸又跑到twemproxy上來了！

方案三：

對(duì)Redis的訪問分為寫和讀，類似生產(chǎn)者和消費(fèi)者， 再仔細(xì)分析，發(fā)現(xiàn)寫的少，讀的相對(duì)多些，這就可以將讀寫分離，寫的往主的寫，讀的從備的讀，遇到的情況恰好是讀和寫是兩個(gè)服務(wù)，做到讀寫分離通過改下配置信息就可以很簡(jiǎn)單的做到，，這樣分散了主Redis的壓力。

這里對(duì)Redis的訪問壓力有好轉(zhuǎn)，但不是長久之計(jì)，比如遇到舉辦活動(dòng)， 數(shù)據(jù)量增大時(shí)，還是會(huì)有性能的風(fēng)險(xiǎn)。

最終采用的方法是綜合方案二和三，如下圖所示：

這種方法對(duì)現(xiàn)有的服務(wù)改動(dòng)最小，可以有效緩解redis壓力的問題

producer端和consumer端的twemproxy使用的hash算法要求一致，不然找不到key了。

如果把方案一也加進(jìn)來，會(huì)比較復(fù)雜，暫時(shí)用不到。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享redis如何擴(kuò)容內(nèi)容對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，遇到問題就找創(chuàng)新互聯(lián)，詳細(xì)的解決方法等著你來學(xué)習(xí)!

新聞標(biāo)題：redis如何擴(kuò)容
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