क्या रेडिस मजबूत स्थिरता का समर्थन करता है

Question

मैं जावा एप्लिकेशन को .NET पर पोर्ट करने के लिए देख रहा हूं, एप्लिकेशन वर्तमान में बहुत अधिक ईएचसीएच का उपयोग करता है और जोर देता है कि वह मजबूत स्थिरता का समर्थन करना चाहता है (http://ehcache.org/documentation/get-started/स्थिरता-विकल्प)।

मैं एश कैश के स्थान पर रेडिस का उपयोग करना चाहता हूं लेकिन क्या रेडिस मजबूत स्थिरता का समर्थन करता है या केवल अंतिम स्थिरता का समर्थन करता है?

मैंने रेडिस क्लस्टर की बात देखी है लेकिन मुझे लगता है कि यह अभी तक रिलीज का एक छोटा रास्ता है।

या क्या मैं यह गलत देख रहा हूं? यदि रेडिस इंस्टेंस एक अलग सर्वर पर पूरी तरह से बैठता है और दो फ्रंटेंड सर्वरों की सेवा करता है तो हमें मास्टर/स्लेव स्टाइल मामले को देखने की आवश्यकता होने से पहले कितना बड़ा हो सकता है?

Answer 1

रेडिस का एक उदाहरण लगातार है। कई मामलों में स्थिरता के विकल्प हैं। @antirez (रेडिस डेवलपर) ने हाल ही में एक ब्लॉग पोस्ट, Redis data model and eventual consistency लिखा, और रेडिस की छायांकन के लिए Twemproxy की सिफारिश की, जो आपको कई उदाहरणों पर स्थिरता प्रदान करेगी।

मुझे एह कैश नहीं पता है, इसलिए इस पर टिप्पणी नहीं कर सकती कि रेडिस एक उपयुक्त प्रतिस्थापन है या नहीं। Twemproxy के साथ एक संभावित समस्या (.NET को पोर्ट करना) ऐसा लगता है कि यह केवल लिनक्स पर चल रहा है।

एक रेडिस उदाहरण कितना बड़ा हो सकता है? इस पर निर्भर करता है कि आपके पास कितनी रैम है। यह कितना जल्दी मिलेगा? इस पर निर्भर करता है कि आपका डेटा कैसा दिखता है।

उसने कहा, मेरे अनुभव में रेडिस डेटा को काफी कुशलता से स्टोर करता है। एक ऐप में 200k उपयोगकर्ताओं, 20k लेख, ऑब्जेक्ट्स, साप्ताहिक लीडर बोर्ड, आंकड़े इत्यादि के बीच सभी रिश्ते हैं (कुल में 330k चाबियाँ) 400 एमबी रैम में।

रेडिस का उपयोग करना आसान और काम करने में मजेदार है। इसे आज़माएं और देखें कि क्या यह आपकी आवश्यकताओं को पूरा करता है। यदि आप इसका उपयोग करने का निर्णय लेते हैं और शायद एक दिन शेड करना चाहते हैं, तो शुरुआत से अपने डेटा को दाढ़ी दें।

Answer 2

रेडिस बॉक्स से दृढ़ता से संगत नहीं है। आपको इसे लगातार बनाने के लिए शायद तीसरे पक्ष के समाधान लागू करने की आवश्यकता होगी।

लिखें सुरक्षा Redis क्लस्टर नोड्स के बीच अतुल्यकालिक प्रतिकृति का उपयोग करता है, और पिछले विफलता अंतर्निहित मर्ज समारोह जीतता है: यहाँ डॉक्स से एक उद्धरण है। इसका मतलब है कि आखिरी निर्वाचित मास्टर डेटासेट अंततः सभी अन्य प्रतिकृतियों को बदल देता है। विभाजन के दौरान लिखना संभव होने पर हमेशा एक खिड़की होती है। हालांकि ये खिड़कियां एक ऐसे ग्राहक के मामले में बहुत अलग हैं जो अधिकांश स्वामी से जुड़ी है, और एक ग्राहक जो अल्पसंख्यकों के अल्पसंख्यक से जुड़ा हुआ है।

आमतौर पर आपको एक वितरित विभाजन सिस्टम में मजबूत स्थिरता प्राप्त करने के लिए तुल्यकालिक प्रतिकृति की आवश्यकता होती है।