sql-server - Redis 作为 RDBMS 的缓存

Question

我计划使用 redis 作为现有数据库(MS SQL)的缓存。我想使用 redis 中的数据放在前端。我将处理大约 100GB 的大量数据一天。我将主要有包含时间值和一些计数器值(大约 10-100 列)的表。如果我要根据小时、天等对这些大量数据进行聚合，redis 将如何执行……(即基于时间列。) Redis 是正确的方法还是有其他选择？与 RDBMS 相比，我不知道在处理聚合时 nosql 有多好。 在这种情况下，MonogoDB 会怎么做？

谢谢

Answer 1

如果您需要存储 100Gb 并且您不希望您的数据集增长太多，请从 3 个 redis 实例开始，每个实例具有 64Gb 的 RAM，总共 192Gb，足以容纳您的数据集并且成长空间。

每个 redis 实例都是主实例，因此您的数据将在实例之间平均分配。您需要使用简单的哈希算法从应用程序层跨实例进行分片，例如...

(from your application layer)
shardKey = "redis" + getShardKey( cacheKey);
redisConnection = getRedisConnectionByShardKey( shardKey);
//do work with redisConnection here

getShardKey(string) 函数获取 cacheKey，将其转换为整数，然后根据 redis 实例的数量对其进行修改，返回 0、1 或 2。配置连接池每个redis实例，给每个实例起一个名字，比如redis0，redis1等，调用hash函数后，使用shard key获取目标redis的连接实例。获得所需数据后，在应用层进行聚合。

这是一个简单的方法；它在 redis 实例之间平均分配数据(或多或少)，并避免将所有内容都塞入单个 redis 实例。 Redis 是单线程的，所以如果你正在做大量的 I/O，你将受到你的 cpu 处理请求的速度的限制；使用多个实例来分配负载。

当您的数据集增长到超过 180Gb 时，此解决方案就会失效。如果您添加另一个 Redis 实例以容纳更大的数据集，则必须更新哈希函数以反射(reflect)模 4，而不是模 3，并且您将不得不移动大部分数据，这变得很丑陋，因此仅在以下情况下使用此方法您 100% 确定数据集将保持在 150Gb 以下。