[REDIS] 데이터베이스로 레디 스

데이터베이스로 레디 스

나는 데이터베이스가 아닌 캐시로 레디 스를 사용하고 싶습니다. 내 (제한적) 이해에서 레디 스는 메모리 내 데이터 저장소입니다. 무엇 레디 스를 사용하는 위험이며 어떻게 완화 할 수 있습니까?

해결법

1. ==============================

   1.당신은 여러 가지 방법으로 권위있는 저장소로 레디 스를 사용할 수 있습니다 :

   당신은 여러 가지 방법으로 권위있는 저장소로 레디 스를 사용할 수 있습니다 :

   수평선에 레디 스 클러스터 - 이것은 특별히 HA 및 확장 성으로 도움이 될 수있는 방법에 레디 스를 실행하는 방법으로 설계되었습니다. 그러나,이 적어도 다른 6 개월 정도가 표시되지 않습니다.

2. ==============================

   2.레디 스는 디스크에 데이터를 다시 쓰기 가능한 메모리를 저장한다. 당신은 메이크업에 fsync를 수행하는 방법을 여러 번 지정할 수 있습니다 것은 안전을 레디 스 (뿐만 아니라 느린 => 트레이드 오프).

   레디 스는 디스크에 데이터를 다시 쓰기 가능한 메모리를 저장한다. 당신은 메이크업에 fsync를 수행하는 방법을 여러 번 지정할 수 있습니다 것은 안전을 레디 스 (뿐만 아니라 느린 => 트레이드 오프).

   레디 스 정말 가게 (임무) 그 안에 중요한 데이터에 아직 상태에있는 경우하지만 여전히 나는 확실하지 오전 (아직?). 예를 들어, 그것은 큰 문제가 아닌 경우 1 개 트윗 (twitter.com) 또는 뭔가 비슷한 가져 오기 losts는 나는 확실히 레디 스을 사용하는 경우. 레디 스의 자신의 웹 사이트에서 지속성에 대한 가능한 많은 정보가있다.

   또한 antirez (레디 스 메인테이너) 블로그 기사를 읽고에 의해 발생할 수있는 일부 지속성 문제를 알고 있어야합니다. 그는 몇 가지 흥미로운 기사를 가지고 있기 때문에 당신은 자신의 블로그를 읽어야한다.

3. ==============================

   3.레디 스는 메모리 저장 장치이기 때문에, 당신은 당신에게 기계의 메모리 크기에 맞지 않는 대용량 데이터를 저장할 수 없습니다. 이 저장하는 데이터가 RAM 크기의 1/3보다 큰 경우 레디 스는 일반적으로 매우 나쁜 일. 그래서,이 데이터베이스로 레디 스를 사용하는 치명적인 한계입니다.

   레디 스는 메모리 저장 장치이기 때문에, 당신은 당신에게 기계의 메모리 크기에 맞지 않는 대용량 데이터를 저장할 수 없습니다. 이 저장하는 데이터가 RAM 크기의 1/3보다 큰 경우 레디 스는 일반적으로 매우 나쁜 일. 그래서,이 데이터베이스로 레디 스를 사용하는 치명적인 한계입니다.

   물론, 당신은 몇 가지 레디 스 인스턴스로 당신에게 빅 데이터를 배포 할 수 있습니다,하지만 당신은 자신의 수동에 모든 것을해야한다. 작업은 일반적으로 (당신이 처음부터 단 1 인스턴스가 가정)과 같이 수행 할 수 :

   이 레디 스를 확장하는 방법을 방법입니다! 또한 이동 중에 쓰기를 방지하기 위해 서비스를 중지해야합니다.

   우리가 만나는 경험을 위해, 우리는 레디 스이 결론을 가지고 : 레디 스 더 30G 데이터보다 저장하는 올바른 선택이 아니다, 레디 스는 레디 스 프로토 타입 개발에 매우 ​​적합합니다, 확장 성이 없습니다.

   우리는 나중에, SSDB (https://github.com/ideawu/ssdb), 거의 모든 지원 레디 스의 API를, 그것은 1TB의 데이터보다 더 많은 저장에 적합하다는 leveldb 서버 인 레디 스에 대한 대안을 찾을 해당 당신은 하드 디스크의 크기에 따라 달라집니다.

4. ==============================

   4.나는 우리가 우리의 서비스에서 기본 데이터베이스로 레디 스를 사용하여 배운 것을 몇 가지를 공유하고 싶습니다. 우리가 분할 될 수없는 데이터를 가지고 있기 때문에 우리는 레디 스를 선택합니다. 우리는 우리가 하나 개의 상자 밖으로 얻을 수있는 최고의 성능을 얻을 싶어

   나는 우리가 우리의 서비스에서 기본 데이터베이스로 레디 스를 사용하여 배운 것을 몇 가지를 공유하고 싶습니다. 우리가 분할 될 수없는 데이터를 가지고 있기 때문에 우리는 레디 스를 선택합니다. 우리는 우리가 하나 개의 상자 밖으로 얻을 수있는 최고의 성능을 얻을 싶어

   장점 :

   단점 :

from https://stackoverflow.com/questions/4718832/redis-as-a-database by cc-by-sa and MIT license