記事では、Redisをキャッシュ対データストアとして使用すること、パフォーマンス、データの持続性、およびスケーラビリティへの影響に焦點(diǎn)を當(dāng)てたトレードオフについて説明します。

キャッシュとしてのRedis vs Datastore：トレードオフ

Redisをキャッシュとして使用するかデータストアとして使用するかを検討する場(chǎng)合、いくつかのトレードオフを評(píng)価する必要があります。 Redisは、キャッシュと永続的なデータストアの両方として効果的に機(jī)能できるメモリ內(nèi)データ構(gòu)造ストアですが、各ユースケースには異なる意味があります。

Redisをキャッシュとして使用する： Redisは主にキャッシュとして使用され、頻繁にアクセスされるデータを一時(shí)的に保存するため、プライマリデータベースの負(fù)荷が削減され、アプリケーションの応答時(shí)間が改善されます。この役割では、Redisは通常、ほとんどの場(chǎng)合読み取られたり計(jì)算されるデータのサブセットを保持しており、アプリケーションが必要とするすべてのデータを保存する必要はありません。

RedisをDataStoreとして使用します：対照的に、RedisがDataStoreとして使用される場(chǎng)合、それは主要なデータストレージシステムとして機(jī)能します。このシナリオでは、Redisは必要なすべてのデータを保存し、データの持続性が重要な要素になります。このユースケースは、文字列、リスト、セット、ハッシュなどのさまざまなデータ構(gòu)造をサポートするRedisの機(jī)能を活用して、さまざまなデータストレージのニーズに合わせて多用途になります。

トレードオフ：

1. データの持続性：キャッシュとして使用される場(chǎng)合、Redisはデータの持続性を優(yōu)先しません。これは、キャッシュされたデータをプライマリデータベースから再計(jì)算またはフェッチする可能性があるためです。データストアとして、REDISは、多くの場(chǎng)合、RDBスナップショットやAOF（ファイルのみを追加）ログなどのメカニズムを介して、データの持続性を確保する必要があります。
2. パフォーマンス： Redisは、キャッシュとして使用すると、低遅延データアクセスを提供することに優(yōu)れています。ただし、データストアとして使用する場(chǎng)合、データの持続性を確保するオーバーヘッドのため、パフォーマンスがわずかに影響を受ける可能性があります。
3. スケーラビリティ：レディスをキャッシュとして使用するには、通常、一部のデータが失われて再計(jì)算されると予想されるため、より単純なスケーリング戦略が含まれます。データストアとして使用すると、データの整合性とノード全體の一貫性を維持する必要があるため、スケーリングはより複雑になります。
4. 複雑さとコスト：キャッシュとしてRedisを管理するには、一般に頭上が必要であり、本格的なデータストアとして維持するよりも費(fèi)用がかかります。

これらのトレードオフを理解することにより、開(kāi)発者は、特定のアプリケーションのニーズを満たし、パフォーマンス、データの完全性、運(yùn)用上の複雑さを満たすためにREDISを活用する方法をよりよく決定できます。

Redisをデータストアではなくキャッシュとして使用することで、どのようなパフォーマンスの利點(diǎn)が期待できますか？

Redisをキャッシュとして使用すると、データストアとして使用することよりもいくつかのパフォーマンスの利點(diǎn)が得られます。

1. レイテンシの削減： Redisはメモリ內(nèi)で動(dòng)作します。つまり、データの検索は非常に高速です。キャッシュとして使用すると、Redisは従來(lái)のディスクベースのデータベースよりもはるかに速くアクセスされるデータを提供でき、アプリケーションの遅延を大幅に削減できます。
2. プライマリデータベースの負(fù)荷削減： Redisで頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることにより、プライマリデータベースは、より少ないクエリが向けられているため、負(fù)荷を減らします。これにより、データベースの応答時(shí)間が改善されるだけでなく、摩耗や裂傷を減らすことで壽命を延ばします。
3. ハイスループット： Redisは、キャッシュとして、大量の読み取り要求を効率的に処理できます。一般的にアクセスされるデータをキャッシュすると、プライマリデータベースの読み取り操作の數(shù)が減り、全體的なスループットが高くなります。
4. 効率的なデータ検索： TTL（Live to Live）などのキャッシュメカニズムにより、データの自動(dòng)有効期限が可能になり、キャッシュに新鮮なデータが含まれていることが保証されます。これにより、不必要なデータの統(tǒng)合が回避され、データの検索の効率が維持されます。
5. 簡(jiǎn)略化されたスケーリング：レディスのスケーリングは、通常、データストアとしてスケーリングするよりも、通常より簡(jiǎn)単です。キャッシュとして、Redisはデータの損失をある程度処理することができ、クラスタリング技術(shù)を使用して水平方向にスケーリングしやすくなります。

要約すると、Redisをキャッシュとして使用すると、メモリ內(nèi)の機(jī)能を活用してデータアクセスを加速し、プライマリデータベースの負(fù)荷を減らすことにより、パフォーマンスを最適化し、より応答性の高いアプリケーションになります。

Redisをキャッシュとデータストアとして使用する場(chǎng)合、データの持続性はどのように異なりますか？

Redisのデータの持続性は、キャッシュとしての使用とDataStoreとしての使用との間で大きく異なります。

キャッシュとしてのRedis：

• ボラティリティ：キャッシュとして使用すると、Redisは通常、揮発性になるように構(gòu)成されています。つまり、サーバーの再起動(dòng)または障害時(shí)にデータが失われる可能性があります。これは、キャッシュされたデータをプライマリデータベースから再計(jì)算または取得できるため、許容されます。
• 持続メカニズムはありません： RedisはRDBスナップショットやAOFログなどの持続メカニズムをサポートしますが、Redisが純粋にオーバーヘッドを減らすためにキャッシュとして使用される場(chǎng)合、それらはしばしば無(wú)効または最小化されます。
• データの有効期限：キャッシュされたデータには多くの場(chǎng)合、TTLセットがあり、自動(dòng)データの有効期限が可能になり、キャッシュデータの一時(shí)的な性質(zhì)をさらに強(qiáng)調(diào)します。

データストアとしてのRedis：

• 持続性：データストアとして、Redisはデータの耐久性と持続性を確保する必要があります。これは、データセットを定期的にディスクに保存するRDBスナップショットと、すべての書(shū)き込み操作を記録するAOFログによって達(dá)成されます。
• データの整合性：データの整合性が重要になるようにし、RedisはRDBとAOFの両方を同時(shí)に使用して、パフォーマンスとデータの安全性のバランスをとることができます。 RDBはポイントインタイムバックアップを提供し、AOFは連続ログを維持します。
• 構(gòu)成： appendonly yesなどのRedis構(gòu)成と構(gòu)成ファイルのコマンドsaveことは、データの持続方法と時(shí)期を管理するために積極的に使用されます。

本質(zhì)的に、キャッシュとしてのRedisは非密接で揮発性の余裕がありますが、DataStoreとしてRedisはデータの持続性と完全性を優(yōu)先し、RDBやAOFなどのメカニズムを使用してこれを達(dá)成する必要があります。

Redisをデータストアでキャッシュとして選択することのスケーラビリティの意味は何ですか？

DataStoreに対するキャッシュとしてRedisを選択することのスケーラビリティへの影響は重要であり、慎重に考慮する必要があります。

キャッシュとしてのRedisのスケーラビリティ：

• よりシンプルな水平スケーリング：キャッシュとしてのスケーリングRedisは、データの損失にある程度耐えることができるため、しばしば簡(jiǎn)単です。 Redis ClusterまたはRedis Sentinelを使用して、複數(shù)のノードに負(fù)荷を分散させることができ、キャッシュされたデータの高可用性と冗長(zhǎng)性に焦點(diǎn)を當(dāng)てています。
• ロードバランス：キャッシュとしてRedisは読み取られたワークロードを処理できるため、ロードバランサーは複數(shù)のRedisインスタンスに読み取りリクエストを効率的に配布し、複雑さを大幅に向上させることなくスケーラビリティを向上させることができます。
• オーバーヘッドの低下：キャッシュとしてRedisを管理するには、通常、オーバーヘッドが少なくなります。これは、持続性とデータの整合性の懸念がそれほど重要ではないためです。これにより、トラフィックの要求に基づいてノードを簡(jiǎn)単に追加または削除できます。

データストアとしてのRedisのスケーラビリティ：

• 複雑なデータ分布： Redisがデータストアとして使用されると、データの整合性とノード全體の一貫性を維持する必要があるため、スケーリングがより複雑になります。 Redisクラスターを使用できますが、すべてのデータが複製され、一貫して利用可能な展開(kāi)の複雑さが増加するようにします。
• データシャード：データストアとして効果的にスケーリングするには、データシェルディング（パーティション）が必要になります。これには、データがノード間でどのように分散されるかを慎重に計(jì)畫(huà)し、負(fù)荷分布の均一な狀態(tài)を確保し、クロスノード操作を最小化することが含まれます。
• 持続性オーバーヘッド：データの永続性の必要性は、DataStoreとしてRedisをスケーリングするときに追加のオーバーヘッドを追加します。 RDBスナップショットとAOFログが、複數(shù)のノードで正しく処理されることを確認(rèn)すると、管理の複雑さが追加されます。
• より高いコスト：データストアとしてのREDISのスケーラビリティの取り組みは、メモリと永続性の要件の両方を処理するためのより堅(jiān)牢なハードウェアが必要であるため、より高いコストが発生する可能性があります。

結(jié)論として、両方の構(gòu)成をスケーリングできますが、Redisをキャッシュとして使用すると、一般に、データの持続性と整合性を維持することでスケーリングプロセスを複雑にするデータストアとして使用するのと比較して、よりシンプルで費(fèi)用対効果の高いスケーラビリティが提供されます。

以上がキャッシュとしてのRedis vs Datastore：トレードオフ。の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。