redis阶段性总结:1T以上海量数据+10万以上QPS高并发+99.99%高可用

1、讲解redis是为了什么?

topic:高并发、亿级流量、高性能、海量数据的场景,电商网站的商品详情页系统的缓存架构

商品详情页系统,大型电商网站,会有很多部分组成,但是支撑高并发、亿级流量的,主要就是其中的大型的缓存架构

在这个大型的缓存架构中,redis是最最基础的一层

高并发,缓存架构中除了redis,还有其他的组成部分,但是redis至关重要

大量的离散请求,随机请求,各种你未知的用户过来的请求,上千万用户过来访问,每个用户访问10次; 集中式的请求,1个用户过来,一天访问1亿次

支撑商品展示的最重要的,就是redis cluster,去抗住每天上亿的请求流量,支撑高并发的访问

redis cluster在整个缓存架构中,如何跟其他几个部分搭配起来组成一个大型的缓存系统,后面再讲

2、讲解的redis可以实现什么效果?

我之前一直在redis的各个知识点的讲解之前都强调一下,我们要讲解的每个知识点,要解决的问题是什么???

redis:持久化、复制(主从架构)、哨兵(高可用,主备切换)、redis cluster(海量数据+横向扩容+高可用/主备切换)

持久化:高可用的一部分,在发生redis集群灾难的情况下(比如说部分master+slave全部死掉了),如何快速进行数据恢复,快速实现服务可用,才能实现整个系统的高可用

复制:主从架构,master -> slave 复制,读写分离的架构,写master,读slave,横向扩容slave支撑更高的读吞吐,读高并发,10万,20万,30万,上百万,QPS,横向扩容

哨兵:高可用,主从架构,在master故障的时候,快速将slave切换成master,实现快速的灾难恢复,实现高可用性

redis cluster:多master读写,数据分布式的存储,横向扩容,水平扩容,快速支撑高达的数据量+更高的读写QPS,自动进行master -> slave的主备切换,高可用

让底层的缓存系统,redis,实现能够任意水平扩容,支撑海量数据(1T+,几十T,10G * 600 redis = 6T),支撑很高的读写QPS(redis单机在几万QPS,10台,几十万QPS),高可用性(给我们每个redis实例都做好AOF+RDB的备份策略+容灾策略,slave -> master主备切换)

1T+海量数据、10万+读写QPS、99.99%高可用性

3、redis的第一套企业级的架构

如果你的数据量不大,单master就可以容纳,一般来说你的缓存的总量在10G以内就可以,那么建议按照以下架构去部署redis

redis持久化+备份方案+容灾方案+replication(主从+读写分离)+sentinal(哨兵集群,3个节点,高可用性)

可以支撑的数据量在10G以内,可以支撑的写QPS在几万左右,可以支撑的读QPS可以上10万以上(随你的需求,水平扩容slave节点就可以),可用性在99.99%

4、redis的第二套企业级架构

如果你的数据量很大,比如我们课程的topic,大型电商网站的商品详情页的架构(对标那些国内排名前三的大电商网站,宝,东,*宁易购),数据量是很大的

海量数据

redis cluster

多master分布式存储数据,水平扩容

支撑更多的数据量,1T+以上没问题,只要扩容master即可

读写QPS分别都达到几十万都没问题,只要扩容master即可,redis cluster,读写分离,支持不太好,readonly才能去slave上读

支撑99.99%可用性,也没问题,slave -> master的主备切换,冗余slave去进一步提升可用性的方案(每个master挂一个slave,但是整个集群再加个3个slave冗余一下)

我们课程里,两套架构都讲解了,后续的业务系统的开发,主要是基于redis cluster去做

5、我们现在课程讲解的项目进展到哪里了?

我们要做后续的业务系统的开发,redis的架构部署好,是第一件事情,也是非常重要的,也是你作为一个架构师而言,在对系统进行设计的时候,你必须要考虑到底层的redis的并发、性能、能支撑的数据量、可用性

redis:水平扩容,海量数据,上10万的读写QPS,99.99%高可用性

从架构的角度,我们的redis是可以做到的,水平扩容,只要机器足够,到1T数据量,50万读写QPS,99.99%

正式开始做大型电商网站的商品详情页系统,大规模的缓存架构设计

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 227,022评论 6 528
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 97,760评论 3 412
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 174,687评论 0 373
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 62,318评论 1 307
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 71,112评论 6 405
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 54,645评论 1 320
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 42,724评论 3 435
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 41,885评论 0 285
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 48,387评论 1 330
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 40,368评论 3 354
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 42,506评论 1 365
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 38,063评论 5 355
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 43,759评论 3 343
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 34,150评论 0 25
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 35,414评论 1 281
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 51,080评论 3 386
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 47,494评论 2 370

推荐阅读更多精彩内容