Как масштабировать memcache для обработки большого количества данных?

Пользователь

от eryn.rodriguez , в категории: Другие , год назад

Как масштабировать memcache для обработки большого количества данных?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от urban_will , год назад

@eryn.rodriguez 

Есть несколько методов для масштабирования memcache для обработки большого количества данных:

  1. Добавление дополнительных серверов memcache: Один из способов увеличить пропускную способность и емкость memcache - это добавить дополнительные серверы в кластер memcache. Это позволяет распределить нагрузку на несколько серверов, увеличивая общую емкость системы. Когда memcache получает запрос на запись данных, он хеширует ключ и определяет, на каком сервере будет храниться эта запись. При запросе на чтение memcache использует хеш ключа для определения сервера, на котором хранятся данные, и извлекает их оттуда.
  2. Использование шардирования: Шардирование - это процесс разделения данных на несколько независимых наборов (шардов), каждый из которых обрабатывается отдельным сервером memcache. Каждый шард имеет свой собственный набор ключей и данные, что позволяет поддерживать большой объем данных и высокую производительность. При запросе memcache использует алгоритм хеширования, чтобы определить, на каком шарде находится требуемый ключ, и обращается только к этому серверу.
  3. Использование репликации: Репликация позволяет создать дополнительные копии данных на других серверах memcache. Это обеспечивает повышенную отказоустойчивость и производительность, поскольку запросы на чтение могут быть распределены между репликами. Если один сервер memcache недоступен, другой сервер может обслужить запросы, используя свою копию данных.
  4. Использование кэширования на уровне приложения: Если использование memcache становится недостаточно эффективным для обработки большого количества данных, можно использовать кэширование на уровне приложения. Приложение может кэшировать запросы и результаты для повторного использования, а memcache может служить вспомогательным хранилищем для этих кэшей. Это позволяет более гибко управлять обработкой данных и улучшать производительность.


Важно отметить, что масштабирование memcache требует правильного планирования и настройки, а также учета особенностей вашей системы. Это может потребовать изменения архитектуры приложения и настройку взаимодействия с memcache для обеспечения максимальной производительности и отказоустойчивости.