• 34_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

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