Redis 刷脸支付系统优化详解 -- Redis Sentinel 模式搭建

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前言

Redis 是一款常用的内存型 key-value 存储数据库,在实际应用场景中,Redis 通常被用于构建高并发的数据查询、缓存系统和分布式锁等。在这些应用场景中,Redis 往往需要具有高可用和高稳定性的特性。本文将介绍 Redis Sentinel 模式的搭建和优化方案,以及如何应用于刷脸支付系统的场景中。

Redis Sentinel

Redis Sentinel 是为了解决 Redis 主从同步复制中出现的单点(Master)故障而开发的一种高可用方案。在 Redis Sentinel 模式中,有多个 Redis 实例作为 Master 和 Slave,其中 Master 负责读写,Slave 负责只读;同时,一组 Sentinel 管理员节点,可以自动完成实例的监控切换、故障恢复等功能。

Redis Sentinel 模式的搭建

1. Redis Sentinel 的部署

为搭建 Redis Sentinel,需要至少部署三个 Redis 节点,其中一个为 Master,另外两个为 Slave。除此之外,还需要部署三个 Sentinel 节点作为管理员节点,完成实例的监控和切换等功能。

下面的示例中,我们将 Redis Sentinel 集群部署在三台物理机中,其中主机IP地址分别为:192.168.1.100、192.168.1.101、192.168.1.102;Redis Sentinel 主要端口默认为 26379。

Step1: 部署 Redis 实例

  • 在三台机器上都安装 Redis

  • 在主节点(192.168.1.100)上新建一个 redis.conf 文件:

  • 在从节点1(192.168.1.101)上新建一个 redis.conf 文件:
  • 在从节点2(192.168.1.102)上新建一个 redis.conf 文件:
  • 启动三个实例的 Redis 服务

2. 安装 Redis Sentinel

  • 在三台机器上都安装 Redis Sentinel

  • 在主节点(192.168.1.100)上新建一个 sentinel.conf 文件:

其中,sentinel monitor mymaster 192.168.1.100 6379 2 表示监控的 Redis 实例为‘mymaster’,其 IP 为 192.168.1.100,Port 为 6379,其中的 2 则是指 Sentinel 所需选举的数量。 sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000 表示 Sentinel 判定实例是不可用的时间 sentinel failover-timeout mymaster 60000 表示若超过 60000ms (即60秒), Sentinel 才会进行故障转移(Failover)的操作。

  • 在 Slave 节点,也需要新建一个 sentinel.conf 文件:

启动 sentinel 服务

3. 测试过程

在实现 Sentinel 之后,需要进行测试来确保 Sentinel 工作正常。若 Master 出现故障,则 Sentinel 将容忍一些时间去观测,之后将会选举一个 Slave 作为新的 Master。

Redis 刷脸支付系统优化方案

在刷脸支付系统中,需要对 Redis 进行优化才能满足高并发、高可用、高性能等要求。对于性能问题,可以使用 Redis 排序等内部命令进行优化,实现 Redis 数据访问速度的提升。而对于高可用问题,则可新增 Redis Sentinel 集群方案来优化。

同时,还应考虑如何减少 Redis 的 IO 操作,以及如何搭建 Redis 集群模式以应对高并发和突发流量等问题。因此,下面将具体介绍关于 Redis 刷脸支付系统的优化方案。

集群架构搭建

在集群架构的搭建中,Redis Sentinel 模式可用于实现高可用,同时,还可使用 Redis Cluster (一个面向大规模 Redis 集群的高可用方案)实现高可用和高扩展性。需要注意的是在 Redis Cluster 中,向所有主节点写入或读取数据时,需要对每个节点都进行操作,这可能会降低性能,但是支持更多的扩展性。

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优化 Redis 访问速度

对于 Redis 的访问速度问题,我们可以对以下几个方面进行优化:

  1. 优化持久化存储: 当 Redis 存储运行达到一定量级时,为保证数据不会因程序意外的崩溃等故障导致数据丢失,需要进行持久化存储。在同步数据时,使用 Redis 的内部命令 RDB Menory Snapshot ,该命令将设计到 Redis 数据库的字符流进行持久化,并自动存储在磁盘中。

  2. 优化数据结构: Redis 不同于传统的关系型数据库,其基于内存的存储特性使其适合存储键值对类型的简单数据,而且其内部命令多采用优化的高效数据结构来实现高速读写,如 hash、list 、set 、sorted-set 等。

  3. 优化 Redis 客户端: 对于 Redis 客户端的读写,可使用 pipeline 机制批处理 Redis 的读写,以此来减少 Redis 的网络开销,提升操作效率。

减少 Redis IO 操作

在刷脸支付系统中,需要考虑如何减少 Redis 的 IO 操作,以提高 Redis 的性能。一般需要从以下两个方面进行优化:

  1. 采用 Redis 排序: 优化排序是 Redis 中 IO 操作的一个重要方面。在 Redis 中排序操作是通过内部方法 zrange 和 zrangebyscore 来完成的,由于 zrange 和 zrangebyscore 从 Redis 中获取数据,所以对于需要返回大量数据的情况,需要对其进行优化,一般可以采用PIPELINE指令的技术来降低需要的参数。

  2. 采用 Redis Cache: 对于刷脸支付系统中的大量读取操作,Redis Cache 可以在读取频繁的数据时,将数据存储在 Redis Cache 中,以后再次读取的时候就可以从Redis 实例中直接获取数据,从而减少Redis IO的操作。

总结

本文简要介绍了 Redis Sentinel 模式的搭建和优化方案,以及如何应用于刷脸支付系统的场景中。在实际应用中,我们还需要同时考虑到 Redis 数据的安全性和数据的备份,以确保 Redis 数据库的高可用性、高稳定性及高安全性。

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