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隨著Internet的發(fā)展，更多的應(yīng)用分布式部署到了全球范圍，這里有數(shù)據(jù)庫，消息代理，緩存等，使得交互延遲更低。其中訪問遠(yuǎn)程Redis是架構(gòu)師們非常關(guān)心的問題，因為它涉及到大量時間成本。
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Redis在很多場景中都是延時敏感型場景。比如緩存、消息排隊和推送等，高延時通常會降低服務(wù)質(zhì)量。為了提升訪問性能，開發(fā)團(tuán)隊就需求對Redis做遠(yuǎn)程訪問的優(yōu)化。
一種最基本的優(yōu)化思路是把Redis部署到本地區(qū)，可以做到很短的網(wǎng)絡(luò)延遲。但是把Redis部署到每一個分區(qū)，有可能會帶來很多存儲、服務(wù)器、部署和維護(hù)的成本，主從復(fù)制也會非常復(fù)雜，因此一般是不易實施的優(yōu)化方案。
另一種廣泛采用的優(yōu)化思路就是空間分割和數(shù)據(jù)復(fù)制?？臻g分割的思路很簡單，就是把大規(guī)模的數(shù)據(jù)架構(gòu)劃分到不同的空間區(qū)域，比如按地區(qū)劃分，來解決遠(yuǎn)程Redis的訪問性能。具體可以使用框架的空間分割配置功能。
除此之外，Redis針對跨域的訪問過程中也支持基于云的數(shù)據(jù)復(fù)制機制。它可以把Redis的數(shù)據(jù)復(fù)制到差異化的云服務(wù)，比如AWS, Google Cloud, Azure等，從而實現(xiàn)訪問遠(yuǎn)程Redis時間成本的降低。
在還可以使用中間件、服務(wù)發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)動態(tài)訪問，這樣就可以把網(wǎng)絡(luò)訪問延遲降低到可接受的范圍。
比如Ribbon這種請求負(fù)載均衡器，它可負(fù)責(zé)根據(jù)服務(wù)負(fù)載狀態(tài)對服務(wù)進(jìn)行負(fù)載均衡。
例如：
“`java
// 初始化請求負(fù)載均衡器
IRule iRule = new RandomRule();
// 實例化Ribbon負(fù)載均衡器
IClientConfig config = IClientConfig.Builder.newBuilder().build();
ServerList serverList = new ServerList();
AvlabilityFilteringRule filter = new AvlabilityFilteringRule(config);
RibbonLoadBalancerContext balancerContext = new RibbonLoadBalancerContext(iRule,filter,config,serverList);
“`
要改善遠(yuǎn)程Redis的訪問性能，應(yīng)用開發(fā)者可以按照一定的思路來進(jìn)行優(yōu)化，比如把Redis部署到局部區(qū)域，空間分割，復(fù)制數(shù)據(jù)，以及使用中間件和服務(wù)發(fā)現(xiàn)等。按照不同的場景要求，選擇合適的優(yōu)化方案，才可以帶來良好的訪問性能。
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網(wǎng)站標(biāo)題：訪問遠(yuǎn)程Redis，時間成本太高（訪問遠(yuǎn)程redis太慢）
轉(zhuǎn)載源于：http://m.5511xx.com/article/cdpgeho.html
