Wie hat Uber 40 Millionen Lesevorgänge mit integriertem Redis-Cache bereitgestellt?

"Die Implementierung besteht aus drei Hauptteilen:

1 - CacheFront-Lese- und Schreibvorgänge mit CDC

Uber hat CacheFront entwickelt - eine integrierte Caching-Lösung mit Redis, Docstore und MySQL.
Anstelle des Microservice kommuniziert die Abfrage-Engine von Docstore für Leseanfragen mit Redis.
Bei Cache-Treffern ruft die Abfrage-Engine Daten von Redis ab. Bei Cache-Fehlern geht die Anfrage an die Speicher-Engine und die Datenbank.
Bei Schreibvorgängen macht der CDC-Dienst (Flux) von Docstore die Datensätze in Redis ungültig. Es verfolgt MySQL-Binlog-Ereignisse, um die Ungültigmachung auszulösen.

2 - Cache-Erwärmung in mehreren Regionen mit Redis-Streaming

Ein Regions-Failover kann zu Cache-Fehlern führen und die Datenbank überlasten.
Um dies zu bewältigen, nutzt das Engineering-Team von Uber die regionsübergreifende Redis-Replikation. Dies erfolgt durch Tailing des Redis-Schreibstroms, um Schlüssel in die Remote-Region zu replizieren.
In der Remote-Region sendet der Stream-Consumer Leseanforderungen an die Abfrage-Engine, die die Datenbank liest und den Cache aktualisiert.

3 - Redis- und Docstore-Sharding

Alle Teams bei Uber nutzen Docstore und einige generieren eine große Anzahl von Anfragen.
Sowohl Redis- als auch Docstore-Instanzen sind Shards oder Partitionen, um die Last zu bewältigen. Aber wenn ein einzelner Redis-Cluster ausfällt, kann ein heißer DB-Shard entstehen.
Um dies zu verhindern, haben sie den Redis-Cluster nach einem Schema partitioniert, das sich vom DB-Sharding unterschied. Dadurch wird eine gleichmäßige Lastverteilung gewährleistet. "

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