Comment Uber a servi 40 millions de lectures avec le cache Redis intégré ?

"Il y a 3 parties principales de la mise en œuvre :

1 - CacheFront lit et écrit avec CDC

• Uber a créé CacheFront - une solution de mise en cache intégrée avec Redis, Docstore et MySQL.

• Plutôt que le microservice, le moteur de requêtes de Docstore communique avec Redis pour les demandes de lecture.

• Pour les accès au cache, le moteur de requête récupère les données de Redis. En cas d'échec du cache, la requête est adressée au moteur de stockage et à la base de données.

• Dans le cas d'écritures, le service CDC (Flux) de Docstore invalide les enregistrements dans Redis. Il suit les événements du journal binaire MySQL pour déclencher l'invalidation.

2 - Réchauffement du cache multi-régions avec Redis Streaming

• Un basculement de région peut entraîner des échecs de cache et surcharger la base de données.

• Pour gérer cela, l'équipe d'ingénierie d'Uber utilise la réplication Redis interrégionale. Cela se fait en suivant le flux d'écriture Redis pour répliquer les clés vers la région distante.

• Dans la région distante, le consommateur de flux envoie des requêtes de lecture au moteur de requête qui lit la base de données et met à jour le cache.

3 - Partage Redis et Docstore

• Toutes les équipes d'Uber utilisent Docstore et certaines génèrent un nombre considérable de requêtes.

• Les instances Redis et Docstore sont partitionnées ou partitionnées pour gérer la charge. Mais un seul cluster Redis en panne peut créer un fragment de base de données chaud.

• Pour éviter cela, ils ont partitionné le cluster Redis en utilisant un schéma différent du partitionnement de la base de données. Cela garantit que la charge est répartie uniformément. "

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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