Uber はどのようにして統合 Redis キャッシュを使用して 4,000 万件の読み取りを処理したのでしょうか?

"実装には 3 つの主要な部分があります。

1 - CDC を使用した CacheFront の読み取りおよび書き込み

Uber は、Redis、Docstore、MySQL を備えた統合キャッシュソリューションである CacheFront を構築しました。
マイクロサービスではなく、Docstore のクエリエンジンは読み取りリクエストのために Redis と通信します。
キャッシュヒットの場合、クエリエンジンは Redis からデータをフェッチします。キャッシュミスの場合、リクエストはストレージエンジンとデータベースに送られます。
書き込みの場合、Docstore の CDC サービス (Flux) は Redis 内のレコードを無効にします。 MySQL binlog イベントを追跡して、無効化をトリガーします。

2 - Redis ストリーミングによるマルチリージョンキャッシュのウォーミング

リージョンのフェイルオーバーにより、キャッシュミスが発生し、データベースに過負荷がかかる可能性があります。
これに対処するために、Uber のエンジニアリングチームはクロスリージョン Redis レプリケーションを使用しています。これは、Redis 書き込みストリームを追跡してキーをリモートリージョンに複製することによって行われます。
リモートリージョンでは、ストリームコンシューマがクエリエンジンに読み取りリクエストを発行し、クエリエンジンがデータベースを読み取り、キャッシュを更新します。

3 - Redis と Docstore シャーディング

Uber のすべてのチームが Docstore を使用しており、一部のチームは膨大な数のリクエストを生成します。
Redis インスタンスと Docstore インスタンスは両方とも、負荷を処理するためにシャード化またはパーティション化されています。ただし、単一の Redis クラスターがダウンすると、ホット DB シャードが作成される可能性があります。
これを防ぐために、DB シャーディングとは異なるスキームを使用して Redis クラスターをパーティション分割しました。これにより、負荷が確実に均等に分散されます。 "

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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