Sklepy internetowe
Strony produktów, ceny i stany magazynowe są czytane tysiące razy na sekundę i odświeżane według tagu, gdy zmienia się katalog.
Dane podstawoweWydajność
Cache
Trzymaj najgorętsze dane w pamięci i odpowiadaj na odczyty znacznie poniżej milisekundy, na silniku, który angażuje każdy rdzeń.
- GET/s w potoku, zmierzone
- 36.6M
- precyzja TTL
- ns
- istniejący klienci działają
- RESP2/3
Krok 1 z 5
Czytaj przez cache
Trafienie wraca prosto z pamięci. Baza danych nie jest dotykana.
Przykładowa sesjaplaying
# Czytaj przez cache
hotkv> GET product:1001
"{\"name\":\"Desk lamp\",\"price\":39}"
Animowany przegląd z prawdziwymi poleceniami HotKV i przykładowymi odpowiedziami. Kliknij dowolny krok, aby do niego przejść. Polecenia i odpowiedzi pozostają po angielsku, dokładnie tak, jak je wpisujesz i widzisz w HotKV.
Problem
Bazy danych są wolne i drogie w odpytywaniu o dane odczytywane tysiące razy na sekundę. Każde wyświetlenie strony, wywołanie API lub odświeżenie dashboardu powtarza to samo zapytanie, a baza staje się wąskim gardłem na długo przed Twoją aplikacją.
Jak radzi sobie z tym HotKV
HotKV stoi przed bazą danych i trzyma wyniki w pamięci. Aplikacja najpierw czyta z HotKV i wraca do bazy tylko przy pudle. Ponieważ HotKV wykonuje polecenia na wielu wątkach naraz, ruchliwy cache nie przepuszcza wszystkich klientów przez jeden rdzeń, a tagi pozwalają unieważnić całą grupę wpisów, gdy zmieniają się dane źródłowe.
Krok po kroku
Co się dzieje, polecenie po poleceniu
- 01
Czytaj przez cache
Trafienie wraca prosto z pamięci. Baza danych nie jest dotykana.
GET product:1001 - 02
Pudło, więc wczytaj raz i zapisz w cache
Przy pudle aplikacja raz czyta bazę i zapisuje wynik w cache na pięć minut.
SET product:2002 "{\"name\":\"Oak desk\",\"price\":420}" EX 300 - 03
Taguj wpisy tym, od czego zależą
Każda buforowana strona pokazująca produkty oświetleniowe ma ten sam tag.
TAG.SET product:1001 catalog:lighting - 04
Unieważnij grupę
Ceny się zmieniły. Wypisz każdy klucz z tagiem i usuń je jednym potokiem.
TAG.MEMBERS catalog:lighting - 05
Bardzo krótko żyjące wpisy
Token błyskawiczny, już ustawiony, który musi zniknąć po 250 ms, z precyzją nanosekundową.
NEXPIRE flash:token:9 250000000
Gdzie się sprawdza
Scenariusze z życia
API i backendy mobilne
Odpowiedzi popularnych endpointów są buforowane z krótkimi TTL, więc skoki ruchu trafiają w pamięć zamiast w bazę danych.
Witryny z treścią
Wyrenderowane fragmenty i metadane artykułów są buforowane na minuty i unieważniane według tagu, gdy redaktor publikuje.
Wbudowane
Co dostajesz
TTL od sekund do nanosekund
EXPIRE i PEXPIRE działają, jak oczekujesz. NEXPIRE dodaje precyzję nanosekundową.
EXPIREPEXPIRENEXPIREUnieważnianie według tagu
Oznaczaj klucze przez TAG.SET, a potem znajdź każdy klucz z etykietą.
TAG.SETTAG.MEMBERSOpcjonalna kompresja
Duże ładunki mogą być kompresowane, aby więcej Twojego zbioru roboczego mieściło się w pamięci.
Wielowątkowe odczyty
Polecenia wykonują się na równoległych wątkach, więc przepustowość rośnie wraz z rdzeniami. Liczby są na stronie Wydajność.
GETMGETCzęste pytania
Czy mogę użyć istniejącego klienta Redis?
HotKV mówi protokołem Redis (RESP2 i RESP3), więc standardowi klienci Redis się z nim łączą. Sprawdź opis poleceń dla poleceń, na których polegasz.
Jak unieważnić grupę buforowanych kluczy?
Otaguj klucze przez TAG.SET przy buforowaniu, a następnie wywołaj TAG.MEMBERS i usuń to, co wróci.
Skąd pochodzi liczba 36.6M?
To przepustowość GET w potoku z opublikowanego benchmarku HotKV. Metoda i sprzęt są na stronie Wydajność.
Powiązane przypadki użycia
Wypróbuj na własnym obciążeniu
HotKV mówi protokołem Redis, więc możesz skierować na niego istniejącego klienta i uruchomić te same polecenia.