1. REDIS
charsyam@naver.com
데이터 분배 전략

2. 데이터 분배

3. Range

4. Range
1~백만: 1번
백만1~2백만: 2번

5. Range
Range가 너무 크면
서버별 사용 리소스가
크게 차이날 수 있다.

6. Range
서버 추가 시에 Range 조
절이 없으면 데이터 이동
이 없다.

7. Range
User #1
User #10
User #1000000
User #1000001
User #1000100
User #2000000
User #2000001
User #2000200
User #3000000
ServerUser #1000005
2

8. Modulo

9. Modulo
Id % 서버대수 = k

10. Modulo
서버 대수에 따라서 데이
터 이동이 많아짐.

11. Modulo
가능하면 2배씩 증가하는
게 유리.

12. Modulo
Logical Shard
Physical Shard

13. Modulo
User #1
User #4
User #7
User #2
User #5
User #8
User #3
User #6
User #9
ServerUser #1
1

14. Consistent Hash

15. 서버의 추가/제거 시에
1/n 정도의 데이터만 사라
진다.
Consistent Hash

16. 다른 방식은 데이터의 서버
위치가 고정적이지만, CH
는 유동적
Consistent Hash

17. A
Add A,B,C Server

18. A
B
Add A,B,C Server

19. A
B
C
Add A,B,C Server

20. A
B
C
1
Add Item 1

21. A
B
C
1
2
Add Item 2

22. A
B
C
1
2
3
4
5
Add Item 3,4,5

23. A
B
C
2
3
4
5
Fail!! B Server

24. A
B
C
1
2
3
4
5
Add Item 1 Again -> Allocated C
Server

25. A
B
C
1
2
3
4
5
1
Recover B Server -> Add Item 1

26. Indexed

27. Indexed
해당 데이터가 어디 존재하
는지 Index 서버가 따로 존
재

28. Indexed
해당 데이터가 어디 존재하
는지 Index 서버가 따로 존
재

29. Indexed
Index 변경으로 데이터 이
동이 자유롭다.

30. Indexed
Index 서버에 대한 관리가
추가로 필요.

31. Indexed
User #1
User #2000
User #1000000
User #2
User #2001
User #10000
User #3
User #6
User #5000
ServerUser #5000
3
Index Server
User 5000 is
in 3

32. 그외 이슈들
캐시는 얼마나 둬야 할까? 또는 사이징?
Multiget Hole 문제
로컬 캐쉬

33. 캐시 사이징
최근의 추세는 캐시빨…
데이터량, 처리 속도등을 고려해야 함
캐시 서버가 몇대까지 죽어도 괜찮을까?
장비가 많은것 보다는 좋은 장비에 여
러 개 띄우는게 더 유리…

34. 로컬 캐쉬
보통은 Remote Cache
Network, Latency, 성능등의 이슈
적절한 로컬 캐쉬를 사용하면 유리
Expire Time을 짧게 가져감

35. Multiget Hole
친구의 정보를 가져올 때…
캐시 서버가 1대에서 3대로 늘면…
정말 캐시 서버의 부하는 1/3일까요?
내 친구 모두를 가져오면…

36. Thank you.