Sự khác biệt giữa sao chép (replication) và phân mảnh (sharding) trong Redis là gì?

Question

Xuân Vũ · Accepted Answer

Trong Redis, sao chép (replication) và phân mảnh (sharding) là hai khái niệm khác nhau nhưng đều được sử dụng để quản lý dữ liệu trên nhiều máy chủ. Mỗi kỹ thuật phục vụ các mục đích và giải quyết các vấn đề khác nhau.
1. Sao chép (Replication)
Mục đích: Sao chép dữ liệu để tăng tính sẵn sàng và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.
Cách hoạt động:
Redis sử dụng mô hình master-slave replication, trong đó một node master chứa bản chính của dữ liệu, và một hoặc nhiều node slave sao chép dữ liệu từ master.
Tất cả các cập nhật (ghi) chỉ xảy ra trên master, và các slave chỉ sao chép lại những thay đổi đó để giữ cho dữ liệu đồng bộ.
Các node slave có thể xử lý các yêu cầu đọc dữ liệu, giúp giảm tải cho node master. Tuy nhiên, mọi yêu cầu ghi đều phải đi qua master.
Ưu điểm:
Tăng cường khả năng chịu lỗi (fault tolerance): Nếu master gặp sự cố, một node slave có thể được thăng cấp thành master để tiếp tục hoạt động.
Tăng cường hiệu suất đọc: Với việc đọc dữ liệu có thể được phân phối trên nhiều node slave, hệ thống có thể xử lý nhiều yêu cầu đọc hơn.
Nhược điểm:
Khả năng mở rộng ghi bị hạn chế: Tất cả các thao tác ghi đều phải đi qua master, do đó, master có thể trở thành điểm giới hạn cho việc mở rộng ghi.
Mức độ nhất quán không phải lúc nào cũng tuyệt đối: Có thể xảy ra tình trạng trễ trong quá trình sao chép từ master sang slave, khiến dữ liệu trên slave không hoàn toàn đồng bộ ngay lập tức với master.
Tóm tắt: Replication chủ yếu phục vụ mục đích tăng cường khả năng chịu lỗi và cải thiện hiệu suất đọc bằng cách sao chép dữ liệu từ một node master sang nhiều node slave.
2. Phân mảnh (Sharding)
Mục đích: Chia nhỏ dữ liệu để phân phối khối lượng công việc trên nhiều node và cải thiện khả năng mở rộng theo chiều ngang (horizontal scaling).
Cách hoạt động:
Dữ liệu được phân chia thành nhiều mảnh (shards) và mỗi mảnh được lưu trữ trên một node Redis khác nhau. Mỗi node chịu trách nhiệm quản lý một phần của dữ liệu tổng thể.
Việc phân chia này thường dựa trên các khóa dữ liệu. Ví dụ, một hàm băm (hashing function) có thể được sử dụng để quyết định mảnh nào sẽ lưu trữ một key cụ thể.
Cả ghi và đọc đều được phân phối trên các mảnh khác nhau, giúp hệ thống có thể mở rộng để xử lý lượng lớn yêu cầu một cách đồng thời.
Ưu điểm:
Khả năng mở rộng cả ghi và đọc: Phân mảnh giúp hệ thống mở rộng để xử lý nhiều yêu cầu ghi và đọc bằng cách phân phối dữ liệu trên nhiều node.
Không có một điểm tắc nghẽn duy nhất: Mỗi node chỉ xử lý một phần dữ liệu, nên khả năng mở rộng theo chiều ngang rất mạnh mẽ.
Nhược điểm:
Phức tạp hơn trong quản lý: Phân mảnh yêu cầu phải xử lý việc phân phối dữ liệu, đồng thời cần cơ chế để xác định mảnh nào chứa dữ liệu nào.
Không có sao lưu tự động: Mỗi mảnh dữ liệu là duy nhất và không có sự sao lưu giữa các mảnh, vì vậy nếu một mảnh bị mất, dữ liệu trong mảnh đó cũng mất nếu không có cơ chế sao lưu riêng.
Tóm tắt: Sharding chủ yếu phục vụ mục đích mở rộng cả khả năng đọc và ghi bằng cách chia nhỏ dữ liệu thành các mảnh và phân phối chúng trên nhiều node khác nhau.
So sánh sao chép và phân mảnh:
Tiêu chíSao chép (Replication)Phân mảnh (Sharding)Mục đích chínhTăng khả năng chịu lỗi, cải thiện hiệu suất đọcMở rộng khả năng ghi và đọc, xử lý dữ liệu lớnCơ chế hoạt độngMaster-slave (một bản chính, nhiều bản sao)Dữ liệu chia thành nhiều phần, mỗi phần trên một nodeMở rộng ghiHạn chế, chỉ ghi trên masterMở rộng tốt, ghi trên nhiều node khác nhauMở rộng đọcĐọc từ các slaveĐọc từ nhiều mảnh (shards)Tính nhất quánCó thể xảy ra độ trễ giữa master và slaveDữ liệu mỗi mảnh hoàn toàn độc lậpKhả năng chịu lỗiCó thể chuyển đổi từ slave thành masterNếu một shard bị lỗi, mảnh dữ liệu đó có thể bị mất nếu không sao lưu
Kết luận:
Replication nên được sử dụng khi bạn muốn tăng cường khả năng đọc, tính khả dụng và khả năng chịu lỗi của hệ thống.
Sharding nên được sử dụng khi bạn muốn mở rộng hệ thống để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và yêu cầu cao về khả năng ghi/đọc.

Tiêu chí	Sao chép (Replication)	Phân mảnh (Sharding)
Mục đích chính	Tăng khả năng chịu lỗi, cải thiện hiệu suất đọc	Mở rộng khả năng ghi và đọc, xử lý dữ liệu lớn
Cơ chế hoạt động	Master-slave (một bản chính, nhiều bản sao)	Dữ liệu chia thành nhiều phần, mỗi phần trên một node
Mở rộng ghi	Hạn chế, chỉ ghi trên master	Mở rộng tốt, ghi trên nhiều node khác nhau
Mở rộng đọc	Đọc từ các slave	Đọc từ nhiều mảnh (shards)
Tính nhất quán	Có thể xảy ra độ trễ giữa master và slave	Dữ liệu mỗi mảnh hoàn toàn độc lập
Khả năng chịu lỗi	Có thể chuyển đổi từ slave thành master	Nếu một shard bị lỗi, mảnh dữ liệu đó có thể bị mất nếu không sao lưu