Skalierung
Skalieren unter Belastung
Wenn Sie einen Cache unter Belastung skalieren, konfigurieren Sie die Einstellung maxmemory-reserved, um die Reaktionsfähigkeit des Systems zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren der Einstellung „maxmemory-reserved“.
Skalieren von Clustern
Versuchen Sie, die Daten im Cache so weit wie möglich zu reduzieren, bevor Sie Ihren gruppierten Cache ab- oder aufskalieren. Durch das Reduzieren von Daten wird sichergestellt, dass kleinere Datenmengen verschoben werden müssen, wodurch sich der Zeitaufwand für den Skalierungsvorgang verringert. Weitere Informationen zum Skalierungszeitpunkt finden Sie unter Zeitpunkt für die Skalierung.
Skalieren vor Erreichen einer zu hohen Auslastung
Beginnen Sie mit der Skalierung, bevor die Server- oder Speicherauslastung zu hoch wird. Wenn sie zu hoch ist, weist dies auf die Auslastung des Redis-Servers hin. Ein ausgelasteter Redis-Server verfügt nicht über genügend Ressourcen, um Daten zu skalieren und neu zu verteilen.
Cachegrößen
Wenn Sie TLS verwenden und über eine hohe Anzahl von Verbindungen verfügen, sollten Sie eine Aufskalierung in Betracht ziehen, um die Last auf mehr Kerne zu verteilen. Einige Cachegrößen werden auf VMs mit mindestens vier Kernen gehostet. Indem Sie die Workloads auf mehrere Kerne verteilen, können Sie die CPU-Gesamtauslastung der Cache-VMs senken. Weitere Informationen finden Sie unter Details zu VM-Größen und -Kernen.
Skalierung und Arbeitsspeicher
Sie können Ihre Cache-Instanzen im Azure-Portal skalieren. Sie können Ihren Cache auch mithilfe der PowerShell-Cmdlets, der Azure CLI und mithilfe der Microsoft Azure-Verwaltungsbibliotheken (Microsoft Azure Management Libraries, MAML) programmgesteuert skalieren.
Wenn Sie einen Cache im Portal hoch- oder herunterskalieren, werden die Einstellungen sowohl für maxmemory-reserved als auch für maxfragmentationmemory-reserved immer automatisch proportional zur Cachegröße skaliert. Wenn beispielsweise maxmemory-reserved für einen 6-GB-Cache auf 3 GB festgelegt ist und Sie eine Skalierung auf einen 12-GB-Cache vornehmen, werden die Einstellungen während der Skalierung automatisch auf 6 GB aktualisiert. Beim Herunterskalieren ist es umgekehrt.
Wenn Sie einen Cache mithilfe von PowerShell, der CLI oder der REST-API programmgesteuert hoch- oder herunterskalieren, werden alle Werte für maxmemory-reserved oder maxfragmentationmemory-reserved als Teil der Updateanforderung ignoriert. Nur Ihre Skalierungsänderung wird berücksichtigt. Sie können diese Speichereinstellungen aktualisieren, nachdem der Skalierungsvorgang abgeschlossen wurde.
Weitere Informationen zur Skalierung und zum Arbeitsspeicher finden Sie je nach Ihrer Ebene unter:
- Skalieren: Basic-, Standard- und Premium-Ebenen, oder
- Hochskalieren und Herunterskalieren : Enterprise- und Enterprise Flash-Ebenen.
Hinweis
Wenn Sie einen Cache programmgesteuert hoch- oder herunterskalieren, werden alle Werte für maxmemory-reserved oder maxfragmentationmemory-reserved als Teil der Updateanforderung ignoriert. Nur Ihre Skalierungsänderung wird berücksichtigt. Sie können diese Speichereinstellungen aktualisieren, nachdem der Skalierungsvorgang abgeschlossen wurde.
Wenn Sie Ihre Daten minimieren, kann die Skalierung schneller abgeschlossen werden.
Wenn die Beibehaltung der Daten im Cache keine Voraussetzung ist, leeren die Daten ggf. vor der Skalierung. Durch das Leeren des Cache wird der Skalierungsvorgang schneller abgeschlossen, sodass die neue Kapazität schneller verfügbar ist. Weitere Informationen zum Initiieren des Löschvorgangs finden Sie hier.
Skalieren von Caches des Enterprise-Tarifs
Da die Enterprise- und Enterprise Flash-Tarife auf Redis Enterprise und nicht auf Open-Source Redis basieren, gibt es einige Unterschiede bei den bewährten Methoden für die Skalierung. Weitere Informationen finden Sie unter Bewährte Methoden für die Enterprise- und Enterprise Flash-Tarife.