Redis là một ứng dụng chủ yếu sử dụng một luồng đơn (single-threaded) để xử lý các lệnh, do đó nó không được thiết kế để tận dụng trực tiếp nhiều lõi CPU[1][4]. Tuy nhiên, có một số cách để tận dụng nhiều CPU/cores khi sử dụng Redis:
Sharding: Bạn có thể chia dữ liệu của mình thành nhiều shard và mỗi shard sẽ được xử lý bởi một instance Redis riêng biệt. Mỗi instance này có thể chạy trên một CPU/core khác nhau, do đó tận dụng được nhiều CPU/cores[1].
Redis Cluster: Sử dụng cấu hình Redis Cluster cho phép bạn phân phối dữ liệu và tải trọng xử lý trên nhiều máy chủ, mỗi máy chủ có thể sử dụng nhiều CPU/cores[6].
Master-Slave Replication: Trong mô hình này, bạn có thể có một master instance để xử lý ghi và nhiều slave instances để xử lý đọc. Mỗi instance có thể được gán cho một CPU/core khác nhau[1].
Cấu hình hệ thống: Đối với các máy chủ có nhiều socket CPU, việc cấu hình NUMA và CPU affinity có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất của Redis bằng cách đảm bảo rằng Redis chạy trên CPU phù hợp và không bị ảnh hưởng bởi việc chuyển đổi giữa các CPU[2].
Tối ưu hóa cấu hình Redis: Một số cài đặt như maxclients, tcp-backlog, và timeout có thể được tinh chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất của Redis trên các hệ thống đa lõi[2].
Sử dụng RPS (Receive Packet Steering): Để đảm bảo Redis không chạy trên cùng một CPU với các luồng xử lý mạng, bạn có thể kích hoạt RPS, cho phép phân phối server Redis trên tất cả các lõi CPU của máy chủ[2].
Tối ưu hóa cấu hình hệ điều hành: Đảm bảo rằng hệ thống của bạn có cấu hình phù hợp để không swap và có đủ RAM, cũng như cài đặt chính sách điều khiển tần số CPU để có kết quả nhất quán[2].
