Redis Python based cluster.

Часть 1: распределённые системы, теоремы CAP и PACELC и зачем нужен Redis
Рано или поздно сервисы растут, а с большим RPS приходит Highload.
Что делать, когда ресурсов для вертикального масштабирования Redis уже нет, а данных меньше не становится? Как решить эту задачу без downtime и стоит ли её решать с помощью redis-cluster?
На воркшопе [Redis Python based cluster]( https://youtu.be/EZJwWWB8Gkk ) Савва Демиденко и Илья Сильченков пробежались по теории алгоритмов консенсуса и попробовали в реальном времени показать, как можно решить проблему с данными, воспользовавшись sharding’ом, который уже входит в redis-cluster.
Воркшоп растянулся на два часа. Внутри этого поста — сокращённая расшифровка самых важных мыслей.
## Введение
Немного о тех, кто провёл воркшоп, и почему вообще его решили провести.
**Савва Демиденко**
_Занимаюсь разработкой в Avito, делаю программу курса «Мидл Python-разработчик» от Яндекс.Практикума. Закончил Бауманку и Технопарк. Разрабатываю на Python и Golang. Люблю решать архитектурные задачи в веб-программировании._
**Илья Сильченков**
_Тимлид в «Сбермаркете» и наставник на курсе «Мидл Python-разработчик». Успел побыть фронтендером и дата-инженером, но остановился на бэкенде. Сейчас пишу на Python и Go._
В рамках [нашего курса]( https://praktikum.yandex.ru/middle-python/?utm_source=pr&utm_medium=content&utm_content=20_07_21&utm_campaign=pr_content_middle-python_habr ) в «Яндекс.Практикуме» в течение шести месяцев мы делаем онлайн-кинотеатр из множества микросервисов. Сначала пишем маленькую ETL из Elasticsearch и Flask, потом — админку и асинхронное API, авторизацию/аутентификацию и систему уведомлений. В том числе есть маленькая продуктовая задача — пиар в социальных сетях.
[Читать дальше ->]( https://habr.com/ru/post/568616/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=568616#habracut ) https://habr.com/ru/post/568616/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=568616