Jak Redis podporuje horizontální škálování v prostředích Kubernetes

Shlukování redis pro horizontální škálování
Cluster Redis je oficiální způsob, jakým Redis podporuje horizontální škálování. Rozdíluje data napříč několika uzly redis pomocí přístupu shardingu. Každý uzel spravuje podmnožinu klávesového prostoru a klastr automaticky směruje požadavky na příslušný uzel. V Kubernetes může být klastr Redis nasazen na více luscích pro distribuci zatížení a skladování. Shluk poskytuje vysokou dostupnost a převzetí služeb při selhání, replikuje data napříč hlavními a replikami uzlů. Toto nastavení umožňuje REDIS škálovat pro zpracování více požadavků a větších datových sad přidáním dalších uzlů do klastru.

Kubernetes StatefulSets pro stabilní identitu sítě a skladování
Uzly Redis vyžadují stabilní identitu sítě a přetrvávající úložiště pro konzistentní provoz klastru. Statefulsets Kubernetes se obvykle používají k nasazení klastrů Redis. StatefulSets zajišťují, že každý redis pod má jedinečné, stabilní ID sítě a přetrvávající objemy pro trvanlivost dat. To umožňuje instancím REDIS udržovat jejich identitu a data napříč restarty a přeplánování v různých uzlech, což usnadňuje spolehlivé horizontální škálování.

Horizontální automatické automatizace instancí Redis
Kubernetes podporuje horizontální automatické motory (HPAS), které automaticky upravují počet replik POD v nasazení nebo stavové souladu na základě využití zdrojů, jako je CPU nebo vlastní metriky. Zatímco sám Redis je stavový a vyžaduje pečlivé zacházení, použití HPA v kombinaci s klastrem Redis může pomoci dynamicky škálovat počet uzlů Redis v závislosti na poptávce, čímž podporuje horizontální škálování v reakci na zatížení.

Operátoři Redis pro automatizaci
K dispozici je několik operátorů Kubernetes pro správu nasazení REDIS, jako je operátor REDIS z operátora KUBEDB nebo Redis Enterprise. Tito operátoři poskytují deklarativní správu pro klastry Redis, automatizace úkolů, jako je škálování uzlů, převzetí služeb při selhání, aktualizace a zálohování. Pro horizontální škálování lze operátoři nakonfigurovat tak, aby automaticky vytvořili nebo odstranili uzly Redis Master a Replica, což zjednodušilo škálovací operace bez manuálního zásahu.

Replikace a sentinel
Replikace Redis s architekturou Master-Replica spravovanou redis Sentinel lze také použít v Kubernetes k zajištění určitého horizontálního škálování. Vícenásobné repliky Master lze nasadit pro šíření zátěže čtení a poskytnout vysokou dostupnost. Tento přístup je však ve srovnání s Clusterem Redis omezený, protože všechny zápisy stále chodí na jednoho pána, což omezuje měřítko horizontálního zápisu.

Sharding a rozdělení dat
Redis Cluster automaticky rozhazuje data napříč více uzly, přičemž každý uzel manipuluje podskupinou podmnožiny klávesové. To je ústřední pro horizontální škálování, protože umožňuje, aby datový soubor rostl nad meze paměti jediného instance a zároveň distribuoval zatížení dotazů. Kubernetes nasazení klastru redis zajišťuje, že každý shard spočívá v samostatném lusku s izolovanými zdroji.

Úvahy o konfiguraci
Při horizontálním škálování redis v Kubernetes je důležité nakonfigurovat přetrvávající objemy pro trvanlivost dat, vyladit požadavky a limity zdrojů pro každý POD a nastavit vhodné síťové zásady pro komunikaci mezi uzly. Rovněž je nutné správné objevování služeb a rozlišení DNS, aby se uzly klastru navzájem lokalizovaly a klienti se správně propojili.

Příklad pracovního postupu pro horizontální škálování
- Nasadit klastr redis pomocí stavové nebo operátora spravujícího stavovací sady.
- Definujte počet hlavních a replikových uzlů potřebných pro začátek.
- Použijte sebepojetí Cluster Redis Cluster, aby se klastr mohl vytvářet a přiřadit automaticky přiřadit sloty.
- Použijte Kubernetes horizontální pods Autoscaller nebo operátor CRDS pro upravení počtu replik dynamicky při změnách zátěže.
- Zajistěte, aby byly správně nastaveny přetrvávající objemy a nastavení sítě pro každý modul.
- Monitorujte metriky zdraví a výkonu klastrů, abyste vedli rozhodnutí o škálování.

Distribuovaný přístup mezipaměti
V Kubernetes vyžaduje horizontální škálování modulů bez státní příslušnosti často distribuovanou mezipaměť k udržení konzistence dat napříč replikami. Redis, nasazený jako horizontálně škálovaný klastr, slouží jako sdílená vrstva mezipaměti v paměti. To umožňuje aplikačním lupům škálovat dovnitř nebo ven, aniž by ztratila stav místní mezipaměti, spoléhající se na distribuovanou mezipaměť Redis pro konzistenci a rychlý přístup k datům.

Výzvy a omezení
- Přírodní příroda Redis omezuje výkon jediného uzlu, čímž je horizontální škálování nezbytné pro vysokou propustnost.
- Ne všechny příkazy Redis a struktury dat jsou plně kompatibilní nebo efektivní v seskupeném režimu, což vyžaduje povědomí o aplikaci.
- Správa trvalého skladování a převzetí služeb při selhání v klastrech Kubernetes přidává provozní složitost.
- Rozšíření uzlů Redis bez ztráty dat vyžaduje pečlivé opětovné zařazení a správu klastrů.
- Stavové aplikace, jako je Redis, jsou ve srovnání s bez státní příslušnosti těžší automaticky.

Shrnutí
Redis podporuje horizontální škálování v Kubernetes nasazením klastru redis napříč více stabilními poskyty se stabilními ID sítě a přetrvávajícími objemy. Operátoři Kubernetes automatizují správu a škálování těchto shluků. Horizontální automatické automatizace pod může upravit počet uzlů redis na základě zatížení. Kombinace možností střetu Redis Cluster a orchestrace Kubernetes umožňuje Redis zvládnout velké datové sady a vysoké objemy požadavků šířením dat a požadavků napříč mnoha uzly, zatímco operátoři a autoscals pomáhají efektivně spravovat měřítko.

Tento přístup umožňuje REDIS sloužit jako škálovatelný vysoce výkonný úložiště dat nebo mezipaměti v oblasti Cloud-Native Kubernetes.