W jaki sposób Redis obsługuje skalowanie poziome w środowiskach Kubernetes

Klaster Redis do skalowania poziomego
Klaster Redis to oficjalny sposób, w jaki Redis obsługuje skalowanie poziome. Podział dane w wielu węzłach Redis przy użyciu podejścia do odchylenia. Każdy węzeł zarządza podzbiorem kluczy, a klaster automatycznie prowadzi żądania do odpowiedniego węzła. W Kubernetes klaster Redis może być wdrażany na wielu kapsułach, aby dystrybuować obciążenie i pamięć. Klaster zapewnia wysoką dostępność i przełączanie awaryjne, replikując dane w węzłach głównych i repliki. Ta konfiguracja pozwala Redis skalować w celu obsługi większej liczby żądań i większych zestawów danych, dodając więcej węzłów do klastra.

Kubernetes Statefulsets dla stabilnych tożsamości sieciowych i pamięci
Węzły Redis wymagają stabilnej tożsamości sieciowej i trwałego przechowywania dla spójnej działalności klastra. Kubernetes Statefulsets są zwykle używane do wdrażania klastrów Redis. Statefulsets zapewniają, że każda kapsułka Redis ma unikalny, stabilny identyfikator sieci i trwałe objętości dla trwałości danych. Umożliwia to instancjom Redis na utrzymanie swojej tożsamości i danych przez ponowne uruchomienie i przemieszczenie różnych węzłów, ułatwiając niezawodne skalowanie poziome.

Autoscaling poziomu instancji Redis
Kubernetes obsługuje poziome AutoScalers POD (HPA), które automatycznie dostosowują liczbę replików POD we wdrażaniu lub zestawu stanu w oparciu o wykorzystanie zasobów, takich jak procesor lub wskaźniki niestandardowe. Podczas gdy sam Redis jest stanowy i wymaga starannego obsługi, używanie HPA w połączeniu z klastrem Redis może pomóc dynamicznie skalować liczbę węzłów Redis w zależności od popytu, co obsługuje skalowanie poziome w odpowiedzi na obciążenie.

Operatorzy Redis do automatyzacji
Dostępnych jest kilku operatorów Kubernetes do zarządzania wdrożeniami Redis, takich jak operator Redis z KubedB lub Redis Enterprise Operator. Operatorzy ci zapewniają deklaratywne zarządzanie klastrami Redis, automatyzację zadań, takich jak skalowanie węzłów, przełączanie awaryjne, aktualizacje i kopie zapasowe. W przypadku skalowania poziomego operatorzy można skonfigurować do automatycznego tworzenia lub usuwania węzłów Redis Master i Replica, upraszczając operacje skalowania bez ręcznej interwencji.

Replikacja i wartownik
Replikacja Redis, z architekturą master-replica zarządzaną przez Redis Sentinel, może być również używana w Kubernetes do zapewnienia skalowania poziomego. Wiele replików Master można wdrożyć w celu rozpowszechniania obciążenia odczytu i zapewnienia wysokiej dostępności. Jednak takie podejście jest ograniczone w porównaniu do klastra Redis, ponieważ wszystkie zapisy wciąż trafią do jednego mistrza, ograniczając poziome skalowanie zapisów.

Podział na odchylenie i dane
Klaster Redis automatycznie odsuwa dane w wielu węzłach, przy czym każdy węzeł obsługuje podzbiór przestrzeni klawiszy. Ma to kluczowe znaczenie dla skalowania poziomego, ponieważ umożliwia zestaw danych poza limitami pamięci jednej instancji, a także dystrybuować obciążenie zapytania. Kubernetes wdrożenie klastra Redis zapewnia, że ​​każde odłamki znajduje się w osobnym kapsule z izolowanymi zasobami.

Rozważania konfiguracyjne
Podczas skalowania Redis w poziomie w Kubernetes ważne jest, aby skonfigurować trwałe objętości dla trwałości danych, żądania zasobów i limity dostosowania dla każdego POD oraz skonfigurowanie odpowiednich zasad sieciowych komunikacji między węzłami. Konieczne są również odpowiednie odkrycie usług i rozdzielczość DNS, aby umożliwić węzłom klastrów na prawidłowe połączenie się nawzajem i klientów.

Przykładowy przepływ pracy do skalowania poziomego
- Wdrażaj klaster Redis za pomocą statefulset lub operatora zarządzającego statefulsets.
- Zdefiniuj liczbę węzłów głównych i repliki wymaganych na początek.
- Użyj samokonfigurowania Redis Cluster, aby klaster mógł tworzyć i automatycznie przypisywać szczeliny.
- Użyj poziomego autoscalera lub operatora Kubernetes, aby dynamicznie dostosować liczbę replików jako zmiany obciążenia.
- Upewnij się, że trwałe objętości i ustawienia sieciowe są prawidłowo konfigurowane dla każdego POD.
- Monitoruj wskaźniki zdrowia i wydajności klastra, aby kierować decyzjami dotyczącymi skalowania.

Rozproszone podejście do pamięci podręcznej
W Kubernetes poziome skalowanie strąków aplikacji bezstanowych często wymaga rozproszonej pamięci podręcznej w celu utrzymania spójności danych między replikami. Redis, rozmieszczony jako skalowany poziom poziomo, służy jako wspólna warstwa pamięci podręcznej w pamięci. Umożliwia to podsumowującym podsumowaniu lub wychodzenie bez utraty lokalnego stanu pamięci podręcznej, polegając na rozproszonej pamięci podręcznej Redis w celu spójności i szybkiego dostępu do danych.

Wyzwania i ograniczenia
- Natura z pojedynczym startem Redis ogranicza wydajność jednego węzła, co sprawia, że ​​skalowanie poziome niezbędne do wysokiej przepustowości.
- Nie wszystkie polecenia i struktury danych Redis są w pełni kompatybilne lub wydajne w trybie klastrowanym, wymagając świadomości aplikacji.
- Zarządzanie trwałym przechowywaniem i przełączaniem awaryjnym w klastrach Kubernetes zwiększa złożoność operacyjną.
- Skupacja węzłów Redis bez utraty danych wymaga starannego ponownego wstrząsu i zarządzania klastrami.
- Stanowe zastosowania, takie jak Redis, są trudniejsze do automatycznego działania w porównaniu do strąków bezstanowych.

Streszczenie
Redis obsługuje skalowanie poziome w Kubernetes, wdrażając klaster Redis na wielu strąkach statefulset ze stabilnymi identyfikatorami sieci i trwałymi objętościami. Operatorzy Kubernetes automatyzują zarządzanie i skalowanie tych klastrów. Poziome autoscaling kapsuły może dostosować liczbę węzłów Redis w oparciu o obciążenie. Połączenie funkcji odchylania Redis Cluster i orkiestracji Kubernetes umożliwia Redis obsługę dużych zestawów danych i wysokich wolumenów żądań poprzez rozprzestrzenianie danych i żądań w wielu węzłach, podczas gdy operatorzy i autoscale pomagają skutecznie zarządzać skalowaniami.

Takie podejście pozwala Redis służyć jako skalowalny, wysokowydajny magazyn danych lub pamięć podręczną w środowiskach Kubernetes w chmurze.