Como o Redis suporta a escala horizontal em ambientes Kubernetes

Redis Clustering para escala horizontal
O Redis Cluster é a maneira oficial da maneira que a Redis suporta a escala horizontal. Ele particiona dados em vários nós Redis usando uma abordagem de sharding. Cada nó gerencia um subconjunto do espaço de chave, e o cluster direciona automaticamente as solicitações para o nó apropriado. Em Kubernetes, o cluster Redis pode ser implantado em vários pods para distribuir carga e armazenamento. O cluster fornece alta disponibilidade e failover, replicando dados nos nós mestre e réplica. Essa configuração permite que o Redis escala para lidar com mais solicitações e conjuntos de dados maiores, adicionando mais nós ao cluster.

Kubernetes StatefulSets para identidades e armazenamento estáveis ​​de rede
Os nós Redis requerem identidades de rede estáveis ​​e armazenamento persistente para operação consistente do cluster. O Kubernetes Statefulsets é normalmente usado para implantar clusters Redis. O StatefulSets garante que cada POD Redis tenha um ID de rede exclusivo e estável e volumes persistentes para a durabilidade dos dados. Isso permite que as instâncias da Redis mantenham sua identidade e dados em reinicializações e reagendamento em diferentes nós, facilitando a escala horizontal confiável.

POD horizontal Automoscaling de instâncias Redis
O Kubernetes suporta autoscalers horizontais de pod (HPAs), que ajustam automaticamente o número de réplicas de pod em uma implantação ou conjunto de estados com base no uso de recursos como CPU ou métricas personalizadas. Embora o próprio Redis esteja com estado e exija um manuseio cuidadoso, o uso de HPAs em combinação com o cluster Redis pode ajudar a dimensionar dinamicamente o número de nós Redis, dependendo da demanda, apoiando assim o escala horizontal em resposta à carga.

Operadores Redis para automação
Vários operadores Kubernetes estão disponíveis para gerenciar implantações Redis, como o operador Redis do Kubedb ou Redis Enterprise Operator. Esses operadores fornecem gerenciamento declarativo para clusters Redis, automatizando tarefas como escala de nó, failover, atualizações e backup. Para escala horizontal, os operadores podem ser configurados para criar ou excluir os nós do Redis Master e RELATICS automaticamente, simplificando operações de escala sem intervenção manual.

Replicação e Sentinel
A replicação da Redis, com uma arquitetura de replica mestre gerenciada pelo Redis Sentinel, também pode ser usada em Kubernetes para fornecer alguma escala horizontal. Várias réplicas do mestre podem ser implantadas para espalhar a carga de leitura e fornecer alta disponibilidade. No entanto, essa abordagem é limitada em comparação com o cluster Redis, porque todas as gravações ainda vão para um mestre, restringindo a escala de gravação horizontal.

Sharding e particionamento de dados
O Redis Cluster encrega os dados automaticamente em vários nós, com cada nó manipulando um subconjunto do espaço de chave. Isso é central para a escala horizontal, pois permite que o conjunto de dados cresça além dos limites de memória de uma única instância, além de distribuir carga de consulta. A implantação de Kubernetes do cluster Redis garante que cada fragmento reside em uma vagem separada com recursos isolados.

Considerações de configuração
Ao dimensionar o Redis horizontalmente em Kubernetes, é importante configurar volumes persistentes para a durabilidade dos dados, ajustar solicitações e limites de recursos para cada pod e configurar políticas de rede apropriadas para comunicação entre nós. Além disso, são necessárias descobertas adequadas de serviço e resolução DNS para permitir que nós do cluster se localizem e os clientes se conectem corretamente.

Exemplo de fluxo de trabalho para escala horizontal
- Implante um cluster Redis usando um Statefulset ou um operador que gerencia o StatefulSets.
- Defina o número de nós mestre e réplica necessários para começar.
- Use a autoconfiguração do Redis Cluster para que o cluster possa se formar e atribuir slots automaticamente.
- Use Kubernetes Horizontal POD Autoscaler ou Operator CRDS para ajustar o número de réplicas dinamicamente como alterações de carga.
- Verifique se os volumes persistentes e as configurações de rede estão configurados corretamente para cada pod.
- Monitore métricas de saúde e desempenho do cluster para orientar as decisões de escala.

Abordagem de cache distribuída
Em Kubernetes, a escala horizontal de vagens de aplicação sem estado geralmente requer um cache distribuído para manter a consistência dos dados nas réplicas. Redis, implantado como um cluster escalado horizontalmente, serve como uma camada de cache compartilhada na memória. Isso permite que os pods de aplicativos escalem dentro ou sem perder o estado de cache local, confiando no cache Redis distribuído para consistência e acesso rápido de dados.

Desafios e limitações
- A natureza de thread única Redis limita o desempenho de um único nó, tornando o escala horizontal essencial para a alta taxa de transferência.
- Nem todos os comandos Redis e estruturas de dados são totalmente compatíveis ou eficientes no modo clusterado, exigindo conscientização do aplicativo.
- Gerenciar armazenamento e failover persistente em clusters de Kubernetes adiciona complexidade operacional.
- A redução dos nós Redis sem perda de dados requer um gerenciamento cuidadoso de re-cluster e cluster.
- Aplicações com estado como Redis são mais difíceis de serem autoconjeiras em comparação com vagens sem estado.

Resumo
O Redis suporta o escala horizontal em Kubernetes, implantando o cluster Redis em várias vagens estaduais com IDs de rede estáveis ​​e volumes persistentes. Os operadores da Kubernetes automatizam o gerenciamento e a escala desses clusters. O Autoscaling da POD horizontal pode ajustar a contagem de nós Redis com base na carga. A combinação dos recursos de sharding do Redis Cluster e da orquestração de Kubernetes permite que o REDIS lide com grandes conjuntos de dados e altos volumes de solicitação, espalhando dados e solicitações em muitos nós, enquanto operadores e autoscaladores ajudam a gerenciar o ciclo de vida de escala com eficiência.

Essa abordagem permite que o Redis sirva como um armazenamento de dados ou cache escalável e de alto desempenho em ambientes de Kubernetes nativos da nuvem.