¿Cómo es que Redis admite la escala horizontal en entornos de Kubernetes?

Agrupación de Redis para escala horizontal
Redis Cluster es la forma oficial de Redis admite la escala horizontal. Parta los datos en múltiples nodos Redis utilizando un enfoque de fragmentación. Cada nodo gestiona un subconjunto del espacio de teclado, y el clúster enruta automáticamente las solicitudes al nodo apropiado. En Kubernetes, Redis Cluster se puede implementar en múltiples vainas para distribuir la carga y el almacenamiento. El clúster proporciona alta disponibilidad y conmutación por error, replicando datos en los nodos maestros y de réplica. Esta configuración permite a Redis escalar para manejar más solicitudes y conjuntos de datos más grandes agregando más nodos al clúster.

Kubernetes StatefulSets para identidades y almacenamiento de red estables
Los nodos Redis requieren identidades de red estables y almacenamiento persistente para una operación de clúster consistente. Los estados de Kubernetes se usan típicamente para implementar grupos Redis. Los estados se aseguran que cada cápsula redis tenga una ID de red única y estable y volúmenes persistentes para la durabilidad de los datos. Esto permite que las instancias de Redis mantengan su identidad y datos a través de reinicios y reprogramación en diferentes nodos, facilitando una escala horizontal confiable.

POD horizontal Autoscaling de instancias de Redis
Kubernetes admite AutoScalers de POD horizontales (HPA), que ajusta automáticamente el número de réplicas POD en una implementación o estado de estado basado en el uso de recursos como CPU o métricas personalizadas. Si bien Redis en sí es con el estado y requiere un manejo cuidadoso, el uso de HPA en combinación con Redis Cluster puede ayudar a escalar dinámicamente el número de nodos Redis dependiendo de la demanda, lo que respalda la escala horizontal en respuesta a la carga.

Operadores de Redis para la automatización
Varios operadores de Kubernetes están disponibles para administrar las implementaciones de Redis, como Redis Operator de Kubedb o Redis Enterprise Operator. Estos operadores proporcionan administración declarativa para los grupos de Redis, automatizando tareas como escala de nodos, conmutación por error, actualizaciones y copias de seguridad. Para la escala horizontal, los operadores se pueden configurar para crear o eliminar los nodos Redis Master y Réplicas automáticamente, simplificando las operaciones de escala sin intervención manual.

Replicación y centinela
La replicación de Redis, con una arquitectura maestra-replica administrada por Redis Sentinel, también se puede utilizar en Kubernetes para proporcionar cierta escala horizontal. Se pueden implementar múltiples réplicas del maestro para difundir la carga de lectura y proporcionar una alta disponibilidad. Sin embargo, este enfoque es limitado en comparación con Redis Cluster porque todas las escrituras aún van a un maestro, restringiendo la escala horizontal de escritura.

Fragmentación y partición de datos
Redis Cluster figura automáticamente los datos en múltiples nodos, con cada nodo que maneja un subconjunto del espacio de teclado. Esto es fundamental para la escala horizontal, ya que permite que el conjunto de datos crezca más allá de los límites de memoria de una sola instancia al tiempo que distribuye la carga de consulta. El despliegue de Kubernetes de Redis Cluster asegura que cada fragmento reside en una cápsula separada con recursos aislados.

Consideraciones de configuración
Al escalar redis horizontalmente en Kubernetes, es importante configurar volúmenes persistentes para la durabilidad de los datos, ajustar las solicitudes de recursos y los límites para cada POD, y configurar las políticas de red apropiadas para la comunicación entre nodo. Además, son necesarios el descubrimiento de servicio adecuado y la resolución DNS para permitir que los nodos de clúster se ubiquen entre sí y los clientes se conecten correctamente.

Ejemplo de flujo de trabajo para escala horizontal
- Implemente un clúster Redis utilizando un estado de estado o un operador que administra estatales.
- Defina el número de nodos maestros y réplicas necesarios para comenzar.
- Use la autoconfiguración de Redis Cluster para que el clúster pueda formarse y asignar ranuras automáticamente.
- Use Kubernetes POD horizontal AutoScaler u Operator CRDS para ajustar el número de réplicas dinámicamente a medida que cambia la carga.
- Asegúrese de que los volúmenes persistentes y la configuración de la red se configuren correctamente para cada POD.
- Monitoree las métricas de salud y rendimiento del clúster para guiar las decisiones de escala.

Enfoque de caché distribuido
En Kubernetes, la escala horizontal de las cápsulas de aplicación sin estado a menudo requiere un caché distribuido para mantener la consistencia de los datos en las réplicas. Redis, implementado como un clúster escalado horizontalmente, sirve como una capa de caché en memoria compartida. Esto permite que las cápsulas de aplicación se incitan o salgan sin perder el estado de caché local, confiando en el caché redis distribuido para obtener consistencia y acceso rápido de datos.

Desafíos y limitaciones
- Redis La naturaleza de un solo subproceso limita el rendimiento de un solo nodo, lo que hace que la escala horizontal sea esencial para un alto rendimiento.
- No todos los comandos Redis y las estructuras de datos son completamente compatibles o eficientes en modo agrupado, lo que requiere conciencia de aplicación.
- La gestión del almacenamiento persistente y la conmutación por error en los clústeres de Kubernetes agrega complejidad operativa.
- Escalar los nodos Redis sin pérdida de datos requiere un refrescante cuidadoso y la gestión de clúster.
- Las aplicaciones con estado como Redis son más difíciles de hacer autosescala en comparación con las vainas sin estado.

Resumen
Redis admite la escala horizontal en Kubernetes al implementar el clúster Redis en múltiples vainas de estado con ID de red estables y volúmenes persistentes. Los operadores de Kubernetes automatizan la gestión y la escala de estos grupos. El autoscalado de POD horizontal puede ajustar el recuento de nodos Redis en función de la carga. La combinación de las capacidades de fragmentación de Redis Cluster y la orquestación de Kubernetes permite a Redis manejar grandes conjuntos de datos y altos volúmenes de solicitudes al difundir datos y solicitudes en muchos nodos, mientras que los operadores y los autoscalinos ayudan a administrar el ciclo de vida de escala de manera eficiente.

Este enfoque permite a Redis servir como un almacén de datos o caché escalable y de alto rendimiento en entornos de Kubernetes nativos de nube.