Як Redis підтримує горизонтальне масштабування в середовищах Kubernetes

Кластеризація Redis для горизонтального масштабування
Кластер Redis - це офіційний спосіб Redis підтримує горизонтальне масштабування. Він розділяє дані на декількох вузлах Redis, використовуючи підхід до осколка. Кожен вузол керує підмножиною клавіш, а кластер автоматично переводить запити на відповідний вузол. У Kubernetes кластер Redis може бути розгорнутий на декількох стручках для розподілу навантаження та зберігання. Кластер забезпечує високу доступність та відмову, повторюючи дані через головні та реплічні вузли. Ця установка дозволяє Redis масштабувати масштаб обробляти більше запитів та більші набори даних, додавши до кластера більше вузлів.

Kubernetes Statefulsets для стабільних мережевих ідентичностей та зберігання
Вузли Redis потребують стабільної мережевої ідентичності та постійного зберігання для послідовної роботи кластера. Kubernetes Statefulsets, як правило, використовується для розгортання кластерів Redis. STATEFULSETS забезпечують, щоб кожен стручок Redis має унікальний, стабільний ідентифікатор мережі та стійкі обсяги для довговічності даних. Це дозволяє екземпляром REDIS підтримувати свою ідентичність та дані на перезапусках та перенести на різні вузли, полегшуючи надійне горизонтальне масштабування.

Горизонтальний стручок автоматичне масштабування екземплярів Redis
Kubernetes підтримує горизонтальні автоматики POD (HPA), які автоматично регулюють кількість реплік POD у розгортанні або StatefulSet на основі використання ресурсів, таких як процесор або спеціальні показники. Незважаючи на те, що сам Redis є державним і вимагає ретельної обробки, використання HPA в поєднанні з кластером Redis може допомогти динамічно масштабувати кількість вузлів Redis залежно від попиту, таким чином, підтримуючи горизонтальне масштабування у відповідь на навантаження.

REDIS Оператори для автоматизації
Кілька операторів Kubernetes доступні для управління розгортаннями Redis, такими як оператор Redis від KubedB або REDIS Enterprise Operator. Ці оператори забезпечують декларативне управління кластерами Redis, автоматизацією таких завдань, як масштабування вузлів, відмова, оновлення та резервне копіювання. Для горизонтального масштабування операторів можуть бути налаштовані для автоматичного створення або видаляють вузли Redis Master та репліки, спрощуючи операції масштабування без ручного втручання.

Реплікація та Sentinel
Реплікація Redis з архітектурою Master-Replica, якою керується Redis Sentinel, також може використовуватися в Kubernetes для забезпечення певного горизонтального масштабування. Кілька реплік господаря можуть бути розгорнуті для поширення навантаження на читання та забезпечення високої доступності. Однак такий підхід обмежений порівняно з кластером Redis, оскільки всі записи все ще йдуть до одного господаря, обмежуючи горизонтальне масштабування запису.

Шардування та розподіл даних
Cluster Redis автоматично осколає дані по декількох вузлах, при цьому кожен вузол обробляє підмножину клавіш. Це центральне для горизонтального масштабування, оскільки воно дозволяє наборі даних перерости за межі пам'яті одного екземпляра, а також розподіляючи навантаження на запит. Розгортання кластера REDIS Kubernetes гарантує, що кожен осколок проживає в окремому стручку з ізольованими ресурсами.

Міркування конфігурації
Під час масштабування Redis горизонтально в Kubernetes важливо налаштувати стійкі обсяги для довговічності даних, налаштувати запити на ресурси та обмеження для кожного POD та встановити відповідні мережеві політики для між вузловими зв'язками. Також необхідні належне виявлення послуг та роздільна здатність DNS, щоб вузли кластеру могли правильно підключатися один до одного та клієнтів.

Приклад робочого процесу для горизонтального масштабування
- Розгорніть кластер Redis за допомогою StatefulSet або оператора, який керує державними підсидками.
- Визначте кількість вузлів MASTER та REPLICA, необхідних для початку.
- Використовуйте самоконфігурацію Cluster Cluster, щоб кластер міг формувати та призначати слоти автоматично.
- Використовуйте Kubernetes Horizontal Pod AutoScaler або Operator CRDS, щоб динамічно регулювати кількість реплік як зміни навантаження.
- Переконайтесь, що стійкі томи та налаштування мережі правильно налаштовані для кожного стручка.
- Моніторинг метрики здоров’я та ефективності кластерів для керівництва рішеннями масштабування.

Розподілений кеш -підхід
У Kubernetes горизонтальне масштабування стручок додатків без громадянства часто вимагає розподіленого кешу для підтримки узгодженості даних у репліках. Redis, розгорнутий як горизонтально масштабований кластер, служить спільним шаром кешу в пам’яті. Це дозволяє стручкам додатків масштабувати або виходити, не втрачаючи місцевого стану кешу, покладаючись на розподілений кеш -редіс для узгодженості та швидкий доступ до даних.

Виклики та обмеження
- Redis одноразова природа обмежує продуктивність одного вузла, що робить горизонтальне масштабування необхідним для високої пропускної здатності.
- Не всі команди Redis та структури даних повністю сумісні або ефективні в кластерному режимі, що вимагає поінформованості про застосування.
- Управління стійким зберіганням та відмовою в кластерах Kubernetes додає оперативну складність.
- Масштабування вузлів Redis без втрати даних вимагає ретельного повторного затоплення та управління кластерами.
- Державні програми, такі як Redis, важче для автоматичного масштабу порівняно з стручками без громадянства.

Резюме
Redis підтримує горизонтальне масштабування в Kubernetes, розгортаючи кластер Redis в декількох струнах StatefulSet зі стабільними ідентифікаторами мережі та постійними обсягами. Оператори Kubernetes автоматизують управління та масштабування цих кластерів. Горизонтальний струм AutoScaling може регулювати кількість вузлів Redis на основі навантаження. Поєднання можливостей Sharding Cluster Redis Cluster та оркестрація Kubernetes дозволяє Redis обробляти великі набори даних та високі обсяги запиту, розповсюджуючи дані та запити по багатьох вузлах, тоді як оператори та автокомпанці допомагають ефективно керувати життєвим циклом масштабування.

Такий підхід дозволяє Redis служити масштабованим, високоефективним сховищем даних або кешу в середовищі хмарних, що стосуються хмар, у середовищах Kubernetes.