Redis รองรับการปรับขนาดแนวนอนในสภาพแวดล้อม Kubernetes อย่างไร

Redis Clustering สำหรับการปรับสเกลแนวนอน
Redis Cluster เป็นวิธีอย่างเป็นทางการที่ Redis รองรับการปรับขนาดแนวนอน มันพาร์ติชันข้อมูลในหลายโหนด Redis โดยใช้วิธีการแบบเศษซาก แต่ละโหนดจะจัดการชุดย่อยของคีย์สเปซและคลัสเตอร์จะกำหนดเส้นทางการร้องขอไปยังโหนดที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ใน Kubernetes คลัสเตอร์ Redis สามารถปรับใช้ได้ในหลาย ๆ พ็อดเพื่อแจกจ่ายโหลดและที่เก็บข้อมูล คลัสเตอร์ให้ความพร้อมใช้งานสูงและการล้มเหลวจำลองข้อมูลข้ามโหนด Master และ Replica การตั้งค่านี้ช่วยให้ REDIS สามารถปรับขนาดเพื่อจัดการคำขอมากขึ้นและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นโดยการเพิ่มโหนดเพิ่มเติมลงในคลัสเตอร์

Kubernetes StatefulSets สำหรับข้อมูลประจำตัวเครือข่ายที่มั่นคงและการจัดเก็บ
โหนด Redis ต้องการข้อมูลประจำตัวเครือข่ายที่เสถียรและที่เก็บข้อมูลถาวรสำหรับการทำงานของคลัสเตอร์ที่สอดคล้องกัน โดยทั่วไปแล้ว Kubernetes statefulsets จะใช้ในการปรับใช้กลุ่ม Redis STATEFULSETS ทำให้มั่นใจได้ว่า REDIS POD แต่ละตัวมี ID เครือข่ายที่มีความเสถียรและมีความเสถียรและปริมาณถาวรสำหรับความทนทานของข้อมูล สิ่งนี้ช่วยให้อินสแตนซ์ของ Redis สามารถรักษาตัวตนและข้อมูลของพวกเขาในการรีสตาร์ทและจัดตารางเวลาใหม่บนโหนดที่แตกต่างกันช่วยให้การปรับขนาดแนวนอนที่เชื่อถือได้

พ็อดแนวนอนอัตโนมัติของอินสแตนซ์ redis
Kubernetes รองรับ Autoscalers POD แนวนอน (HPAs) ซึ่งจะปรับจำนวน POD แบบจำลองโดยอัตโนมัติในการปรับใช้หรือ statefulset ตามการใช้ทรัพยากรเช่น CPU หรือตัวชี้วัดที่กำหนดเอง ในขณะที่ Redis เองนั้นเป็นสถานะและต้องใช้การจัดการอย่างระมัดระวังการใช้ HPAs ร่วมกับ Redis Cluster สามารถช่วยขยายจำนวนของโหนด Redis แบบไดนามิกขึ้นอยู่กับความต้องการซึ่งรองรับการปรับขนาดแนวนอนเพื่อตอบสนองต่อการโหลด

ผู้ให้บริการ Redis สำหรับระบบอัตโนมัติ
ผู้ให้บริการ Kubernetes หลายรายพร้อมที่จะจัดการการปรับใช้ REDIS เช่น Redis Operator จาก KubedB หรือ Redis Enterprise Operator ผู้ให้บริการเหล่านี้ให้การจัดการที่เปิดเผยสำหรับกลุ่ม Redis งานอัตโนมัติเช่นการปรับขนาดโหนดการล้มเหลวการอัปเดตและการสำรองข้อมูล สำหรับการปรับขนาดแนวนอนผู้ให้บริการสามารถกำหนดค่าเพื่อสร้างหรือลบโหนด Redis Master และ Replica โดยอัตโนมัติโดยอัตโนมัติทำให้การดำเนินการปรับขนาดง่ายขึ้นโดยไม่ต้องแทรกแซงด้วยตนเอง

การจำลองและ Sentinel
การจำลองแบบ Redis ด้วยสถาปัตยกรรมการจำลองแบบต้นแบบที่จัดการโดย Redis Sentinel สามารถใช้ใน Kubernetes เพื่อให้การปรับขนาดแนวนอน สามารถปรับใช้แบบจำลองหลายแบบของต้นแบบเพื่อแพร่กระจายการอ่านโหลดและให้ความพร้อมใช้งานสูง อย่างไรก็ตามวิธีการนี้มี จำกัด เมื่อเทียบกับคลัสเตอร์ Redis เพราะทุกคนเขียนยังคงไปที่ต้นแบบหนึ่งโดย จำกัด การปรับขนาดการเขียนแนวนอน

การแบ่งส่วนและการแบ่งพาร์ติชันข้อมูล
คลัสเตอร์ Redis จะให้ข้อมูลโดยอัตโนมัติในหลายโหนดโดยแต่ละโหนดจะจัดการชุดย่อยของ Keyspace นี่คือศูนย์กลางของการปรับขนาดแนวนอนเนื่องจากช่วยให้ชุดข้อมูลเติบโตเกินขีด จำกัด ของหน่วยความจำของอินสแตนซ์เดียวในขณะเดียวกันก็แจกจ่ายโหลดแบบสอบถาม การปรับใช้ Kubernetes ของ Redis Cluster ช่วยให้มั่นใจได้ว่า Shard แต่ละอันอยู่ในฝักแยกต่างหากด้วยทรัพยากรที่แยกได้

ข้อควรพิจารณาการกำหนดค่า
เมื่อปรับขนาด Redis ในแนวนอนใน Kubernetes มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะกำหนดค่าปริมาณถาวรสำหรับความทนทานของข้อมูลปรับคำขอทรัพยากรและขีด จำกัด สำหรับแต่ละ POD และตั้งค่านโยบายเครือข่ายที่เหมาะสมสำหรับการสื่อสารระหว่างโหนด นอกจากนี้การค้นพบบริการที่เหมาะสมและความละเอียด DNS นั้นจำเป็นต้องมีให้โหนดคลัสเตอร์ค้นหาซึ่งกันและกันและลูกค้าสามารถเชื่อมต่อได้อย่างถูกต้อง

ตัวอย่างเวิร์กโฟลว์สำหรับการปรับขนาดแนวนอน
- ปรับใช้คลัสเตอร์ Redis โดยใช้ StatefulSet หรือผู้ประกอบการจัดการ STATEFULSETS
- กำหนดจำนวน Master และโหนดแบบจำลองที่จำเป็นในการเริ่มต้นด้วย
- ใช้การกำหนดค่าตัวเองของ Redis Cluster เพื่อให้คลัสเตอร์สามารถสร้างและกำหนดสล็อตโดยอัตโนมัติ
- ใช้ Kubernetes แนวนอน POD Autoscaler หรือ CRD ของโอเปอเรเตอร์เพื่อปรับจำนวนแบบจำลองแบบไดนามิกเป็นการเปลี่ยนแปลงโหลด
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการตั้งค่าปริมาณและการตั้งค่าเครือข่ายแบบถาวรสำหรับแต่ละพ็อด
- ตรวจสอบการวัดสุขภาพของคลัสเตอร์และประสิทธิภาพเพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจในการปรับขนาด

วิธีแคชแบบกระจาย
ใน Kubernetes การปรับสเกลแนวนอนของพ็อดแอปพลิเคชันไร้สัญชาติมักจะต้องใช้แคชแบบกระจายเพื่อรักษาความสอดคล้องของข้อมูลในแบบจำลอง Redis นำไปใช้เป็นคลัสเตอร์ที่ปรับขนาดในแนวนอนทำหน้าที่เป็นชั้นแคชในหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน สิ่งนี้ช่วยให้พ็อดแอปพลิเคชันสามารถปรับขนาดเข้าหรือออกได้โดยไม่สูญเสียสถานะแคชในท้องถิ่นโดยอาศัยแคช Redis แบบกระจายเพื่อความสอดคล้องและการเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็ว

ความท้าทายและข้อ จำกัด
- ธรรมชาติของเรดริสเดียว จำกัด ประสิทธิภาพของโหนดเดียวทำให้การปรับขนาดแนวนอนจำเป็นสำหรับปริมาณงานที่สูง
- คำสั่ง REDIS และโครงสร้างข้อมูลทั้งหมดไม่สามารถใช้งานได้อย่างสมบูรณ์หรือมีประสิทธิภาพในโหมดคลัสเตอร์ต้องมีการรับรู้แอปพลิเคชัน
- การจัดการที่เก็บข้อมูลและการล้มเหลวอย่างต่อเนื่องในกลุ่ม Kubernetes เพิ่มความซับซ้อนในการปฏิบัติงาน
- การปรับขนาดโหนด REDIS โดยไม่สูญเสียข้อมูลต้องใช้การจัดการแบบใหม่และการจัดการคลัสเตอร์อย่างรอบคอบ
- แอพพลิเคชั่นของรัฐเช่น Redis นั้นยากต่อการปรับสภาพอัตโนมัติเมื่อเทียบกับฝักไร้สัญชาติ

สรุป
Redis รองรับการปรับสเกลแนวนอนใน Kubernetes โดยการปรับใช้คลัสเตอร์ Redis ในหลาย ๆ SatefulSet Pods ด้วยรหัสเครือข่ายที่เสถียรและปริมาณถาวร ผู้ให้บริการ Kubernetes ทำให้การจัดการและการปรับขนาดของกลุ่มเหล่านี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ Autoscaling POD แนวนอนสามารถปรับจำนวนโหนด REDIS ตามโหลด การรวมกันของความสามารถในการให้เศษของ Redis Cluster และ Kubernetes orchestration ช่วยให้ Redis สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และปริมาณการร้องขอที่สูงโดยการกระจายข้อมูลและการร้องขอไปทั่วหลายโหนด

วิธีการนี้ช่วยให้ Redis ทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลในหน่วยความจำที่ปรับขนาดได้ในหน่วยความจำหรือแคชในสภาพแวดล้อม Kubernetes คลาวด์