Kubernetes ortamlarında Redis yatay ölçeklendirmeyi nasıl destekler

Yatay ölçeklendirme için redis kümeleme
Redis kümesi, Redis'in yatay ölçeklemeyi desteklemesinin resmi yoludur. Verileri, bir parçalama yaklaşımı kullanarak birden fazla REDIS düğümü boyunca ayırır. Her düğüm tuş alanının bir alt kümesini yönetir ve küme, istekleri otomatik olarak uygun düğüme yönlendirir. Kubernetes'te REDIS kümesi, yük ve depolamayı dağıtmak için birden fazla kapsül boyunca dağıtılabilir. Küme, yüksek kullanılabilirlik ve yük devretme sağlar ve ana ve çoğaltma düğümlerinde verileri çoğaltır. Bu kurulum, REDIS'in kümeye daha fazla düğüm ekleyerek daha fazla istek ve daha büyük veri kümelerini işlemek için ölçeklendirmesini sağlar.

Kararlı Ağ Kimlikleri ve Depolama için Kubernetes StateFulSets
REDIS düğümleri istikrarlı ağ kimlikleri ve tutarlı küme çalışması için kalıcı depolama gerektirir. Kubernetes StateFulSets genellikle Redis kümelerini dağıtmak için kullanılır. StateffulSets, her Redis Pod'un benzersiz, istikrarlı bir ağ kimliğine ve veri dayanıklılığı için kalıcı hacimlere sahip olduğundan emin olur. Bu, REDIS örneklerinin kimliklerini ve verilerini yeniden başlatma ve farklı düğümlerde yeniden planlama boyunca korumalarını sağlar ve güvenilir yatay ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.

Redis örneklerinin yatay kapsül otomatikleştirilmesi
Kubernetes, CPU veya özel metrikler gibi kaynak kullanımına dayalı olarak bir dağıtımda veya durumsal setteki POD kopyalarının sayısını otomatik olarak ayarlayan Yatay Pod Otomatik Makineleri (HPAS) destekler. Redis'in kendisi durumsal olsa da ve dikkatli bir şekilde kullanım gerektirse de, Redis kümesiyle birlikte HPA'ları kullanmak, talebe bağlı olarak Redis düğümlerinin sayısını dinamik olarak ölçeklendirmeye yardımcı olabilir ve böylece yüke yanıt olarak yatay ölçeklemeyi destekleyebilir.

Otomasyon için Redis operatörleri
Kubedb veya Redis Enterprise operatörü Redis operatörü gibi Redis dağıtımlarını yönetmek için birkaç Kubernetes operatörü mevcuttur. Bu operatörler, düğüm ölçeklendirme, yük devretme, güncellemeler ve yedekleme gibi görevleri otomatikleştirerek redis kümeleri için bildirici yönetim sağlar. Yatay ölçeklendirme için operatörler, REDIS ana ve çoğaltma düğümlerini otomatik olarak oluşturmak veya silecek şekilde yapılandırılabilir ve manuel müdahale olmadan ölçeklendirme işlemlerini basitleştirebilir.

Çoğaltma ve Sentinel
Redis Sentinel tarafından yönetilen bir master-replica mimarisi ile Redis Replication, Kubernetes'te yatay ölçeklendirme sağlamak için de kullanılabilir. Master'ın çoklu kopyaları, okuma yükünü yaymak ve yüksek kullanılabilirlik sağlamak için dağıtılabilir. Bununla birlikte, bu yaklaşım Redis kümesiyle karşılaştırıldığında sınırlıdır, çünkü tüm yazılar hala bir ustaya gider ve yatay yazma ölçeklendirmesini kısıtlar.

Kırpma ve veri bölümleme
REDIS kümesi, verileri birden çok düğüm boyunca otomatik olarak parçalarken, her bir düğüm tuş alanının bir alt kümesini kullanır. Bu, veri kümesinin tek bir örneğin bellek sınırlarının ötesinde büyümesini sağlarken, aynı zamanda sorgu yükünü dağıtırken, yatay ölçeklemenin merkezidir. Kubernetes Redis kümesinin dağıtılması, her parçanın izole kaynaklara sahip ayrı bir kapsülde bulunmasını sağlar.

Yapılandırma Hususları
Redis'i Kubernetes'te yatay olarak ölçeklendirirken, veri dayanıklılığı için kalıcı hacimleri yapılandırmak, her bir kapsül için kaynak isteklerini ve sınırlarını ayarlamak ve düğümler arası iletişim için uygun ağ politikaları oluşturmak önemlidir. Ayrıca, küme düğümlerinin birbirini bulmasına ve istemcilerin doğru bağlanmasına izin vermek için uygun hizmet keşfi ve DNS çözünürlüğü gereklidir.

Yatay ölçeklendirme için örnek iş akışı
- Durumsal setleri yöneten bir durum veya operatör kullanarak bir redis kümesi dağıtın.
- Başlamak için gereken ana ve çoğaltma düğümlerinin sayısını tanımlayın.
- Kümenin yuvaları otomatik olarak oluşturabilmesi ve atayabilmesi için Redis Cluster'ın kendi kendine yapılandırmasını kullanın.
- Replicas sayısını dinamik olarak yük değişiklikleri olarak ayarlamak için Kubernetes yatay kapsül otomatikleştirici veya operatör CRD'leri kullanın.
- Her bir bölme için kalıcı hacimlerin ve ağ ayarlarının doğru ayarlandığından emin olun.
- Ölçeklendirme kararlarına rehberlik etmek için küme sağlığı ve performans metriklerini izleyin.

Dağıtılmış önbellek yaklaşımı
Kubernetes'te, durumsuz uygulama kapsüllerinin yatay ölçeklendirilmesi genellikle kopyalar arasında veri tutarlılığını korumak için dağıtılmış bir önbellek gerektirir. Yatay olarak ölçeklendirilmiş bir küme olarak dağıtılan Redis, paylaşılan bellek içi önbellek katmanı olarak hizmet eder. Bu, uygulama kapsüllerinin, tutarlılık ve hızlı veri erişimi için dağıtılmış REDIS önbelleğine dayanarak yerel önbellek durumunu kaybetmeden içeri veya dışarı ölçeklendirmesine izin verir.

Zorluklar ve sınırlamalar
- REDIS tek iş parçacıklı doğa, tek bir düğümün performansını sınırlar, bu da yüksek verim için yatay ölçeklemeyi gerekli kılar.
- Tüm Redis komutları ve veri yapıları kümelenmiş modda tamamen uyumlu veya verimli değildir, bu da uygulama farkındalığı gerektirir.
- Kubernetes kümelerinde kalıcı depolama ve yük devretme yönetimi operasyonel karmaşıklık ekler.
- Veri kaybı olmadan redis düğümlerini ölçeklendirmek, dikkatli bir şekilde yeniden parçalanma ve küme yönetimi gerektirir.
- Redis gibi durumlu uygulamalar, vatansız kapsüllere kıyasla oto -ölçekli olarak daha zordur.

Özet
Redis, kararlı ağ kimliklerine ve kalıcı hacimlere sahip birden fazla durumsal baklada Redis kümesini dağıtarak Kubernetes'teki yatay ölçeklemeyi destekler. Kubernetes operatörleri bu kümelerin yönetimini ve ölçeklendirilmesini otomatikleştirir. Yatay kapsül otomatikleştirme, REDIS düğüm sayısını yüke göre ayarlayabilir. Redis Cluster'ın parçalama yetenekleri ve Kubernetes Orkestrasyonu kombinasyonu, REDIS'in birçok düğüm boyunca veri ve istekleri yayarak büyük veri kümelerini ve yüksek istek hacimlerini işlemesini sağlarken, operatörler ve otomatikleştiriciler ölçeklendirme yaşam döngüsünü etkili bir şekilde yönetmeye yardımcı olur.

Bu yaklaşım, REDIS'in bulut yerli Kubernetes ortamlarında ölçeklenebilir, yüksek performanslı bir bellek içi veri deposu veya önbellek olarak hizmet etmesini sağlar.