Le clustering redis et la réplication redis sont deux mécanismes fondamentaux mais différents utilisés pour réaliser la disponibilité des données, l'évolutivité et la tolérance aux pannes dans les déploiements redis, en particulier lors de l'exécution de Redis sur Kubernetes. Comprendre leurs différences nécessite un aperçu détaillé de leur architecture, de leur fonctionnalité et de leur comportement opérationnel dans le contexte des environnements Kubernetes.
Redis réplication à Kubernetes:
La réplication dans Redis fait référence à une architecture maître-replica (anciennement appelée maître-esclave), où un nœud maître détient l'ensemble de données en écriture, et une ou plusieurs répliques maintiennent des copies de ces données. Ces répliques sont des copies en lecture seule qui se synchronisent avec le maître de manière asynchrone. Si le nœud maître échoue, l'une des répliques peut être promue pour devenir le nouveau maître, offrant ainsi une haute disponibilité.
Lorsqu'elle est déployée dans Kubernetes, la réplication Redis implique généralement l'exécution d'un État pour le maître et un autre ensemble ou un ensemble de pods pour les répliques. Les services Kubernetes, généralement des services de clusterip, gèrent l'accès à ces instances Redis. La réplication dans cette configuration améliore l'évolutivité de la lecture car les demandes de lecture peuvent être réparties sur plusieurs répliques en lecture seule, ce qui atténue la charge du nœud maître. Cependant, toutes les opérations d'écriture sont toujours dirigées vers le nœud maître, car les répliques n'acceptent pas les demandes d'écriture.
La réplication est utile pour les cas d'utilisation où le débit de lecture doit être augmenté, ou une redondance de données est requise pour les scénarios de basculement. Cependant, la réplication ne fournit pas de partitionnement automatique des données ou de rupture. Cela signifie que l'ensemble de données est stocké sur le maître et reproduit entièrement aux répliques, ce qui peut limiter l'évolutivité des très grands ensembles de données.
Points clés sur la réplication de Redis sous Kubernetes:
- Il fournit des capacités de redondance et de basculement des données en copiant les données du maître aux répliques.
- Les opérations de lecture peuvent être mises à l'échelle horizontalement en distribuant des demandes entre les répliques.
- Les opérations d'écriture sont traitées exclusivement par le maître, qui peut devenir un goulot d'étranglement sous une charge d'écriture élevée.
- Le basculement et la promotion des répliques nécessitent souvent des outils externes comme les opérateurs Redis Sentinel ou Kubernetes pour automatiser.
- Les données sont entièrement dupliquées, donc la réplication n'atténue pas les limites de mémoire des nœuds uniques.
- L'intégration avec Kubernetes StatefulSets assure une identité persistante pour les pods redis et permet des identités de réseau stables pour le maître et les répliques.
- Les répliques copiernt de manière asynchrone les données, il peut donc y avoir un léger retard de réplication impactant la cohérence de la lecture.
Redis Clustering à Kubernetes:
Redis Cluster est une implémentation distribuée de Redis qui prend en charge le fragment et la réplication automatique. Il rompt l'ensemble de données sur plusieurs nœuds maîtres, chacun responsable d'un sous-ensemble de clés défini par des emplacements de hachage (16 384 emplacements de hachage total dans le cluster redis). Chaque nœud maître peut avoir des répliques pour la haute disponibilité, honorant le principe de réplication dans chaque fragment.
Cette architecture permet à Redis le cluster de mettre à l'échelle horizontalement et de gérer la haute disponibilité nativement. Le cluster gère le partitionnement des données (Sharding), donc chaque nœud ne contient qu'une partie de l'ensemble de données plutôt qu'une copie complète. Le cluster Redis peut gérer le basculement au niveau des fragments sans avoir besoin d'outils externes comme Sentinel.
Le déploiement du cluster Redis sur Kubernetes implique généralement l'utilisation de STATTACTufulSets pour gérer les nœuds redis (maîtres et répliques). Des configurations de réseau plus complexes sont requises car les clients doivent être en mesure de communiquer avec le nœud correct en fonction du mappage des emplacements de hachage de clé. Les services Kubernetes, y compris les services sans tête, facilitent l'accès direct à la pod requis par la topologie du cluster.
Aspects opérationnels clés du cluster redis à Kubernetes:
- Fournit une épisode de données automatique, distribuant des données sur plusieurs nœuds maître pour l'évolutivité horizontale.
- Chaque nœud maître gère un sous-ensemble de créneaux de hachage, avec des répliques pour le basculement et la redondance à l'intérieur de chaque fragment.
- Prend en charge la haute disponibilité et la tolérance aux pannes avec un basculement automatique et un remodelage.
- Les clients doivent prendre en charge le protocole Redis Cluster pour acheminer les commandes pour corriger les nœuds en fonction des emplacements de hachage.
- La configuration du réseau dans Kubernetes est plus complexe car les clients communiquent directement avec les pods redis individuels, pas un seul service équilibré.
- StatefulSets garantit des identités stables de pod, nécessaire pour la communication des nœuds de cluster.
- Le cluster Redis peut maintenir la disponibilité pendant les partitions de réseau et les défaillances des nœuds en faisant la promotion des répliques.
Différences d'évolutivité et de distribution des données:
La réplication Redis fournit une redondance de données en dupliquant l'ensemble de données complet du maître aux répliques. Il évolue la capacité de lecture mais n'échelle pas la capacité d'écriture ou la taille de l'ensemble de données au-delà de la capacité d'un seul nœud maître. Le maître détient l'ensemble de données, qui peut créer des limites dues aux contraintes de mémoire.
Le cluster Redis, cependant, évolue à la fois des lectures et des écritures en partitionnant l'ensemble de données sur plusieurs nœuds (éclats). Chaque fragment ne contient qu'une fraction des données, permettant au système de gérer des ensembles de données supérieurs à la mémoire d'un seul nœud. Les écritures sont réparties entre les fragments, de sorte que la capacité d'écriture en grappes est augmentée en ajoutant plus de maîtres.
Distribution et opérations des données:
Dans les configurations de réplication, toutes les données sont présentes sur le maître et les copies des répliques. Les opérations, en particulier les écritures, vont à un seul nœud. Les lectures peuvent aller aux répliques, mais les opérations multi-touches qui s'étendent sur plusieurs nœuds sont simples car il n'y a qu'une seule source de données.
Dans le cluster Redis, les données sont partitionnées par emplacement de hachage, de sorte que certaines commandes impliquant plusieurs clés nécessitent que toutes les clés appartiennent au même emplacement de hachage. Les commandes multi-clés sur différents emplacements échoueront car les données résident sur différents nœuds. Les clients doivent être en mesure de gérer les messages de redirection déplacés ou de demander à localiser le nœud correct.
Tolérance et basculement des défauts:
La réplication nécessite Sentinel ou un contrôleur externe pour surveiller le maître et automatiser le basculement en réplique en cas de défaillance. Sentinel surveille les nœuds et élit de nouveaux maîtres si nécessaire mais ne fournit pas de partitionnement des données.
Redis Cluster a une prise en charge intégrée pour la réplication et le basculement automatique dans les fragments. Si un nœud maître échoue, une réplique est promue à sa place sans outils externes. Le cluster maintient les métadonnées sur la distribution des emplacements clés et l'état du nœud, permettant l'auto-guérison.
Intégration de l'écosystème de Kubernetes:
Dans Kubernetes, la rédaction de la réplication et du clustering redis nécessite différentes approches:
- Pour la réplication, Kubernetes StatefulSets fournit une identité et un stockage stables pour le maître et les répliques. Les services facilitent l'accès. L'automatisation des bascules est généralement gérée par Redis Sentinel ou les opérateurs de Kubernetes conçus pour Redis.
- Pour le clustering, StatefulSets déploie plusieurs pods maître et répliques. Les services sans tête permettent une communication directe de pod nécessaire pour la messagerie entre le cluster. Des outils tels que les graphiques de barre ou les opérateurs redis simplifient la création, la mise à l'échelle et la gestion des cluster.
Complexité opérationnelle:
La réplication est plus simple à configurer et à gérer dans Kubernetes car il implique un seul nœud écrivatif et plusieurs nœuds en lecture seule. Cependant, la mise à l'échelle des écritures est limitée.
Le clustering est plus complexe et nécessite une gestion minutieuse des politiques de réseau, de la découverte de services et de la compatibilité des clients, mais offre une meilleure évolutivité et résilience dans son ensemble.
Cas d'utilisation:
La réplication est bien adaptée aux applications qui nécessitent une haute disponibilité, une évolutivité de lecture et une redondance des données, mais ont des tailles d'ensemble de données modérées qui correspondent à un seul nœud.
Le clustering est idéal pour les très grands ensembles de données, les charges d'écriture lourdes et les applications qui nécessitent une évolutivité horizontale et une tolérance de défaut élevée sans outils externes.
In summary, Redis replication in Kubernetes duplicates the full dataset across a master and read-only replicas, focusing on high availability and read scalability, while Redis clustering fragments the dataset across multiple nodes with built-in replication and failover, enabling horizontal scaling, fault tolerance, and distributed data managementâall integrated through Kubernetes constructs like StatefulSets and services to maintain stable identities et l'accès au réseau. Cette différence architecturale fondamentale détermine leur pertinence pour différentes conditions d'utilisation et complexité opérationnelle dans les environnements de Kubernetes.