Redis Clustering e Redis Replication sono due meccanismi fondamentali ma diversi utilizzati per ottenere disponibilità, scalabilità e tolleranza ai guasti dei dati nelle distribuzioni di Redis, specialmente quando si eseguono Redis su Kubernetes. Comprendere le loro differenze richiede uno sguardo dettagliato nella loro architettura, funzionalità e comportamento operativo nel contesto degli ambienti di Kubernetes.
Replication Redis in Kubernetes:
La replica in Redis si riferisce a un'architettura master-replica (precedentemente chiamata master-slave), in cui un nodo principale detiene il set di dati scrivibile e una o più repliche mantengono copie di tali dati. Queste repliche sono copie di sola lettura che si sincronizzano con il maestro in modo asincrono. Se il nodo principale fallisce, una delle repliche può essere promossa per diventare il nuovo maestro, fornendo così un'alta disponibilità.
Quando viene distribuita in Kubernetes, Redis Replication implica in genere l'esecuzione di uno stato per il master e un altro stato di stato o un insieme di baccelli per le repliche. I servizi di Kubernetes, di solito Clusterip Services, gestiscono l'accesso a queste istanze Redis. La replica in questa configurazione migliora la scalabilità di lettura perché le richieste di lettura possono essere distribuite su più repliche di sola lettura, alleviando il carico dal nodo principale. Tuttavia, tutte le operazioni di scrittura sono ancora indirizzate al nodo principale, poiché le repliche non accettano richieste di scrittura.
La replica è utile per i casi d'uso in cui è necessario aumentare il throughput di lettura o per gli scenari di failover è necessaria la ridondanza dei dati. Tuttavia, la replica non fornisce partizionamento automatico dei dati o frammenti. Ciò significa che l'intero set di dati è archiviato sul master e replicato completamente alle repliche, che può limitare la scalabilità per set di dati molto grandi.
Punti chiave sulla replica di Redis sotto Kubernetes:
- Fornisce funzionalità di ridondanza e failover dei dati copiando i dati dal master alle repliche.
- Le leggi le operazioni possono essere ridimensionate orizzontalmente distribuendo le richieste tra le repliche.
- Le operazioni di scrittura sono gestite esclusivamente dal master, che può diventare un collo di bottiglia sotto un alto carico di scrittura.
- Il failover e la promozione replica richiedono spesso strumenti esterni come gli operatori Redis Sentinel o Kubernetes da automatizzare.
- I dati sono completamente duplicati, quindi la replica non mitiga i limiti di memoria dei singoli nodi.
- L'integrazione con Kubernetes StatefulSets garantisce un'identità persistente per i pod Redis e consente identità di rete stabili per Master e Replicas.
- Replicas copia asincrono dati, quindi potrebbe esserci un leggero ritardo di replica che influisce sulla coerenza delle letture.
Redis Clustering in Kubernetes:
Redis Cluster è un'implementazione distribuita di Redis che supporta sharding e replica automatici. Rompe il set di dati su più nodi principali, ciascuno responsabile di un sottoinsieme di chiavi definite da slot hash (16.384 slot hash in totale nel cluster Redis). Ogni nodo principale può avere repliche per l'alta disponibilità, onorando il principio di replica all'interno di ciascun frammento.
Questa architettura consente al cluster Redis di ridimensionare in orizzontale e gestire in modo nativo la disponibilità elevata. Il cluster gestisce il partizionamento dei dati (sharding), quindi ogni nodo contiene solo una parte del set di dati anziché una copia completa. Il cluster Redis può gestire il failover a livello di frammento senza la necessità di strumenti esterni come Sentinel.
La distribuzione di Redis Cluster su Kubernetes implica in genere l'utilizzo di Statefulset per gestire i nodi Redis (Masters e Replicas). Sono necessarie configurazioni di rete più complesse perché i client devono essere in grado di comunicare con il nodo corretto in base alla mappatura delle slot hash chiave. I servizi Kubernetes, compresi i servizi senza testa, facilitano l'accesso diretto a pod richiesto dalla topologia del cluster.
Aspetti operativi chiave del cluster Redis in Kubernetes:
- Fornisce frammenti automatici di dati, distribuendo dati su più nodi principali per la scalabilità orizzontale.
- Ogni nodo principale gestisce un sottoinsieme di slot hash, con repliche per il failover e ridondanza all'interno di ogni frammento.
- Supporta un'elevata disponibilità e tolleranza ai guasti con il failover e il rimodellamento automatico.
- I client devono supportare il protocollo del cluster Redis per instradare i comandi per correggere i nodi in base alle slot di hash.
- La configurazione di rete in Kubernetes è più complessa poiché i client comunicano direttamente con i singoli pod Redis, non un singolo servizio bilanciato dal carico.
- StatefulSets Garantire identità pod stabili, necessarie per la comunicazione del nodo cluster.
- Il cluster Redis può mantenere la disponibilità durante le partizioni di rete e gli errori del nodo promuovendo le repliche.
Differenze nella scalabilità e nella distribuzione dei dati:
Replication Redis fornisce ridondanza dei dati duplicando il set di dati completo dal master alle repliche. Scala la capacità di lettura ma non ridimensiona la capacità di scrittura o la dimensione del set di dati oltre la capacità di un singolo nodo principale. Il master contiene l'intero set di dati, che può creare limiti a causa di vincoli di memoria.
Il cluster Redis, tuttavia, ridimensiona sia le letture e le scritture partizionando il set di dati su più nodi (frammenti). Ogni shard contiene solo una frazione dei dati, consentendo al sistema di gestire set di dati più grandi della memoria di un singolo nodo. Le scritture sono distribuite tra i frammenti, quindi la capacità di scrittura del cluster viene aumentata aggiungendo più maestri.
Distribuzione e operazioni dei dati:
Nelle configurazioni di replica, tutti i dati sono presenti sul master e copie sulle repliche. Le operazioni, in particolare scrive, vanno in un singolo nodo. Le letture possono andare alle repliche, ma le operazioni multi-chiavi che si estendono in più nodi sono semplici perché esiste una sola fonte di dati.
Nel cluster Redis, i dati sono partizionati dallo slot hash, quindi alcuni comandi che coinvolgono più chiavi richiedono che tutte le chiavi appartengano allo stesso slot hash. I comandi multi-chiavi su diversi slot falliranno perché i dati risiedono su nodi diversi. I clienti devono essere in grado di gestire spostamenti o chiedere messaggi di reindirizzamento per individuare il nodo corretto.
Tolleranza di errori e failover:
La replica richiede Sentinel o un controller esterno per monitorare il master e automatizzare il failover in una replica in caso di guasto. Sentinel monitora i nodi ed elegge i nuovi maestri se necessario, ma non fornisce il partizionamento dei dati.
Redis Cluster ha un supporto integrato per la replica e il failover automatico all'interno di frammenti. Se un nodo principale fallisce, una replica viene promossa al suo posto senza strumenti esterni. Il cluster mantiene i metadati sulla distribuzione delle slot chiave e sullo stato del nodo, consentendo l'auto-guarigione.
Integrazione dell'ecosistema di Kubernetes:
In Kubernetes, affrontare la replica e il clustering di Redis richiede approcci diversi:
- Per la replica, Kubernetes StatefulSets fornisce identità e archiviazione stabili per master e repliche. I servizi facilitano l'accesso. L'automazione del failover viene generalmente gestita dagli operatori Redis Sentinel o Kubernetes progettati per Redis.
- Per il clustering, StatefulSets distribuisce più pod master e replica. I servizi senza testa consentono la comunicazione Direct Pod necessaria per la messaggistica internode del cluster. Strumenti come grafici elmici o operatori Redis semplificano la creazione, il ridimensionamento e la gestione del cluster.
Complessità operativa:
La replica è più semplice da configurare e gestire in Kubernetes perché coinvolge un singolo nodo scrivibile e più nodi di sola lettura. Tuttavia, il ridimensionamento delle scritture è limitato.
Il clustering è più complesso e richiede un'attenta gestione delle politiche di rete, della scoperta dei servizi e della compatibilità dei clienti, ma offre una migliore scalabilità e resilienza in generale.
Casi d'uso:
La replica è adatta alle applicazioni che richiedono elevata disponibilità, scalabilità di lettura e ridondanza dei dati ma hanno dimensioni di set di dati moderate che si adattano a un singolo nodo.
Il clustering è ideale per set di dati molto grandi, carichi di scrittura pesanti e applicazioni che richiedono scalabilità orizzontale e elevata tolleranza ai guasti senza strumenti esterni.
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 and Accesso alla rete. Questa differenza architettonica fondamentale determina la loro idoneità a diverse condizioni di utilizzo e complessità operativa negli ambienti di Kubernetes.