RedisクラスタリングとRedisレプリケーションは、特にKubernetesでRedisを実行する場合、Redis展開におけるデータの可用性、スケーラビリティ、およびフォールトトレランスを実現するために使用される2つの基本的なメカニズムです。それらの違いを理解するには、Kubernetes環境のコンテキストでのアーキテクチャ、機能性、および運用行動を詳細に検討する必要があります。
KubernetesのRedis Replication：
Redisのレプリケーションとは、Master-Replica(以前はMaster-Slaveと呼ばれる)アーキテクチャを指します。ここでは、1つのマスターノードが書き込み可能なデータセットを保持し、1つ以上のレプリカがそのデータのコピーを維持します。これらのレプリカは、非同期にマスターと同期する読み取り専用コピーです。マスターノードが失敗した場合、レプリカの1つを新しいマスターにするために昇格することができ、それにより高い可用性を提供します。
Kubernetesに展開されると、Redisレプリケーションは通常、マスター用のステートフルセットとレプリカ用の別のステートフルセットまたはポッドのセットを実行することを伴います。 Kubernetesサービス(通常Clusteripサービス)は、これらのRedisインスタンスへのアクセスを管理します。このセットアップのレプリケーションは、読み取り要求を複数の読み取り専用レプリカに分配し、マスターノードからの負荷を緩和できるため、読み取りスケーラビリティが向上します。ただし、レプリカは書き込み要求を受け入れないため、すべての書き込み操作はマスターノードに向けられています。
複製は、読み取りスループットを増やす必要があるか、フェールオーバーシナリオにデータ冗長性が必要なユースケースに役立ちます。ただし、レプリケーションでは、自動データのパーティション化やシェードは提供されません。これは、データセット全体がマスターに保存され、レプリカに完全に複製されることを意味します。これにより、非常に大きなデータセットのスケーラビリティが制限される場合があります。
Kubernetesの下でのRedisレプリケーションに関する重要なポイント：
- マスターからレプリカにデータをコピーすることにより、データの冗長性とフェールオーバー機能を提供します。
- 読み取り操作は、レプリカ間でリクエストを配布することにより、水平方向にスケーリングできます。
- 書き込み操作は、マスターによってのみ処理されます。マスターは、高い書き込み負荷の下でボトルネックになる可能性があります。
- フェイルオーバーとレプリカのプロモーションでは、多くの場合、自動化するためにRedis SentinelやKubernetesオペレーターなどの外部ツールが必要です。
- データは完全に複製されるため、複製は単一ノードのメモリの制限を軽減しません。
-Kubernetes Statefulsetsとの統合により、Redis Podsの持続的なアイデンティティが保証され、マスターとレプリカの安定したネットワークIDが可能になります。
- レプリカは非同期にデータをコピーするため、読み取りの一貫性に影響を与えるわずかなレプリケーションラグがある可能性があります。
KubernetesでのRedisクラスタリング：
Redis Clusterは、自動シャードと複製をサポートするRedisの分散実装です。ハッシュスロット(Redisクラスターの合計16,384ハッシュスロット)で定義されたキーのサブセットを担当する複数のマスターノードでデータセットを破壊します。各マスターノードには、高可用性のためにレプリカを持つことができ、各シャード内の複製原理を称えます。
このアーキテクチャにより、Redisクラスターは水平方向にスケーリングし、高可用性をネイティブに処理できます。クラスターはデータパーティション(シャード)を管理するため、各ノードには完全なコピーではなく、データセットの一部のみが含まれます。 Redisクラスターは、Sentinelなどの外部ツールを必要とせずに、シャードレベルでフェールオーバーを処理できます。
KubernetesにRedisクラスターを展開するには、通常、StatefulSetsを使用してRedisノード(マスターとレプリカ)を管理することが含まれます。クライアントは、キーハッシュスロットマッピングに基づいて正しいノードと通信できる必要があるため、より複雑なネットワーク構成が必要です。ヘッドレスサービスを含むKubernetesサービスは、クラスタートポロジに必要な直接PODアクセスを促進します。
KubernetesのRedisクラスターの主要な運用的側面：
- 自動データシャードを提供し、水平スケーラビリティのために複数のマスターノードにデータを配布します。
- 各マスターノードは、ハッシュスロットのサブセットを処理し、各シャード内のフェールオーバーと冗長性のためのレプリカを使用します。
- 自動フェールオーバーと再シャードを使用して、高可用性とフォールトトレランスをサポートします。
- クライアントは、ハッシュスロットに基づいてノードを修正するためにコマンドをルーティングするRedisクラスタープロトコルをサポートする必要があります。
-Kubernetesのネットワーク構成は、クライアントが単一のロードバランスサービスではなく、個々のRedisポッドと直接通信するため、より複雑です。
-StateFulSetsは、クラスターノード通信に必要な安定したポッドアイデンティティを確保します。
-Redisクラスターは、レプリカを宣伝することにより、ネットワークパーティションおよびノード障害中に可用性を維持できます。
スケーラビリティとデータ分布の違い：
Redis Replicationは、マスターからレプリカまでの完全なデータセットを複製することにより、データの冗長性を提供します。読み取り容量をスケーリングしますが、単一のマスターノードの容量を超えて、書き込み容量またはデータセットサイズをスケーリングしません。マスターはデータセット全体を保持し、メモリの制約により制限を作成できます。
ただし、Redisクラスターは、複数のノード(シャード)にデータセットをパーティション化することにより、読み取りと書き込みの両方をスケーリングします。各シャードはデータのほんの一部を保持しているため、システムは単一のノードのメモリよりも大きいデータセットを処理できます。書き込みはシャードに配布されるため、マスターを追加することでクラスターの書き込み容量が増加します。
データの分布と操作：
レプリケーションセットアップでは、すべてのデータがマスターに存在し、レプリカにコピーが存在します。操作、特に書き込み、単一のノードに移動します。読み取りはレプリカに移動できますが、データソースが1つしかないため、複数のノードにまたがるマルチキー操作は簡単です。
Redisクラスターでは、データはハッシュスロットによって分割されているため、複数のキーを含む一部のコマンドでは、すべてのキーが同じハッシュスロットに属する必要があります。データが異なるノードに存在するため、異なるスロットのマルチキーコマンドは失敗します。クライアントは、移動したものを処理したり、正しいノードを見つけるようにリダイレクトメッセージを尋ねたりする必要があります。
フォールトトレランスとフェールオーバー：
レプリケーションでは、マスターを監視し、失敗の場合にマスターを監視し、フェールオーバーをレプリカに自動化するためにセンチネルまたは外部コントローラーが必要です。 Sentinelはノードを監視し、必要に応じて新しいマスターを選出しますが、データパーティションを提供しません。
Redis Clusterには、破片内の複製と自動フェールオーバーのサポートが組み込まれています。マスターノードが失敗した場合、外部ツールなしでその代わりにレプリカが宣伝されます。クラスターは、主要なスロット分布とノードステータスに関するメタデータを維持し、自己修復を可能にします。
Kubernetesエコシステム統合：
Kubernetesでは、Redisの複製とクラスタリングに対処するには、さまざまなアプローチが必要です。
- レプリケーションの場合、Kubernetes Statefulsetsは、マスターとレプリカの安定したアイデンティティとストレージを提供します。サービスはアクセスを容易にします。フェールオーバーオートメーションは通常、Redis SentinelまたはKubernetesオペレーターがRedis用に設計したオペレーターによって処理されます。
- クラスタリングの場合、Statefulsetsは複数のマスターとレプリカポッドを展開します。ヘッドレスサービスにより、クラスターのノートドードメッセージングに必要な直接的なポッド通信が可能になります。ヘルムチャートやRedisオペレーターなどのツールは、クラスターの作成、スケーリング、および管理を簡素化します。
運用上の複雑さ：
複製は、単一の書き込み可能なノードと複数の読み取り専用ノードを含むため、Kubernetesでのセットアップと管理がより簡単です。ただし、スケーリングの書き込みは限られています。
クラスタリングはより複雑であり、ネットワークポリシー、サービスの発見、クライアントの互換性を慎重に管理する必要がありますが、全体的にスケーラビリティと回復力が向上します。
ユースケース：
複製は、高可用性、読み取りスケーラビリティ、およびデータの冗長性を必要とするアプリケーションに適していますが、単一のノードに適合する中程度のデータセットサイズがあります。
クラスタリングは、非常に大きなデータセット、重い書き込み負荷、および外部ツールなしの水平方向のスケーラビリティと高い断層トレランスを必要とするアプリケーションに最適です。
要約すると、KubernetesのRedisレプリケーションは、マスターと読み取り専用のレプリカ全体の完全なデータセットを複製し、高可用性に焦点を当て、スケーラビリティを読み取ります。安定したアイデンティティとネットワークアクセス。この基本的な建築の違いにより、Kubernetes環境でのさまざまな使用条件と運用上の複雑さに対する適合性が決定されます。