Kubernetes의 Redis 클러스터링은 어떻게 Redis 복제와 어떻게 다른가?

Kubernetes의 Redis Replication :
Redis의 복제는 마스터-반성기 (이전의 마스터 슬레이브) 아키텍처를 의미하며, 여기서 하나의 마스터 노드가 쓰기 가능한 데이터 세트를 보유하고 하나 이상의 복제본은 해당 데이터의 사본을 유지합니다. 이 복제본은 마스터 비동기와 동기화되는 읽기 전용 사본입니다. 마스터 노드가 실패하면 복제본 중 하나를 새로운 마스터로 홍보하여 ​​고 가용성을 제공 할 수 있습니다.

Kubernetes에 배포되면 Redis Replication은 일반적으로 마스터를위한 Statefulset을 실행하고 복제본을위한 다른 상태의 포드 세트를 실행하는 것이 포함됩니다. Kubernetes 서비스 (일반적으로 클러스터 서비스)는 이러한 REDIS 인스턴스에 대한 액세스를 관리합니다. 이 설정의 복제는 읽기 요청이 여러 읽기 전용 복제본에 배포되어 마스터 노드에서로드를 완화시키기 때문에 읽기 확장 성을 향상시킵니다. 그러나 복제본은 쓰기 요청을 허용하지 않기 때문에 모든 쓰기 작업은 여전히 ​​마스터 노드로 향합니다.

복제는 읽기 처리량이 증가 해야하는 사용 사례에 유용하거나 장애 조치 시나리오에는 데이터 중복이 필요합니다. 그러나 복제는 자동 데이터 파티셔닝 또는 샤딩을 제공하지 않습니다. 이는 전체 데이터 세트가 마스터에 저장되고 복제본에 완전히 복제되어 매우 큰 데이터 세트의 확장 성을 제한 할 수 있음을 의미합니다.

Kubernetes의 Redis 복제에 대한 핵심 요점 :
- 마스터에서 복제본으로 데이터를 복사하여 데이터 중복성 및 장애 조력 기능을 제공합니다.
- 복제본간에 요청을 배포하여 읽기 작업을 수평으로 조정할 수 있습니다.
- 쓰기 작업은 마스터에 의해 독점적으로 처리되며, 이는 높은 쓰기로드에서 병목 현상이 될 수 있습니다.
- 장애 조치 및 복제 프로모션에는 종종 Redis Sentinel 또는 Kubernetes 연산자와 같은 외부 도구가 자동화해야합니다.
- 데이터가 완전히 복제되므로 복제는 단일 노드의 메모리 제한을 완화하지 않습니다.
- Kubernetes Statefulsets와의 통합은 Redis Pod에 대한 지속적인 정체성을 보장하고 마스터 및 복제본에 대한 안정적인 네트워크 아이덴티티를 가능하게합니다.
- 복제본은 데이터를 비동기로 복사하므로 읽기 일관성에 영향을 미치는 약간의 복제 지연이있을 수 있습니다.

Kubernetes의 Redis 클러스터링 :
Redis Cluster는 자동 샤드 및 복제를 지원하는 Redis의 분산 구현입니다. 해시 슬롯 (Redis 클러스터에서 총 16,384 해시 슬롯)으로 정의 된 키의 하위 집합을 담당하는 여러 마스터 노드에서 데이터 세트를 중단합니다. 각 마스터 노드는 고 가용성을위한 복제품을 가질 수 있으며, 각 샤드 내의 복제 원리를 존중합니다.

이 아키텍처를 통해 Redis 클러스터는 수평으로 스케일링하고 고 가용성을 기본적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 클러스터는 데이터 파티셔닝 (샤딩)을 관리하므로 각 노드에는 전체 사본이 아닌 데이터 세트의 일부만 포함됩니다. Redis Cluster는 Sentinel과 같은 외부 도구가 필요하지 않고도 샤드 레벨에서 장애 조치를 처리 할 수 ​​있습니다.

Kubernetes에 Redis 클러스터를 배포하려면 일반적으로 Statefulsets를 사용하여 Redis 노드 (마스터 및 복제본)를 관리합니다. 클라이언트가 키 해시 슬롯 매핑을 기반으로 올바른 노드와 통신 할 수 있어야하므로보다 복잡한 네트워크 구성이 필요합니다. 헤드리스 서비스를 포함한 Kubernetes 서비스는 클러스터 토폴로지에 필요한 직접 포드 액세스를 용이하게합니다.

Kubernetes의 Redis 클러스터의 주요 운영 측면 :
- 자동 데이터 샤딩을 제공하여 수평 확장 성을 위해 여러 마스터 노드에 데이터를 배포합니다.
- 각 마스터 노드는 해시 슬롯의 서브 세트를 처리하고 각 샤드 내부의 장애 조치 및 중복성을위한 복제본이 있습니다.
- 자동 장애 조치 및 재 보장으로 고 가용성 및 고장 내성을 지원합니다.
- 클라이언트는 해시 슬롯을 기반으로 노드를 수정하기 위해 명령을 라우팅하기 위해 Redis 클러스터 프로토콜을 지원해야합니다.
- Kubernetes의 네트워크 구성은 클라이언트가 단일로드 균형 서비스가 아닌 개별 Redis Pod와 직접 통신하기 때문에 더 복잡합니다.
- Statefulsets는 클러스터 노드 통신에 필요한 안정적인 POD 아이덴티티를 보장합니다.
-Redis 클러스터는 복제본을 홍보하여 ​​네트워크 파티션 및 노드 고장 중에 가용성을 유지할 수 있습니다.

확장 성 및 데이터 분포의 차이 :
Redis Replication은 전체 데이터 세트를 마스터에서 복제본으로 복제하여 데이터 중복성을 제공합니다. 그것은 읽기 용량을 확장하지만 단일 마스터 노드의 용량을 넘어서 쓰기 용량 또는 데이터 세트 크기를 확장하지는 않습니다. 마스터는 전체 데이터 세트를 보유하여 메모리 제약으로 인해 한계를 생성 할 수 있습니다.

그러나 Redis Cluster는 여러 노드 (파편)에 걸쳐 데이터 세트를 분할하여 읽고 씁니다. 각 샤드는 데이터의 일부만 보유하므로 시스템이 단일 노드의 메모리보다 큰 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다. 쓰기는 파편들 사이에 배포되므로 더 많은 마스터를 추가하여 클러스터 쓰기 용량이 증가합니다.

데이터 배포 및 운영 :
복제 설정에서 모든 데이터는 마스터 및 복제본의 사본에 있습니다. 특히 작용하는 작업은 단일 노드로 이동합니다. 읽기는 복제본으로 이동할 수 있지만 데이터 소스가 하나만 있기 때문에 여러 노드에 걸쳐있는 멀티 키 작업은 간단합니다.

Redis 클러스터에서 데이터는 해시 슬롯에 의해 분할되므로 여러 키와 관련된 일부 명령에는 모든 키가 동일한 해시 슬롯에 속해야합니다. 데이터가 다른 노드에 존재하기 때문에 다른 슬롯의 멀티 키 명령은 실패합니다. 클라이언트는 올바른 노드를 찾기 위해 이동 또는 리디렉션 메시지를 처리 ​​할 수 ​​있어야합니다.

결함 공차 및 장애 조치 :
복제를 위해서는 Sentinel 또는 외부 컨트롤러가 마스터를 모니터링하고 장애 조치가 고장시 복제본으로 자동화해야합니다. Sentinel은 노드를 모니터링하고 필요한 경우 새로운 마스터를 선출하지만 데이터 파티셔닝을 제공하지 않습니다.

Redis Cluster는 파편 내에서 복제 및 자동 장애 조치를 지원합니다. 마스터 노드가 실패하면 외부 도구없이 복제본이 그 자리에서 홍보됩니다. 이 클러스터는 키 슬롯 분포 및 노드 상태에 대한 메타 데이터를 유지하여자가 치유를 허용합니다.

Kubernetes 생태계 통합 :
Kubernetes에서는 Redis 복제 및 클러스터링을 해결하는 데 다른 접근 방식이 필요합니다.

- 복제를 위해 Kubernetes Statefulsets는 마스터 및 복제본을위한 안정적인 정체성과 저장을 제공합니다. 서비스는 액세스를 용이하게합니다. Failover Automation은 일반적으로 Redis Sentinel 또는 Kubernetes 운영자가 Redis 용으로 처리합니다.

- 클러스터링의 경우 StateFulsets는 여러 마스터 및 복제 포드를 배포합니다. 헤드리스 서비스를 사용하면 클러스터의 internode 메시징에 필요한 직접 포드 통신이 가능합니다. Helm 차트 또는 Redis 연산자와 같은 도구는 클러스터 생성, 스케일링 및 관리를 단순화합니다.

운영 복잡성 :
복제는 단일 쓰기 가능한 노드와 다중 읽기 전용 노드가 포함되므로 Kubernetes에서 설정 및 관리하기가 간단합니다. 그러나 스케일링 쓰기는 제한적입니다.

클러스터링은보다 복잡하고 네트워크 정책, 서비스 검색 및 클라이언트 호환성을 신중하게 관리해야하지만 전반적으로 확장 성과 탄력성을 향상시킵니다.

사용 사례 :
복제는 고 가용성, 읽기 확장 성 및 데이터 중복성이 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 단일 노드에 맞는 적당한 데이터 세트 크기가 있습니다.

클러스터링은 매우 큰 데이터 세트, 무거운 쓰기 부하 및 수평 확장 성 및 외부 도구없이 높은 결함 공차가 필요한 응용 프로그램에 이상적입니다.