Czym różni się klastrowanie Redis od replikacji Redis w Kubernetes

Replikacja Redis w Kubernetes:
Replikacja w Redis odnosi się do architektury Master-Replica (wcześniej o nazwie Master-Slave), w której jeden węzeł główny przechowuje zapisany zestaw danych, a jedna lub więcej replik utrzymuje kopie tych danych. Te repliki są kopiami tylko do odczytu, które synchronizują się z głównym asynchronicznie. Jeśli węzeł główny się nie powiedzie, jedną z replików można promować, aby zostać nowym mistrzem, zapewniając w ten sposób wysoką dostępność.

Po wdrożeniu w Kubernetes replikacja Redis zazwyczaj polega na uruchomieniu zestawu stanu dla Master i innego zestawu stanu lub zestawu kapsułów dla replik. Usługi Kubernetes, zwykle Usługi klasterpowe, zarządzają dostępem do tych instancji Redis. Replikacja w tej konfiguracji poprawia skalowalność odczytu, ponieważ żądania odczytu mogą być dystrybuowane w wielu replikach tylko do odczytu, łagodząc obciążenie z węzła głównego. Jednak wszystkie operacje zapisu są nadal kierowane do węzła głównego, ponieważ repliki nie akceptują żądań zapisu.

Replikacja jest przydatna w przypadkach użycia, w których należy zwiększyć przepustowość odczytu, lub w scenariuszach awaryjnych wymagana jest redundancja danych. Replikacja nie zapewnia jednak automatycznego partycjonowania danych lub odchylania. Oznacza to, że cały zestaw danych jest przechowywany na Master i w pełni replikowany do replik, co może ograniczać skalowalność dla bardzo dużych zestawów danych.

Kluczowe punkty dotyczące replikacji Redis w Kubernetes:
- Zapewnia redundancję danych i możliwości awaryjnego, kopiując dane z głównego do replików.
- Operacje odczytu można skalować w poziomie poprzez rozpowszechnianie żądań między replikami.
- Operacje zapisu są obsługiwane wyłącznie przez Master, który może stać się wąskim gardłem przy wysokim obciążeniu zapisu.
- Promocja awaryjna i repliki często wymagają, aby automatyzować zewnętrzne narzędzia, takie jak operatorzy Redis Sentinel lub Kubernetes.
- Dane są w pełni zduplikowane, więc replikacja nie łagodzi ograniczeń pamięci pojedynczych węzłów.
- Integracja z Kubernetes Statefulsets zapewnia trwałą tożsamość podseksu Redis i zapewnia stabilną tożsamości sieciowe dla master i replik.
- Replikas asynchronicznie kopiuje dane, więc może wystąpić niewielkie opóźnienie replikacji wpływające na spójność odczytu.

Klaster Redis w Kubernetes:
Redis Cluster to rozproszona implementacja Redis, która obsługuje automatyczne odchylenie i replikację. Łamie zestaw danych na wiele węzłów głównych, z których każdy odpowiedzialny za podzbiór klawiszy zdefiniowany przez szczeliny HASH (ogółem 16 384 gniazd skrótu w klastrze Redis). Każdy węzeł główny może mieć repliki dla wysokiej dostępności, honorując zasadę replikacji w każdym odłamku.

Ta architektura pozwala klasterowi Redis skalowanie zarówno poziomo, jak i obsługi natywnie o wysokiej dostępności. Klaster zarządza partycjonowaniem danych (Sharding), więc każdy węzeł zawiera tylko część zestawu danych, a nie pełną kopię. Klaster Redis może obsługiwać przełączanie awaryjne na poziomie odłamków bez potrzeby zewnętrznych narzędzi, takich jak Sentinel.

Wdrażanie klastra Redis na Kubernetes zazwyczaj obejmuje używanie stanu do zarządzania węzłami Redis (mistrzowie i replik). Wymagane są bardziej złożone konfiguracje sieciowe, ponieważ klienci muszą być w stanie komunikować się z właściwym węzłem w oparciu o mapowanie gniazda skrótu. Usługi Kubernetes, w tym usługi bezgłowe, ułatwiają bezpośredni dostęp do kapsuł wymaganych przez topologię klastra.

Kluczowe aspekty operacyjne klastra Redis w Kubernetes:
- Zapewnia automatyczne odchylenie danych, dystrybucję danych w wielu węzłach głównych dla skalowalności poziomej.
- Każdy węzeł główny obsługuje podzbiór gniazd skrótu, z replikami dla przełączania awaryjnego i redundancji wewnątrz każdego odłamka.
- Obsługuje wysoką dostępność i tolerancję błędów dzięki automatycznemu przełączaniu awaryjnym i przekształceniu.
- Klienci muszą obsługiwać protokół klastra Redis, aby kierować poleceniami do korygowania węzłów na podstawie gniazd skrótu.
- Konfiguracja sieci w Kubernetes jest bardziej złożona, ponieważ klienci komunikują się bezpośrednio z poszczególnymi kapsułami Redis, a nie jedną usługą zrównoważoną obciążeniem.
- Statefulsets zapewniają stabilną tożsamość POD, niezbędną do komunikacji węzłów klastrowych.
- Klaster Redis może utrzymać dostępność podczas partycji sieciowych i awarii węzłów, promując repliki.

Różnice w skalowalności i dystrybucji danych:
Replikacja Redis zapewnia redundancję danych poprzez powielanie pełnego zestawu danych od Master do Replicas. Skaluje pojemność odczytu, ale nie skaluje pojemności zapisu ani wielkości zestawu danych wykraczających poza pojemność jednego węzła głównego. Master przechowuje cały zestaw danych, który może tworzyć granice z powodu ograniczeń pamięci.

Klaster Redis jednak skaluje zarówno odczyty, jak i zapisy, podzieląc zestaw danych na wielu węzłach (odłamkach). Każdy odłamek trzyma tylko ułamek danych, umożliwiając systemowi obsługę zestawów danych większych niż pamięć jednego węzła. Writes są rozmieszczone między odłamki, więc pojemność zapisu klastra jest zwiększana poprzez dodanie większej liczby mistrzów.

Dystrybucja danych i operacje:
W konfiguracjach replikacji wszystkie dane są obecne na Master i kopie na replice. Operacje, zwłaszcza pisze, trafiają do jednego węzła. Odczyty mogą przejść do replików, ale operacje wielofunkcyjne obejmujące wiele węzłów są proste, ponieważ istnieje tylko jedno źródło danych.

W klastrze Redis dane są partycjonowane przez gniazdo HASH, więc niektóre polecenia obejmujące wiele kluczy wymagają wszystkich kluczy do tego samego gniazda skrótu. Polecenia wielobarstwowe w różnych szczelinach awansują, ponieważ dane znajdują się w różnych węzłach. Klienci muszą być w stanie obsłużyć przesunięte lub poprosić komunikaty o przekierowaniu, aby zlokalizować odpowiedni węzeł.

Tolerancja błędów i przełączanie awaryjne:
Replikacja wymaga SentInel lub kontrolera zewnętrznego do monitorowania głównego i automatyzacji awaryjnej do repliki w przypadku awarii. Sentinel monitoruje węzły i w razie potrzeby wybiera nowych mistrzów, ale nie zapewnia partycjonowania danych.

Redis Cluster ma wbudowane wsparcie replikacji i automatycznego przełączania awaryjnego w obrębie odłamków. Jeśli węzeł główny się nie powiedzie, replika jest promowana na swoim miejscu bez narzędzi zewnętrznych. Klaster utrzymuje metadane dotyczące kluczowego rozkładu szczeliny i statusu węzłów, umożliwiając samoleczenie.

Integracja ekosystemu Kubernetes:
W Kubernetes adresowanie replikacji i grupowania Redis wymaga różnych podejść:

- W celu replikacji Kubernetes Statefulsets zapewniają stabilną tożsamość i pamięć dla master i replik. Usługi ułatwiają dostęp. Automatyzacja przełączania awaryjnego jest zwykle obsługiwana przez operatorów Redis Sentinel lub Kubernetes zaprojektowanych dla Redis.

- W celu klastrowania statefulsets wdrażają wiele kapsułów głównych i repliki. Bezgłowe usługi umożliwiają bezpośrednią komunikację POD niezbędną do komunikowania internodowego klastra. Narzędzia takie jak wykresy sterowe lub operatorzy Redis upraszczają tworzenie, skalowanie i zarządzanie klastrami.

Złożoność operacyjna:
Replikacja jest prostsza do konfigurowania i zarządzania w Kubernetes, ponieważ obejmuje pojedynczy zapisany węzeł i wiele węzłów tylko do odczytu. Jednak scalowanie jest ograniczone.

Klastrowanie jest bardziej złożone i wymaga starannego zarządzania zasadami sieci, odkrywania usług i kompatybilności klientów, ale ogólnie oferuje lepszą skalowalność i odporność.

Przypadki użycia:
Replikacja jest dobrze dostosowana do aplikacji wymagających wysokiej dostępności, skalowalności odczytu i redundancji danych, ale mają umiarkowane rozmiary danych, które pasują do jednego węzła.

Klastrowanie jest idealne do bardzo dużych zestawów danych, ciężkich obciążeń zapisu i aplikacji, które wymagają skalowalności poziomej i wysokiej tolerancji na uszkodzenia bez narzędzi zewnętrznych.