Redis Clustering e Redis Replicação são dois mecanismos fundamentais, mas diferentes usados para obter disponibilidade de dados, escalabilidade e tolerância a falhas nas implantações de Redis, especialmente ao executar o Redis em Kubernetes. Compreender suas diferenças requer uma visão detalhada de sua arquitetura, funcionalidade e comportamento operacional no contexto dos ambientes Kubernetes.
Replicação Redis em Kubernetes:
A replicação em Redis refere-se a uma arquitetura mestre-replica (anteriormente chamada mestre-escravo), onde um nó mestre mantém o conjunto de dados gravável, e uma ou mais réplicas mantêm cópias desses dados. Essas réplicas são cópias somente leitura que sincronizam com o mestre assíncrono. Se o nó mestre falhar, uma das réplicas poderá ser promovida para se tornar o novo mestre, fornecendo alta disponibilidade.
Quando implantada em Kubernetes, a replicação do Redis normalmente envolve a execução de um conjunto StatefulSet para o mestre e outro conjunto de estados ou conjunto de vagens para as réplicas. Os serviços da Kubernetes, geralmente agrupam serviços, gerenciam o acesso a essas instâncias Redis. A replicação nessa configuração melhora a escalabilidade de leitura porque as solicitações de leitura podem ser distribuídas por várias réplicas somente leitura, aliviando a carga do nó principal. No entanto, todas as operações de gravação ainda são direcionadas ao nó principal, pois as réplicas não aceitam solicitações de gravação.
A replicação é útil para casos de uso em que a taxa de transferência de leitura precisa ser aumentada, ou a redundância de dados é necessária para cenários de failover. No entanto, a replicação não fornece particionamento automático de dados ou sharding. Isso significa que todo o conjunto de dados é armazenado no mestre e replicado totalmente nas réplicas, o que pode limitar a escalabilidade para conjuntos de dados muito grandes.
Pontos -chave sobre a replicação Redis sob Kubernetes:
- Ele fornece recursos de redundância e failover de dados copiando dados do mestre para as réplicas.
- Operações de leitura podem ser escaladas horizontalmente, distribuindo solicitações entre réplicas.
- As operações de gravação são tratadas exclusivamente pelo mestre, que pode se tornar um gargalo sob alta carga de gravação.
- A promoção de failover e réplica geralmente requerem ferramentas externas como os operadores Redis Sentinel ou Kubernetes para automatizar.
- Os dados são totalmente duplicados, portanto, a replicação não mitiga as limitações de memória de nós únicos.
- A integração com o Kubernetes StatefulSets garante identidade persistente para vagens redis e permite identidades de rede estáveis para mestre e réplicas.
- Replicas copiam de maneira assíncrona dados, portanto, pode haver um pequeno atraso de replicação, impactando a consistência da leitura.
Redis Clustering em Kubernetes:
O Redis Cluster é uma implementação distribuída do REDIS que suporta sharding e replicação automáticos. Ele quebra o conjunto de dados em vários nós mestre, cada um responsável por um subconjunto de chaves definidas por slots de hash (16.384 slots de hash no Redis Cluster). Cada nó mestre pode ter réplicas para alta disponibilidade, honrando o princípio da replicação em cada Shard.
Essa arquitetura permite que o Redis Cluster escala horizontalmente e lide com alta disponibilidade nativamente. O cluster gerencia a partição de dados (sharding); portanto, cada nó contém apenas uma parte do conjunto de dados em vez de uma cópia completa. O Redis Cluster pode lidar com o failover no nível do Shard sem a necessidade de ferramentas externas como o Sentinel.
A implantação do cluster Redis em Kubernetes normalmente envolve o uso do StatefulSets para gerenciar nós Redis (Masters e Replicas). São necessárias configurações de rede mais complexas porque os clientes devem ser capazes de se comunicar com o nó correto com base no mapeamento de slots de hash de chaves. Os serviços da Kubernetes, incluindo serviços sem cabeça, facilitam o acesso direto ao POD exigido pela topologia de cluster.
Os principais aspectos operacionais do cluster Redis em Kubernetes:
- Fornece sharding de dados automáticos, distribuindo dados em vários nós mestre para escalabilidade horizontal.
- Cada nó mestre lida com um subconjunto de slots de hash, com réplicas para failover e redundância dentro de cada fragmento.
- Suporta alta disponibilidade e tolerância a falhas com failover e remodelação automáticos.
- Os clientes devem oferecer suporte ao protocolo Redis Cluster para rotear comandos para corrigir nós com base nos slots de hash.
- A configuração de rede no Kubernetes é mais complexa, pois os clientes se comunicam diretamente com vagens Redis individuais, não um único serviço equilibrado de carga.
- O StatefulSets garante identidades estáveis de vagens, necessárias para a comunicação do nó do cluster.
- O cluster Redis pode manter a disponibilidade durante partições de rede e falhas de nós, promovendo réplicas.
Diferenças na escalabilidade e distribuição de dados:
A replicação da Redis fornece redundância de dados duplicando o conjunto de dados completo do mestre para as réplicas. Ele escala a capacidade de leitura, mas não escala a capacidade de gravação ou o tamanho do conjunto de dados além da capacidade de um único nó principal. O mestre mantém todo o conjunto de dados, que pode criar limites devido a restrições de memória.
O cluster Redis, no entanto, escala leituras e gravações particionando o conjunto de dados em vários nós (shards). Cada Shard mantém apenas uma fração dos dados, permitindo que o sistema lide com os conjuntos de dados maiores que a memória de um único nó. As gravações são distribuídas entre os fragmentos, portanto, a capacidade de gravação do cluster é aumentada adicionando mais mestres.
Distribuição e operações de dados:
Nas configurações de replicação, todos os dados estão presentes no mestre e cópias em réplicas. As operações, especialmente escrevem, vão para um único nó. As leituras podem ir para réplicas, mas as operações com várias teclas que abrangem vários nós são diretas porque existe apenas uma fonte de dados.
No cluster Redis, os dados são particionados pelo slot de hash; portanto, alguns comandos que envolvem várias chaves exigem que todas as chaves pertencem ao mesmo slot de hash. Os comandos com várias teclas em slots diferentes falharão porque os dados residem em diferentes nós. Os clientes devem ser capazes de lidar com mensagens de redirecionamento movidas ou solicitadas para localizar o nó correto.
Tolerância e failover de falhas:
A replicação requer Sentinel ou um controlador externo para monitorar o mestre e automatizar o failover em uma réplica em caso de falha. O Sentinel monitora nós e elege novos mestres, se necessário, mas não fornece particionamento de dados.
O Redis Cluster possui suporte interno para replicação e failover automático nos shards. Se um nó mestre falhar, uma réplica será promovida em seu lugar sem ferramentas externas. O cluster mantém metadados sobre a distribuição de slots e o status dos nó, permitindo a auto-cicatrização.
Integração do ecossistema de Kubernetes:
Em Kubernetes, abordar a replicação e agrupamento Redis requer diferentes abordagens:
- Para replicação, o Kubernetes StatefulSets fornece identidade e armazenamento estáveis para mestre e réplicas. Os serviços facilitam o acesso. A automação de failover é normalmente tratada pelos operadores Redis Sentinel ou Kubernetes projetados para Redis.
- Para clustering, o StatefulSets implanta várias vagens de mestre e réplica. Os serviços sem cabeça permitem a comunicação direta da POD necessária para as mensagens internacionais do cluster. Ferramentas como gráficos de leme ou operadores Redis simplificam a criação, escala e gerenciamento de cluster.
Complexidade operacional:
A replicação é mais simples de configurar e gerenciar em Kubernetes porque envolve um único nó gravável e vários nós somente leitura. No entanto, as gravações de escala é limitada.
O agrupamento é mais complexo e requer um gerenciamento cuidadoso das políticas de rede, descoberta de serviços e compatibilidade com o cliente, mas oferece melhor escalabilidade e resiliência em geral.
Casos de uso:
A replicação é adequada para aplicativos que requerem alta disponibilidade, escalabilidade de leitura e redundância de dados, mas possuem tamanhos de conjunto de dados moderados que se encaixam em um único nó.
O clustering é ideal para conjuntos de dados muito grandes, cargas pesadas de gravação e aplicativos que precisam de escalabilidade horizontal e alta tolerância a falhas sem ferramentas externas.
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 identidades e acesso à rede. Essa diferença arquitetônica fundamental determina sua adequação para diferentes condições de uso e complexidade operacional em ambientes de Kubernetes.