Cum diferă clusteringul Redis de replicarea Redis în Kubernetes

Redis Replicare în Kubernetes:
Replicarea în Redis se referă la o arhitectură Master-Replica (numită anterior Master-Slave), unde un nod principal deține setul de date de scris și una sau mai multe replici mențin copii ale acestor date. Aceste replici sunt copii numai pentru citire care se sincronizează cu maestrul asincron. Dacă nodul principal nu reușește, una dintre replici poate fi promovată pentru a deveni noul maestru, oferind astfel o disponibilitate ridicată.

Atunci când este implementată în Kubernetes, Redis Replicarea implică de obicei rularea unui Statefset pentru Master și un alt Statefset sau un set de păstăi pentru replici. Serviciile Kubernetes, de obicei serviciile clusterip, gestionează accesul la aceste instanțe redis. Replicarea în această configurație îmbunătățește scalabilitatea citită, deoarece cererile de citire pot fi distribuite pe mai multe replici numai pentru citire, atenuând sarcina de pe nodul principal. Cu toate acestea, toate operațiunile de scriere sunt încă direcționate către nodul principal, deoarece replicile nu acceptă cereri de scriere.

Replicarea este utilă pentru cazurile de utilizare în care trebuie să fie crescută randamentul de citire sau este necesară o redundanță de date pentru scenarii de failover. Cu toate acestea, replicarea nu oferă partiționare automată a datelor sau ascuțite. Aceasta înseamnă că întregul set de date este stocat pe master și replicat complet la replici, ceea ce poate limita scalabilitatea pentru seturi de date foarte mari.

Puncte cheie despre replicarea Redis sub Kubernetes:
- Oferă capacități de redundanță de date și failover prin copierea datelor de la master la replici.
- Operațiunile de citire pot fi scalate pe orizontală prin distribuirea cererilor între replici.
- Operațiunile de scriere sunt gestionate exclusiv de către Master, care poate deveni un blocaj sub sarcină mare de scriere.
- Promovarea failover -ului și replica necesită adesea instrumente externe precum Redis Sentinel sau operatori Kubernetes pentru a automatiza.
- Datele sunt complet duplicate, astfel încât replicarea nu atenuează limitările de memorie ale nodurilor unice.
- Integrarea cu Kubernetes StatefulSets asigură o identitate persistentă pentru podurile Redis și permite identități stabile de rețea pentru master și replici.
- Replicele copiază în mod asincron date, astfel încât ar putea exista un ușor decalaj de replicare care afectează consistența citită.

Redis Clustering în Kubernetes:
Redis Cluster este o implementare distribuită a Redis care acceptă ascuțirea și replicarea automată. Acesta rupe setul de date pe mai multe noduri master, fiecare responsabil pentru un subset de taste definite de sloturi de hash (16.384 sloturi hash în total în clusterul Redis). Fiecare nod principal poate avea replici pentru o disponibilitate ridicată, onorând principiul replicării în cadrul fiecărui fragment.

Această arhitectură permite Redis Cluster să scaleze atât pe orizontală, cât și să gestioneze în mod nativ disponibilitatea ridicată. Clusterul gestionează partiționarea datelor (Sharding), astfel încât fiecare nod conține doar o porțiune din setul de date, mai degrabă decât o copie completă. Redis Cluster poate gestiona failover la nivelul fragmentului, fără a fi nevoie de instrumente externe precum Sentinel.

Implementarea clusterului Redis pe Kubernetes implică de obicei utilizarea StatefulSets pentru a gestiona nodurile Redis (maeștri și replici). Sunt necesare configurații de rețea mai complexe, deoarece clienții trebuie să fie capabili să comunice cu nodul corect pe baza mapării cheie a slotului hash. Serviciile Kubernetes, inclusiv serviciile fără cap, facilitează accesul direct al podului cerut de topologia clusterului.

Aspecte operaționale cheie ale clusterului Redis în Kubernetes:
- Oferă schimbarea automată a datelor, distribuind date pe mai multe noduri master pentru scalabilitate orizontală.
- Fiecare nod principal gestionează un subset de sloturi de hash, cu replici pentru failover și redundanță în interiorul fiecărui fragment.
- acceptă o disponibilitate ridicată și toleranță la erori cu failover automat și redresare.
- Clienții trebuie să suporte protocolul Redis Cluster pentru a ruta comenzile pentru a corecta nodurile pe baza sloturilor de hash.
- Configurația rețelei în Kubernetes este mai complexă, deoarece clienții comunică direct cu pod-uri individuale, nu cu un singur serviciu echilibrat în sarcină.
- Statefulsets asigură identități stabile de pod, necesare pentru comunicarea nodului cluster.
- Redis Cluster poate menține disponibilitatea în timpul partițiilor de rețea și a defecțiunilor nodului prin promovarea replicilor.

Diferențe de scalabilitate și distribuție a datelor:
Redis Replication oferă o redundanță de date prin duplicarea setului de date complet de la master la replici. Crește capacitatea de citire, dar nu scalează capacitatea de scriere sau dimensiunea setului de date dincolo de capacitatea unui singur nod principal. Maestrul deține întregul set de date, care poate crea limite din cauza constrângerilor de memorie.

Redis Cluster, însă, scalează atât citirile, cât și scrie, prin partiționarea setului de date pe mai multe noduri (cioburi). Fiecare fragment deține doar o fracțiune din date, permițând sistemului să gestioneze seturi de date mai mari decât memoria unui singur nod. Scrierile sunt distribuite între cioburi, astfel încât capacitatea de scriere a clusterului este crescută prin adăugarea mai multor maeștri.

Distribuția datelor și operațiunile:
În configurarea replicării, toate datele sunt prezente pe master și copii pe replici. Operațiunile, în special scrie, merg la un singur nod. Citirile pot merge la replici, dar operațiunile cu mai multe kei care acoperă mai multe noduri sunt simple, deoarece există o singură sursă de date.

În clusterul Redis, datele sunt partiționate de slotul hash, astfel încât unele comenzi care implică mai multe taste necesită toate tastele pentru a aparține aceluiași slot hash. Comenzile cu mai multe kei pe diferite sloturi vor eșua, deoarece datele se află pe diferite noduri. Clienții trebuie să poată gestiona mutați sau să ceară mesaje de redirecționare pentru a localiza nodul corect.

Toleranță la erori și failover:
Replicarea necesită Sentinel sau un controler extern pentru a monitoriza maestrul și a automatiza failover -ul la o replică în caz de eșec. Sentinel monitorizează nodurile și alege noi maeștri, dacă este necesar, dar nu oferă partiționare a datelor.

Redis Cluster are suport încorporat pentru replicare și failover automat în cadrul cioburilor. Dacă un nod principal nu reușește, o replică este promovată la locul său fără instrumente externe. Clusterul menține metadate despre distribuția cheie a sloturilor și starea nodului, permițând auto-vindecarea.

Integrarea ecosistemului Kubernetes:
În Kubernetes, abordarea replicării și clusteringului Redis necesită abordări diferite:

- Pentru replicare, Kubernetes Statefulsets oferă identitate și stocare stabilă pentru master și replici. Serviciile facilitează accesul. Automatizarea failover -ului este gestionată de obicei de către Redis Sentinel sau operatori Kubernetes conceputi pentru Redis.

- Pentru clustering, StatefulSets implementează mai multe păstăi de master și replici. Serviciile fără cap Activează comunicarea directă a POD necesară pentru mesageria internode a clusterului. Instrumente precum diagrame de cârmă sau operatori Redis simplifică crearea, scalarea și gestionarea clusterului.

Complexitate operațională:
Replicarea este mai simplă pentru a configura și gestiona în Kubernetes, deoarece implică un singur nod scris și mai multe noduri numai pentru citire. Cu toate acestea, scrierea scalărilor este limitată.

Clustering -ul este mai complex și necesită o gestionare atentă a politicilor de rețea, descoperirea serviciilor și compatibilitatea clienților, dar oferă o mai bună scalabilitate și rezistență în general.

Utilizați cazuri:
Replicarea este potrivită pentru aplicațiile care necesită o disponibilitate ridicată, scalabilitate de citire și redundanță de date, dar au dimensiuni moderate de set de date care se potrivesc unui singur nod.

Clustering -ul este ideal pentru seturi de date foarte mari, încărcări grele de scriere și aplicații care au nevoie de scalabilitate orizontală și toleranță ridicată a erorilor fără instrumente externe.