Кластеризация Redis и репликация Redis являются двумя фундаментальными, но различными механизмами, используемыми для достижения доступности, масштабируемости и допуска разломов в развертываниях Redis, особенно при запуске Redis на Kubernetes. Понимание их различий требует подробного взгляда на их архитектуру, функциональность и оперативное поведение в контексте среды Kubernetes.
Репликация Redis в Kubernetes:
Репликация в Redis относится к архитектуре Master-Replica (ранее называемой мастер-слава), где один мастер-узл содержит набор данных для записи, а одна или несколько реплик поддерживают копии этих данных. Эти реплики являются копиями только для чтения, которые синхронизируются с мастером асинхронно. Если мастер -узел не удается, одна из реплик может быть повышена, чтобы стать новым мастером, тем самым обеспечивая высокую доступность.
При развертывании в Kubernetes репликация Redis обычно включает в себя запуск Statefulset для мастера и другого состояния или набора стручков для реплик. Услуги Kubernetes, обычно Clusterip Services, управляют доступом к этим экземплярам Redis. Репликация в этой настройке улучшает масштабируемость чтения, поскольку запросы на чтение могут быть распределены по нескольким репликам только для чтения, что облегчает нагрузку из главного узла. Тем не менее, все операции записи по -прежнему направлены на главный узел, поскольку реплики не принимают запросы на записи.
Репликация полезна для вариантов использования, когда необходимо увеличить пропускную способность считывания, или для сценариев отказа требуется избыточность данных. Тем не менее, репликация не обеспечивает автоматическое разделение данных или шарнинг. Это означает, что весь набор данных хранится в мастере и полностью реплицируется в реплики, что может ограничить масштабируемость для очень больших наборов данных.
Ключевые моменты о репликации Redis под Kubernetes:
- Он предоставляет возможности избыточности и аварийного переключения данных путем копирования данных из Master в реплики.
- Операции чтения могут быть масштабированы горизонтально путем распространения запросов между репликами.
- Операции записи обрабатываются исключительно мастером, что может стать узким местом под высокой нагрузкой.
- Продовольствие и реплика, которая часто требует внешних инструментов, таких как Redis Sentinel или Operators Kubernetes для автоматизации.
- Данные полностью дублируются, поэтому репликация не смягчает ограничения памяти отдельных узлов.
- Интеграция с Kubernetes Statefulsets обеспечивает постоянную идентичность для стручков Redis и обеспечивает стабильную сетевую идентификацию для мастер и реплик.
- Replicas асинхронно копируют данные, поэтому может быть небольшая задержка репликации, влияющая на последовательность чтения.
Redis Clustering в Kubernetes:
Redis Cluster - это распределенная реализация Redis, которая поддерживает автоматическое осколок и репликацию. Он разбивает набор данных на нескольких главных узлах, каждый из которых отвечает за подмножество клавиш, определяемые с помощью хэш -слотов (всего 16 384 хэш -слотов в кластере Redis). Каждый главный узел может иметь реплики для высокой доступности, что соблюдает принцип репликации в каждом осколках.
Эта архитектура позволяет Redis Cluster масштабировать как по горизонтали, так и наказывать высокую доступность. Кластер управляет разделением данных (Sharding), поэтому каждый узел содержит только часть набора данных, а не полную копию. Redis Cluster может обрабатывать отказоустойчивость на уровне осколков без необходимости во внешних инструментах, таких как Sentinel.
Развертывание кластера Redis на Kubernetes обычно включает использование Statefulsets для управления узлами Redis (мастера и реплики). Требуются более сложные сетевые конфигурации, потому что клиенты должны иметь возможность общаться с правильным узлом на основе картирования ключа хеш -слота. Услуги Kubernetes, включая услуги без головы, облегчают прямой доступ к POD, требуемый для топологии кластера.
Ключевые операционные аспекты кластера Redis в Kubernetes:
- Обеспечивает автоматическое нарушение данных, распределение данных по нескольким основным узлам для горизонтальной масштабируемости.
- Каждый главный узел обрабатывает подмножество хэш -слотов, с репликами для отказа и избыточности внутри каждого осколка.
- Поддерживает высокую доступность и устойчивость к разломам с автоматическим отказом и переосмыслением.
- Клиенты должны поддерживать протокол Cluster Redis для маршрутизации команд для исправления узлов на основе хэш -слотов.
- Конфигурация сети в Kubernetes является более сложной, поскольку клиенты напрямую общаются с отдельными капсулами Redis, а не с помощью единого сбалансированного сервиса.
- Statefulsets обеспечивают стабильные идентичности стручков, необходимые для связи кластерных узлов.
- Redis Cluster может поддерживать доступность во время сетевых разделов и сбоев узлов, продвигая реплики.
Различия в масштабируемости и распределении данных:
Redis Replication обеспечивает избыточность данных, дублируя полный набор данных от Master к реплика. Он масштабирует емкость, но не масштабирует емкость записи или размер набора данных за пределами емкости одного мастер -узла. Мастер содержит весь набор данных, который может создавать ограничения из -за ограничений памяти.
Redis Cluster, однако, масштабирует как чтение, так и записывает, разделяя набор данных на несколько узлов (осколки). Каждый осколок содержит только часть данных, позволяя системе обрабатывать наборы данных, больше, чем память одного узла. Записи распределены между осколками, поэтому кластерная емкость увеличивается за счет добавления большего количества хозяев.
Распределение и операции данных:
В настройках репликации все данные присутствуют на мастере и копии на репликах. Операции, особенно пишут, перейдите в один узел. Чтения могут перейти к копиям, но операции с несколькими ключами, которые охватывают несколько узлов, являются простыми, потому что есть только один источник данных.
В Cluster Cluster данные разделены с хэш -слотом, поэтому некоторые команды, включающие несколько клавиш, требуют, чтобы все ключи принадлежали к одному и тому же хэш -слоту. Команды с несколькими ключами в разных слотах пройдут, потому что данные находятся на разных узлах. Клиенты должны иметь возможность обрабатывать перемещение или запросить перенаправление сообщений, чтобы найти правильный узел.
Терпимость и отказоустойчивость: ошибка:
Репликация требует Sentinel или внешнего контроллера для мониторинга мастера и автоматизации отказоустойчивости в реплику в случае сбоя. Sentinel контролирует узлы и избирает новых мастеров, если это необходимо, но не предоставляет разделение данных.
Redis Cluster обладает встроенной поддержкой для репликации и автоматического отказоустойчивости в осколках. Если мастер -узел не работает, реплика продвигается на его месте без внешних инструментов. Кластер поддерживает метаданные о распределении слотов и статусе узла, что позволяет самовосстановить себя.
Kubernetes Ecosystem Integration:
В Kubernetes адресация репликации и кластеризации Redis требует разных подходов:
- Для репликации Kubernetes Statefulsets обеспечивают стабильную идентичность и хранение для магистра и реплик. Услуги облегчают доступ. Автоматизация отказоустойчивости, как правило, обрабатывается операторами Redis Sentinel или Kubernetes, предназначенными для Redis.
- Для кластеризации Statefulsets развертывают несколько стручков Master и Replica. Безголовые услуги обеспечивают прямую коммуникацию POD, необходимую для обмена сообщениями кластера. Такие инструменты, как Helm Hardts или Operators Redis, упрощают создание, масштабирование и управление кластером.
Оперативная сложность:
Репликация проще настраивать и управлять в Kubernetes, потому что она включает в себя один узел для записи и несколько узлов только для чтения. Тем не менее, шкафа пишет ограничен.
Кластеризация является более сложной и требует тщательного управления сетевыми политиками, обнаружения услуг и совместимости с клиентами, но обеспечивает лучшую масштабируемость и устойчивость в целом.
Примеры использования:
Репликация хорошо подходит для приложений, которые требуют высокой доступности, масштабируемости чтения и избыточности данных, но имеют умеренные размеры наборов данных, которые соответствуют одному узлу.
Кластеризация идеально подходит для очень больших наборов данных, тяжелых нагрузок и приложений, которые нуждаются в горизонтальной масштабируемости и высокой толерантности к разломам без внешних инструментов.
Таким образом, репликация Redis в Kubernetes дублирует полный набор данных в мастер-и только для чтения реплики, фокусируясь на высокой доступности и масштабировании чтения, в то время как Redis кластеризации фрагментов набор данных по нескольким узлам со встроенной репликацией и отказоустойчивой, обеспечивая горизонтальные масштабирование, устойчивость к неисправности и распределенные управление передачами в соответствии с конструкциями, такие как устойчивости, соответствующие конструкциям, такие как устойчивости и распределенные в соответствии с конструкциями, соответствующими, и распределенные, такие как устойчивости, и на всеобщее управление, и все, соответствующие идентификации, соответствующие идентификации и распределенные в соответствии с конструкциями. Сеть доступ. Это фундаментальное архитектурное различие определяет их пригодность для различных условий использования и оперативной сложности в средах Kubernetes.