La agrupación de redis y la replicación de Redis son dos mecanismos fundamentales pero diferentes utilizados para lograr la disponibilidad de datos, la escalabilidad y la tolerancia a las fallas en las implementaciones de Redis, especialmente cuando se ejecutan Redis en Kubernetes. Comprender sus diferencias requiere una mirada detallada a su arquitectura, funcionalidad y comportamiento operativo en el contexto de los entornos de Kubernetes.
Replicación de Redis en Kubernetes:
La replicación en Redis se refiere a una arquitectura maestra-replica (anteriormente llamada maestro-esclavo), donde un nodo maestro contiene el conjunto de datos de escritura, y una o más réplicas mantienen copias de esos datos. Estas réplicas son copias de solo lectura que se sincronizan con el maestro asincrónico. Si el nodo maestro falla, una de las réplicas se puede promover para convertirse en el nuevo maestro, proporcionando así una alta disponibilidad.
Cuando se implementa en Kubernetes, la replicación de Redis generalmente implica ejecutar un conjunto de estado para el maestro y otro conjunto de estado o conjunto de pods para las réplicas. Los servicios de Kubernetes, generalmente servicios de clúster, administran el acceso a estas instancias de Redis. La replicación en esta configuración mejora la escalabilidad de lectura porque las solicitudes de lectura se pueden distribuir en múltiples réplicas de solo lectura, aliviando la carga del nodo maestro. Sin embargo, todas las operaciones de escritura todavía están dirigidas al nodo maestro, ya que las réplicas no aceptan solicitudes de escritura.
La replicación es útil para los casos de uso en los que se debe aumentar el rendimiento de lectura, o se requiere redundancia de datos para los escenarios de conmutación por error. Sin embargo, la replicación no proporciona particiones o fragmentos automáticos de datos. Esto significa que todo el conjunto de datos se almacena en el maestro y se replica completamente a las réplicas, lo que puede limitar la escalabilidad para conjuntos de datos muy grandes.
Puntos clave sobre la replicación de Redis en Kubernetes:
- Proporciona capacidades de redundancia de datos y conmutación por error copiando datos del maestro a las réplicas.
- Las operaciones de lectura se pueden escalar horizontalmente distribuyendo solicitudes entre réplicas.
- Las operaciones de escritura son manejadas exclusivamente por el maestro, que puede convertirse en un cuello de botella bajo una alta carga de escritura.
- La promoción de la conmutación por error y la réplica a menudo requieren herramientas externas como Redis Sentinel o los operadores de Kubernetes para automatizar.
- Los datos están completamente duplicados, por lo que la replicación no mitiga las limitaciones de memoria de los nodos individuales.
- La integración con Kubernetes StatefulSets garantiza una identidad persistente para los pods Redis y permite identidades de red estables para maestros y réplicas.
- Replicas Copiar datos asincrónicos, por lo que puede haber un ligero retraso de replicación que impactó la consistencia de lectura.
Redis Clustering en Kubernetes:
Redis Cluster es una implementación distribuida de Redis que admite fragmentos automáticos y replicación. Rompa el conjunto de datos en múltiples nodos maestros, cada uno responsable de un subconjunto de claves definidas por ranuras hash (16,384 ranuras hash en total en el clúster Redis). Cada nodo maestro puede tener réplicas para alta disponibilidad, honrando el principio de replicación dentro de cada fragmento.
Esta arquitectura permite a Redis Cluster escalar horizontalmente y manejar una alta disponibilidad de forma nativa. El clúster gestiona la partición de datos (fragmentación), por lo que cada nodo contiene solo una parte del conjunto de datos en lugar de una copia completa. Redis Cluster puede manejar la conmutación por error en el nivel de fragmentos sin la necesidad de herramientas externas como Sentinel.
La implementación del clúster Redis en Kubernetes generalmente implica el uso de estados para administrar nodos Redis (maestros y réplicas). Se requieren configuraciones de red más complejas porque los clientes deben poder comunicarse con el nodo correcto en función de la asignación de ranuras hash clave. Los servicios de Kubernetes, incluidos los servicios sin cabeza, facilitan el acceso directo a la vaina requerida por la topología del clúster.
Aspectos operativos clave del clúster Redis en Kubernetes:
- Proporciona fragmentación automática de datos, distribuyendo datos en múltiples nodos maestros para la escalabilidad horizontal.
- Cada nodo maestro maneja un subconjunto de ranuras hash, con réplicas para conmutación por error y redundancia dentro de cada fragmento.
- Admite una alta disponibilidad y tolerancia a fallas con conmutación por error automática y reorganización.
- Los clientes deben admitir el protocolo de clúster Redis para rutas de ruta para corregir los nodos según las ranuras hash.
- La configuración de la red en Kubernetes es más compleja ya que los clientes se comunican directamente con las cápsulas Redis individuales, no un solo servicio equilibrado por carga.
- Los conjuntos de estado aseguran identidades de POD estables, necesarias para la comunicación del nodo del clúster.
- El clúster Redis puede mantener la disponibilidad durante las particiones de red y las fallas en el nodo promocionando réplicas.
Diferencias en escalabilidad y distribución de datos:
Redis Replication proporciona redundancia de datos al duplicar el conjunto de datos completo del maestro a las réplicas. Escala la capacidad de lectura pero no escala la capacidad de escritura o el tamaño del conjunto de datos más allá de la capacidad de un solo nodo maestro. El maestro contiene todo el conjunto de datos, que puede crear límites debido a las limitaciones de memoria.
Redis Cluster, sin embargo, escala, se lee y escribe dividiendo el conjunto de datos en múltiples nodos (fragmentos). Cada fragmento contiene solo una fracción de los datos, lo que permite que el sistema maneje los conjuntos de datos más grandes que la memoria de un solo nodo. Las escrituras se distribuyen entre fragmentos, por lo que la capacidad de escritura de clúster aumenta al agregar más maestros.
Distribución de datos y operaciones:
En las configuraciones de replicación, todos los datos están presentes en el maestro y las copias en las réplicas. Las operaciones, especialmente las escrituras, van a un solo nodo. Las lecturas pueden ir a las réplicas, pero las operaciones múltiples que abarcan múltiples nodos son sencillos porque solo hay una fuente de datos.
En Redis Cluster, los datos se dividen en la ranura hash, por lo que algunos comandos que involucran múltiples claves requieren que todas las claves pertenezcan a la misma ranura hash. Los comandos multi-clave en diferentes ranuras fallarán porque los datos residen en diferentes nodos. Los clientes deben poder manejar los mensajes de redirección movidos o solicitar que localice el nodo correcto.
Tolerancia a fallas y conmutación por error:
La replicación requiere que Sentinel o un controlador externo controlen el maestro y automatice la conmutación por error a una réplica en caso de falla. Sentinel monitorea los nodos y elige nuevos maestros si es necesario, pero no proporciona partición de datos.
Redis Cluster tiene soporte incorporado para replicación y conmutación por error automática dentro de los fragmentos. Si un nodo maestro falla, se promueve una réplica en su lugar sin herramientas externas. El clúster mantiene metadatos sobre la distribución de la ranura clave y el estado de nodo, lo que permite la autocuración.
Integración del ecosistema de Kubernetes:
En Kubernetes, abordar la replicación y la agrupación de Redis requiere diferentes enfoques:
- Para la replicación, los estadios de Kubernetes proporcionan identidad y almacenamiento estables para maestría y réplicas. Los servicios facilitan el acceso. La automatización de conmutación por error suele ser manejada por los operadores de Redis Sentinel o Kubernetes diseñados para Redis.
- Para la agrupación, los estatales implementan múltiples vainas maestras y réplicas. Los servicios sin cabeza permiten la comunicación directa de POD necesaria para la mensajería de internodo del clúster. Herramientas como gráficos de timón o operadores de Redis simplifican la creación, escala y gestión del clúster.
Complejidad operativa:
La replicación es más simple de configurar y administrar en Kubernetes porque involucra un solo nodo de escritura y múltiples nodos de solo lectura. Sin embargo, Scaling escribe es limitado.
La agrupación es más compleja y requiere una gestión cuidadosa de las políticas de red, el descubrimiento de servicios y la compatibilidad del cliente, pero ofrece una mejor escalabilidad y resiliencia en general.
Casos de uso:
La replicación es adecuada para aplicaciones que requieren alta disponibilidad, escalabilidad de lectura y redundancia de datos, pero tienen tamaños de conjunto de datos moderados que se ajustan a un solo nodo.
La agrupación es ideal para conjuntos de datos muy grandes, cargas de escritura pesadas y aplicaciones que necesitan escalabilidad horizontal y alta tolerancia a fallas sin herramientas 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 y acceso a la red. Esta diferencia arquitectónica fundamental determina su idoneidad para diferentes condiciones de uso y complejidad operativa en entornos de Kubernetes.