Redis klastrovanie a replikácia redis sú dva základné, ale rôzne mechanizmy používané na dosiahnutie dostupnosti údajov, škálovateľnosti a tolerancie porúch pri nasadení Redis, najmä pri spustení Redis na Kubernetes. Pochopenie ich rozdielov si vyžaduje podrobný pohľad na ich architektúru, funkčnosť a prevádzkové správanie v kontexte prostredí Kubernetes.
Replikácia Redis v Kubernetes:
Replikácia v Redis sa vzťahuje na architektúru Master-Replica (predtým nazývanú Master-Slave), kde jeden hlavný uzol obsahuje zapisovateľný súbor údajov a jedna alebo viac replík udržiava kópie týchto údajov. Tieto repliky sú kópie iba na čítanie, ktoré sa synchronizujú s hlavným asynchrónne. Ak hlavný uzol zlyhá, jedna z replík je možné povýšiť tak, aby sa stala novým majstrom, čím poskytuje vysokú dostupnosť.
Pri nasadení v Kubernetes replikácia Redis zvyčajne spočíva v spustení štátnej sady pre Master a inú stavovú súpravu alebo sadu strukov pre repliky. Služby Kubernetes, zvyčajne služby Clusterip Services, spravujú prístup k týmto inštanciám Redis. Replikácia v tomto nastavení zlepšuje škálovateľnosť čítania, pretože požiadavky na čítanie je možné distribuovať vo viacerých replikách iba na čítanie, čo zmierňuje zaťaženie z hlavného uzla. Všetky operácie zápisu sú však stále nasmerované do hlavného uzla, pretože repliky neakceptujú žiadosti o zápis.
Replikácia je užitočná pre prípady použitia, keď je potrebné zvýšiť priepustnosť čítania, alebo pre scenáre zlyhania je potrebná redundancia údajov. Replikácia však neposkytuje automatické rozdelenie údajov ani zaliatie. To znamená, že celý súbor údajov je uložený na hlavnom území a plne sa replikuje na repliky, čo môže obmedziť škálovateľnosť pre veľmi veľké súbory údajov.
Kľúčové body o replikácii Redis pod Kubernetes:
- Poskytuje redundanciu a zlyhanie údajov skopírovaním údajov z hlavných do replík.
- Čítanie operácií je možné zvodne upraviť distribúciou požiadaviek medzi repliky.
- Operácie zápisu riešia výlučne Master, ktorý sa môže stať prekážkou pri zaťažení s vysokým zápisom.
- Propagácia zlyhania a repliky často vyžaduje na automatizáciu externé nástroje, ako je Redis Sentinel alebo Kubernetes Operators.
- Dáta sú úplne duplikované, takže replikácia neznižuje obmedzenia pamäte jednotlivých uzlov.
- Integrácia so štátnymi stavmi Kubernetes zaisťuje pretrvávajúcu identitu pre Redis Mods a umožňuje stabilné identity siete pre hlavné a repliky.
- repliky asynchrónne kopírujú údaje, takže môže dôjsť k miernemu oneskoreniu replikácie, ktoré ovplyvňujú konzistentnosť čítania.
Redis klastrovanie v Kubernetes:
Redis Cluster je distribuovaná implementácia RedIS, ktorá podporuje automatické Sharding and Replication. Rozbije súbor údajov vo viacerých hlavných uzloch, z ktorých každý je zodpovedný za podmnožinu klávesov definovaných hashovými slotmi (16 384 hash slotov v klastri Redis). Každý hlavný uzol môže mať repliky pre vysokú dostupnosť, čím si vykazuje princíp replikácie v každom Sharde.
Táto architektúra umožňuje klastre Redis, aby sa vodorovne škálovali a natívne zvládli vysokú dostupnosť. Klaster riadi rozdelenie údajov (Sharding), takže každý uzol obsahuje iba časť súboru údajov, než celú kópiu. Redis Cluster dokáže zvládnuť zlyhanie na úrovni Shard bez potreby externých nástrojov, ako je Sentinel.
Nasadenie klastra Redis na Kubernetes zvyčajne zahŕňa použitie štátnych prístrojov na správu uzlov Redis (Masters a Replica). Vyžadujú sa zložitejšie konfigurácie siete, pretože klienti musia byť schopní komunikovať so správnym uzlom založeným na mapovaní slotových hash hash. Kubernetes Services vrátane bezhlavých služieb uľahčuje priamy prístup k podniku vyžadovaným v topológii klastrov.
Kľúčové prevádzkové aspekty klastru Redis v Kubernetes:
- Poskytuje automatické brúsenie údajov a distribuuje údaje vo viacerých hlavných uzloch pre horizontálnu škálovateľnosť.
- Každý hlavný uzol spracováva podmnožinu hash slotov, s replikami pre zlyhanie a redundanciu vo vnútri každého črepia.
- Podporuje vysokú dostupnosť a toleranciu porúch s automatickým zlyhaním a reshardingom.
- Klienti musia podporovať protokol Redis Cluster Protocol na cestu príkazov na nápravu uzlov na základe hash slotov.
- Konfigurácia siete v Kubernetes je zložitejšia, pretože klienti komunikujú priamo s jednotlivými redisovými tobolkami, nie s jednou službou vyváženou zaťažením.
- Statefulsets zabezpečuje stabilné identity POD, ktoré sú potrebné na komunikáciu k klastrovým uzlom.
- Redis Cluster si môže udržiavať dostupnosť počas sieťových oddielov a zlyhaní uzlov propagáciou replík.
Rozdiely v škálovateľnosti a distribúcii údajov:
Replikácia Redis poskytuje redundanciu údajov duplikáciou úplného súboru údajov z hlavného po repliky. Škáluje kapacitu čítania, ale nezmení kapacitu zápisu alebo veľkosť súboru údajov nad kapacitu jediného hlavného uzla. Master obsahuje celý súbor údajov, ktorý môže vytvárať limity v dôsledku obmedzení pamäte.
Redis Cluster však mierky čítajú a píše rozdelením súboru údajov do viacerých uzlov (črepy). Každá črep má iba zlomok údajov, čo systému umožňuje spracovať súbory údajov väčšie ako pamäť s jedným uzlom. Zápisy sú distribuované medzi črepy, takže kapacita zápisu klastrov sa zvyšuje pridaním ďalších majstrov.
Distribúcia údajov a operácie:
V nastaveniach replikácie sú všetky údaje prítomné na hlavnom a kópiách na replikách. Operácie, najmä píše, idú do jedného uzla. Čítanie môžu prejsť na repliky, ale viac kľúčové operácie, ktoré preklenujú viac uzlov, sú jednoduché, pretože existuje iba jeden zdroj údajov.
V klastre Redis sú údaje rozdelené do hash slotu, takže niektoré príkazy zahŕňajúce viac klávesov vyžadujú, aby všetky klávesy patrili do rovnakého hashového slotu. Príkazy s viacerými kľúčmi v rôznych intervaloch zlyhajú, pretože údaje sa nachádzajú v rôznych uzloch. Klienti musia byť schopní zvládnuť presun alebo požiadať správy o presmerovaní, aby našli správny uzol.
Tolerancia porúch a zlyhanie:
Replikácia vyžaduje, aby Sentinel alebo externý ovládač monitoroval hlavný a automatizáciu zlyhania repliky v prípade zlyhania. Sentinel monitoruje uzly a v prípade potreby zvolí nových majstrov, ale neposkytuje rozdelenie údajov.
Redis Cluster má zabudovanú podporu pre replikáciu a automatické zlyhanie v črevo. Ak zlyhá hlavný uzol, replika sa propaguje na svojom mieste bez externých nástrojov. Klaster udržiava metadáta o distribúcii slotov na kľúč a stavu uzlov, čo umožňuje samoliečovanie.
Integrácia ekosystémov Kubernetes:
V Kubernetes si riešenie replikácie a zoskupovania redis vyžaduje rôzne prístupy:
- Na replikáciu poskytujú Kubernetes Statefulsets stabilnú identitu a úložisko pre hlavné a repliky. Služby uľahčujú prístup. Automatizácia zlyhania zvyčajne rieši operátory Redis Sentinel alebo Kubernetes určené pre Redis.
- V prípade zoskupovania nasadzujú štátne módy viacerých hlavných a repliiek. Služby bez hlavy umožňujú priamu komunikáciu POD potrebnú pre správy internódy klastrov. Nástroje ako helmové grafy alebo operátori Redis zjednodušujú tvorbu klastrov, škálovanie a správu.
Prevádzková zložitosť:
Replikácia je jednoduchšia na nastavenie a správu v Kubernetes, pretože zahŕňa jediný zapisovateľný uzol a viac uzlov iba na čítanie. Písanie škálovania je však obmedzené.
Klastrovanie je zložitejšie a vyžaduje starostlivé riadenie sieťových politík, objavovania služieb a kompatibility klientov, ale celkovo ponúka lepšiu škálovateľnosť a odolnosť.
Prípady použitia:
Replikácia je dobre vhodná pre aplikácie, ktoré si vyžadujú vysokú dostupnosť, škálovateľnosť čítania a redundanciu údajov, ale majú mierne veľkosti súborov údajov, ktoré zodpovedajú jedinému uzlu.
Zoskupovanie je ideálne pre veľmi veľké súbory údajov, zaťaženie ťažkým zápisom a aplikácie, ktoré potrebujú horizontálnu škálovateľnosť a vysokú toleranciu porúch bez externých nástrojov.
Stručne povedané, replikácia Redis v Kubernetes duplikuje celý súbor údajov v hlavných replicich a na čítanie, zameraný na vysokú dostupnosť a škálovateľnosť čítania, zatiaľ čo redis zoskupuje fragmenty súboru údajov vo viacerých uzloch so vstavanými replikácia Prístup do siete. Tento základný architektonický rozdiel určuje ich vhodnosť pre rôzne podmienky využívania a prevádzkovú zložitosť v prostrediach Kubernetes.