Redis grozd in replikacija Redis sta dva temeljna, vendar različna mehanizma, ki se uporabljata za doseganje razpoložljivosti, razširljivosti in tolerance na napake pri uvajanju Redis, zlasti pri zagonu redisa na Kubernetes. Razumevanje njihovih razlik zahteva podroben pogled na njihovo arhitekturo, funkcionalnost in operativno vedenje v kontekstu okolja Kubernetes.
Replikacija Redis v Kubernetesu:
Podvajanje v Redisu se nanaša na arhitekturo Master-Replica (prej imenovano Master-Slave), kjer eno glavno vozlišče vsebuje napisano nabor podatkov, ena ali več replik pa vzdržuje kopije teh podatkov. Te replike so samo za branje, ki se sinhronizirajo z mojstrom asinhrono. Če glavno vozlišče ne uspe, lahko eno od replik spodbudimo, da postane novi mojster in s tem zagotovi veliko razpoložljivost.
Ko je nameščena v Kubernetes, replikacija Redis običajno vključuje izvajanje stanja za glavnega glavnega in drugega Statefulset ali nabor strokov za replike. Storitve Kubernetes, običajno storitve Clusterip, upravljajo dostop do teh primerov Redis. Podvajanje v tej nastavitvi izboljša razširljivost branja, ker lahko zahteve za branje razdelite v več replik, ki je samo za branje, kar ublaži obremenitev iz glavnega vozlišča. Vendar so vse operacije pisanja še vedno usmerjene v glavno vozlišče, saj replike ne sprejemajo zahtev za pisanje.
Podvajanje je koristno za primere uporabe, pri katerih je treba povečati branje pretoka, ali pa je za scenarije preklopa potrebna odpuščanje podatkov. Vendar podvajanje ne zagotavlja samodejne razdelitve podatkov ali ostrenja. To pomeni, da je celoten nabor podatkov shranjen na glavnem in v celoti ponovljen na replike, kar lahko omeji razširljivost za zelo velike nabore podatkov.
Ključne točke o replikaciji Redis pod Kubernetes:
- Omogoča zmogljivosti za odpuščanje in preklop s kopiranjem podatkov iz glavnega v replike.
- Operacije odčitavanja je mogoče vodoravno spreminjati z distribucijo zahtev med replikami.
- Operacije pisanja upravlja izključno mojster, kar lahko postane ozko grlo pod visoko obremenitvijo.
- Promocija preklopa in replike pogosto zahtevajo zunanja orodja, kot so operaterji Redis Sentinel ali Kubernetes, da se avtomatizirajo.
- Podatki so v celoti podvojeni, zato podvajanje ne ublaži omejitev pomnilnika posameznih vozlišč.
- Integracija s Kubernetes StatefulSets zagotavlja vztrajno identiteto za redis podstavke in omogoča stabilne omrežne identitete za glavne in replike.
- Replike asinhrono kopirajo podatke, tako da lahko pride do rahle zaostale za razmnoževanje, ki vpliva na doslednost branja.
Redis grozd v Kubernetesu:
Redis Cluster je distribuirana izvedba Redisa, ki podpira samodejno ostrenje in podvajanje. Razbije nabor podatkov na več glavnih vozliščih, od katerih je vsaka odgovorna za podskupino ključev, ki jih definirajo hash reže (16.384 hash reže skupaj v grozdu Redis). Vsako glavno vozlišče ima lahko replike za visoko razpoložljivost, v skladu s podvajanjem v vsakem štaru.
Ta arhitektura omogoča, da se redis grozdi tako vodoravno poveča in uresniči visoko razpoložljivost. Grozd upravlja s particijo podatkov (sharding), tako da vsako vozlišče vsebuje le del nabora podatkov in ne v celotni kopiji. Redis grozd lahko prenese preklop na ravni škripanja brez potrebe po zunanjih orodjih, kot je Sentinel.
Namestitev redis grozda na Kubernetes običajno vključuje uporabo StatefulSets za upravljanje vozlišč Redis (mojstri in replike). Potrebne so bolj zapletene omrežne konfiguracije, ker morajo stranke imeti možnost komunicirati s pravilnim vozliščem na podlagi ključnega preslikave reže. Storitve Kubernetes, vključno s storitvami brezglave, olajšajo neposreden dostop do strok, ki ga zahteva topologija grozda.
Ključni operativni vidiki redis grozda v Kubernetesu:
- Omogoča samodejno škripanje podatkov, distribuiranje podatkov po več glavnih vozliščih za vodoravno razširljivost.
- Vsako glavno vozlišče obravnava podskupino hash rež, z replikami za preklop in odvečnost znotraj vsakega ovratnika.
- Podpira visoko razpoložljivost in toleranco na napake s samodejnim preklopom in preoblikovanjem.
- Odjemalci morajo podpirati protokol redis grozda, da popravijo ukaze, da popravijo vozlišča, ki temeljijo na hash režah.
- Omrežna konfiguracija v Kubernetesu je bolj zapletena, saj stranke neposredno komunicirajo s posameznimi redis podstavnimi stroki, ne z eno samo storitvijo, uravnoteženo s obremenitvijo.
- StatefulSets zagotavljajo stabilne identitete POD, potrebne za komunikacijo vozlišč grozda.
- Redis grozd lahko ohrani razpoložljivost med omrežnimi particijami in okvarami vozlišč s spodbujanjem replik.
Razlike v razširljivosti in porazdelitvi podatkov:
REDIS Replication zagotavlja odvečnost podatkov s podvajanjem celotnega nabora podatkov iz glavnega na replike. Razširi zmogljivost branja, vendar ne spreminja zmogljivosti za pisanje ali velikosti nabora podatkov, ki presega zmogljivost enega samega glavnega vozlišča. Master ima celoten nabor podatkov, ki lahko ustvari meje zaradi omejitev pomnilnika.
Redis Cluster pa lestvice tako bere kot zapiše tako, da nabor podatkov razdeli na več vozlišč (drobci). Vsak štarni ima le delček podatkov, ki sistemu omogoča, da obravnava nabore podatkov, večjih od pomnilnika enega vozlišča. Zapisi so razporejeni med drobci, zato se zmogljivost pisanja grozda poveča z dodajanjem več mojstrov.
Porazdelitev in operacije podatkov:
V nastavitvah podvajanja so vsi podatki prisotni na glavnem in kopiranju na replikah. Operacije, še posebej zapisane, pojdite na eno vozlišče. Branja lahko gredo v replike, vendar več ključnih operacij, ki obsegajo več vozlišč, so preproste, ker obstaja samo en vir podatkov.
V grozdu Redis se podatke razdeli s hash režo, zato nekateri ukazi, ki vključujejo več tipk, zahtevajo, da vsi ključi pripadajo isti hash reži. Ukazi z več ključi v različnih režah ne bodo uspeli, ker podatki prebivajo na različnih vozliščih. Stranke morajo biti sposobne obvladati premaknjeno ali prositi sporočila o preusmeritvi, da najdejo pravilno vozlišče.
Toleranca na napake in preklop:
Podvajanje zahteva Sentinel ali zunanji krmilnik za spremljanje glavnega in avtomatizacijo preklopa v repliko v primeru okvare. Sentinel spremlja vozlišča in po potrebi izvoli nove mojstre, vendar ne zagotavlja razdelitve podatkov.
Redis Cluster ima vgrajeno podporo za razmnoževanje in samodejno preklop znotraj Shards. Če glavno vozlišče ne uspe, se na svojem mestu spodbuja replika brez zunanjih orodij. Grozd vzdržuje metapodatke glede porazdelitve ključnih rež in statusa vozlišča, kar omogoča samozdravljenje.
Integracija ekosistema Kubernetes:
V Kubernetesu naslavlja replikacijo in združevanje Redis zahteva različne pristope:
- Za replikacijo Kubernetes StatefulSets zagotavlja stabilno identiteto in shranjevanje za mojstra in replike. Storitve olajšajo dostop. Avtomatizacijo preklopa običajno upravljajo operaterji Redis Sentinel ali Kubernetes, zasnovani za Redis.
- Za grozdje StateFulSets nameščajo več glavnih in replik podstavkov. Brezglave storitve omogočajo neposredno komunikacijo po POD -ju, potrebno za sporočanje Internode v grozdu. Orodja, kot so čeladi ali operaterji Redis, poenostavijo ustvarjanje, skaliranje in upravljanje grozdov.
Operativna zapletenost:
Replikacija je preprostejša za nastavitev in upravljanje v Kubernetesu, ker vključuje eno samo pisno vozlišče in več vozlišč samo za branje. Vendar je za pisanje skaliranja omejeno.
Grozdje je bolj zapleteno in zahteva natančno upravljanje omrežnih politik, odkrivanja storitev in združljivosti strank, vendar ponuja boljšo razširljivost in odpornost na splošno.
Primeri uporabe:
Replikacija je zelo primerna za aplikacije, ki zahtevajo visoko razpoložljivost, odčitavanje in odpuščanje podatkov, vendar imajo zmerne velikosti podatkovnih podatkov, ki ustrezajo enemu vozlišču.
Grozdje je idealno za zelo velike nabore podatkov, težke obremenitve in aplikacije, ki potrebujejo vodoravno razširljivost in visoko toleranco na napake brez zunanjih orodij.
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 identities and network dostop. Ta temeljna arhitekturna razlika določa njihovo primernost za različne pogoje uporabe in operativno zapletenost v okolju Kubernetes.