Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Redis Clustering แตกต่างจากการจำลองแบบ Redis ใน Kubernetes อย่างไร


Redis Clustering แตกต่างจากการจำลองแบบ Redis ใน Kubernetes อย่างไร


Redis Clustering และ Redis Replication เป็นกลไกพื้นฐานสองประการ แต่แตกต่างกันที่ใช้เพื่อให้ได้ความพร้อมใช้งานของข้อมูลความสามารถในการปรับขนาดและความทนทานต่อความผิดพลาดในการปรับใช้ Redis โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ Redis บน Kubernetes การทำความเข้าใจความแตกต่างของพวกเขาต้องมีการตรวจสอบอย่างละเอียดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมการทำงานและพฤติกรรมการปฏิบัติงานในบริบทของสภาพแวดล้อม Kubernetes

การจำลองแบบ Redis ใน Kubernetes:
การจำลองแบบใน Redis หมายถึงสถาปัตยกรรม Master-Replica (เดิมชื่อ Master-Slave) ซึ่งโหนดหลักหนึ่งโหนดถือชุดข้อมูลที่เขียนได้และแบบจำลองหนึ่งหรือมากกว่านั้นจะรักษาสำเนาของข้อมูลนั้นไว้ แบบจำลองเหล่านี้เป็นสำเนาแบบอ่านอย่างเดียวที่ซิงโครไนซ์กับต้นแบบอะซิงโครนัส หากโหนดต้นแบบล้มเหลวหนึ่งในแบบจำลองสามารถได้รับการเลื่อนตำแหน่งให้เป็นอาจารย์ใหม่ดังนั้นจึงให้ความพร้อมใช้งานสูง

เมื่อนำไปใช้ใน Kubernetes การจำลองแบบ Redis มักจะเกี่ยวข้องกับการเรียกใช้ statefulset สำหรับอาจารย์และ statefulset หรือชุดของพ็อดสำหรับแบบจำลอง บริการ Kubernetes มักจะให้บริการ Clusterip จัดการการเข้าถึงอินสแตนซ์ Redis เหล่านี้ การจำลองแบบในการตั้งค่านี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการอ่านได้เนื่องจากการร้องขอการอ่านสามารถแจกจ่ายได้ในแบบจำลองแบบอ่านอย่างเดียวหลายรายการโดยบรรเทาภาระจากโหนดหลัก อย่างไรก็ตามการดำเนินการเขียนทั้งหมดยังคงถูกนำไปยังโหนดหลักเนื่องจากแบบจำลองไม่ยอมรับคำขอเขียน

การจำลองแบบมีประโยชน์สำหรับกรณีการใช้งานที่ต้องเพิ่มปริมาณงานอ่านหรือจำเป็นต้องมีข้อมูลซ้ำซ้อนสำหรับสถานการณ์การล้มเหลว อย่างไรก็ตามการจำลองแบบไม่ได้ให้การแบ่งพาร์ติชันข้อมูลอัตโนมัติหรือการให้คำปรึกษา ซึ่งหมายความว่าชุดข้อมูลทั้งหมดจะถูกเก็บไว้บนต้นแบบและทำซ้ำอย่างเต็มที่กับแบบจำลองซึ่งอาจจำกัดความสามารถในการปรับขนาดสำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก

ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการจำลองแบบ Redis ภายใต้ Kubernetes:
- ให้ความสามารถซ้ำซ้อนของข้อมูลและความล้มเหลวโดยการคัดลอกข้อมูลจากต้นแบบไปยังแบบจำลอง
- การดำเนินการอ่านสามารถปรับขนาดในแนวนอนได้โดยแจกจ่ายคำขอระหว่างแบบจำลอง
- การดำเนินการเขียนได้รับการจัดการโดยอาจารย์โดยเฉพาะซึ่งสามารถกลายเป็นคอขวดภายใต้โหลดการเขียนสูง
- โปรโมชั่น Failover และ Replica มักจะต้องใช้เครื่องมือภายนอกเช่น Redis Sentinel หรือ Kubernetes ผู้ให้บริการเพื่อให้อัตโนมัติ
- ข้อมูลมีการทำซ้ำอย่างสมบูรณ์ดังนั้นการจำลองแบบจะไม่ลดข้อ จำกัด ของหน่วยความจำของโหนดเดียว
- การรวมเข้ากับ Kubernetes StatefulSets ทำให้มั่นใจได้ว่าเป็นตัวตนที่ถาวรสำหรับ Redis Pods และช่วยให้ข้อมูลประจำตัวเครือข่ายที่มั่นคงสำหรับ Master และ Replicas
- แบบจำลองการคัดลอกข้อมูลแบบอะซิงโครนัสดังนั้นอาจมีการจำลองแบบการจำลองแบบเล็กน้อยที่ส่งผลกระทบต่อความสอดคล้องของการอ่าน

Redis Clustering ใน Kubernetes:
Redis Cluster เป็นการใช้งานแบบกระจายของ REDIS ที่รองรับการให้คำปรึกษาและการจำลองแบบอัตโนมัติ มันแบ่งชุดข้อมูลในหลายโหนดหลักแต่ละอันรับผิดชอบชุดย่อยของคีย์ที่กำหนดโดยสล็อตแฮช (ทั้งหมด 16,384 สล็อตแฮชทั้งหมดในคลัสเตอร์ Redis) โหนดหลักแต่ละโหนดสามารถมีแบบจำลองสำหรับความพร้อมใช้งานสูงเพื่อเป็นเกียรติแก่หลักการการจำลองแบบภายในแต่ละชิ้น

สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้คลัสเตอร์ Redis สามารถปรับขนาดได้ทั้งแนวนอนและจัดการความพร้อมใช้งานสูง คลัสเตอร์จัดการการแบ่งพาร์ติชันข้อมูล (sharding) ดังนั้นแต่ละโหนดมีเพียงส่วนหนึ่งของชุดข้อมูลแทนที่จะเป็นสำเนาเต็ม Redis Cluster สามารถจัดการกับความล้มเหลวในระดับเศษโดยไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือภายนอกเช่น Sentinel

การปรับใช้คลัสเตอร์ Redis บน Kubernetes โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับการใช้ SatefulSets เพื่อจัดการโหนด Redis (Masters and Replicas) จำเป็นต้องมีการกำหนดค่าเครือข่ายที่ซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากลูกค้าจะต้องสามารถสื่อสารกับโหนดที่ถูกต้องตามการทำแผนที่สล็อตแฮชคีย์ บริการ Kubernetes รวมถึงบริการที่ไม่มีส่วนร่วมอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงพ็อดโดยตรงที่ต้องการโดยทอพอโลยีคลัสเตอร์

ด้านการปฏิบัติงานที่สำคัญของ Redis Cluster ใน Kubernetes:
- ให้ข้อมูลอัตโนมัติข้อมูลการกระจายข้อมูลข้ามโหนดหลักหลายโหนดเพื่อความสามารถในการปรับขนาดแนวนอน
- โหนดหลักแต่ละโหนดจัดการชุดย่อยของสล็อตแฮชพร้อมแบบจำลองสำหรับความล้มเหลวและความซ้ำซ้อนภายในแต่ละชิ้น
- รองรับความพร้อมใช้งานสูงและความทนทานต่อความผิดพลาดด้วยการล้มเหลวอัตโนมัติและการปรับเปลี่ยน
- ลูกค้าจะต้องรองรับโปรโตคอล Redis Cluster เพื่อกำหนดเส้นทางคำสั่งเพื่อแก้ไขโหนดตามสล็อตแฮช
- การกำหนดค่าเครือข่ายใน Kubernetes มีความซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากลูกค้าสื่อสารโดยตรงกับ POD Redis แต่ละตัวไม่ใช่บริการที่สมดุลแบบโหลดเดียว
- STATEFULSETS ให้ความมั่นใจในตัวตนของ POD ที่มีเสถียรภาพซึ่งจำเป็นสำหรับการสื่อสารโหนดคลัสเตอร์
- คลัสเตอร์ Redis สามารถรักษาความพร้อมใช้งานได้ในระหว่างพาร์ติชันเครือข่ายและความล้มเหลวของโหนดโดยการส่งเสริมแบบจำลอง

ความแตกต่างในการปรับขนาดและการกระจายข้อมูล:
Redis Replication ให้ข้อมูลซ้ำซ้อนโดยการทำซ้ำชุดข้อมูลเต็มรูปแบบจากต้นแบบถึงแบบจำลอง มันปรับขนาดความสามารถในการอ่าน แต่ไม่ได้ปรับขนาดความสามารถในการเขียนหรือชุดข้อมูลเกินความสามารถของโหนดต้นแบบเดียว ต้นแบบถือชุดข้อมูลทั้งหมดซึ่งสามารถสร้างขีด จำกัด ได้เนื่องจากข้อ จำกัด ของหน่วยความจำ

อย่างไรก็ตามคลัสเตอร์ Redis ปรับขนาดทั้งอ่านและเขียนโดยการแบ่งพาร์ติชันชุดข้อมูลในหลายโหนด (เศษ) แต่ละชิ้นมีเพียงเศษเสี้ยวของข้อมูลทำให้ระบบสามารถจัดการชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่าหน่วยความจำของโหนดเดียว การเขียนมีการแจกจ่ายระหว่างเศษดังนั้นความสามารถในการเขียนของคลัสเตอร์จึงเพิ่มขึ้นโดยการเพิ่มอาจารย์มากขึ้น

การกระจายข้อมูลและการดำเนินงาน:
ในการตั้งค่าการจำลองแบบข้อมูลทั้งหมดจะปรากฏบนต้นแบบและสำเนาในแบบจำลอง การดำเนินงานโดยเฉพาะอย่างยิ่งเขียนไปที่โหนดเดียว การอ่านสามารถไปที่แบบจำลองได้ แต่การดำเนินการหลายคีย์ที่ครอบคลุมหลายโหนดนั้นตรงไปตรงมาเนื่องจากมีแหล่งข้อมูลเพียงแหล่งเดียว

ในคลัสเตอร์ Redis ข้อมูลจะถูกแบ่งพาร์ติชันโดย Hash Slot ดังนั้นคำสั่งบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับหลายปุ่มต้องการปุ่มทั้งหมดที่เป็นของสล็อตแฮชเดียวกัน คำสั่งหลายคีย์ข้ามช่องที่แตกต่างกันจะล้มเหลวเนื่องจากข้อมูลอยู่บนโหนดที่แตกต่างกัน ลูกค้าจะต้องสามารถจัดการกับการย้ายหรือถามข้อความการเปลี่ยนเส้นทางเพื่อค้นหาโหนดที่ถูกต้อง

ความทนทานต่อความผิดพลาดและความล้มเหลว:
การจำลองแบบต้องใช้ Sentinel หรือคอนโทรลเลอร์ภายนอกเพื่อตรวจสอบต้นแบบและทำให้การล้มเหลวโดยอัตโนมัติไปยังแบบจำลองในกรณีที่เกิดความล้มเหลว Sentinel ตรวจสอบโหนดและเลือกอาจารย์ใหม่หากจำเป็น แต่ไม่ได้ให้การแบ่งพาร์ติชันข้อมูล

Redis Cluster มีการสนับสนุนในตัวสำหรับการจำลองแบบและการล้มเหลวโดยอัตโนมัติภายในเศษ หากโหนดหลักล้มเหลวการจำลองแบบจะได้รับการเลื่อนตำแหน่งโดยไม่มีเครื่องมือภายนอก คลัสเตอร์รักษาข้อมูลเมตาเกี่ยวกับการกระจายสล็อตคีย์และสถานะโหนดช่วยให้การรักษาด้วยตนเอง

การรวมระบบนิเวศ Kubernetes:
ใน Kubernetes ที่อยู่การจำลองแบบ Redis และการจัดกลุ่มต้องใช้วิธีการที่แตกต่างกัน:

- สำหรับการจำลองแบบ Kubernetes StatefulSets ให้ข้อมูลประจำตัวและการจัดเก็บที่มั่นคงสำหรับ Master และ Replicas บริการอำนวยความสะดวกในการเข้าถึง โดยทั่วไปแล้วการทำงานของ Failover Automation จะได้รับการจัดการโดยผู้ให้บริการ Redis Sentinel หรือ Kubernetes ที่ออกแบบมาสำหรับ Redis

- สำหรับการทำคลัสเตอร์ให้ใช้งาน Master Master และ Pods หลายตัว บริการแบบไม่มีหัวเปิดใช้งานการสื่อสารโดยตรงพ็อดที่จำเป็นสำหรับการส่งข้อความ internode ของคลัสเตอร์ เครื่องมือเช่นแผนภูมิ Helm หรือผู้ให้บริการ REDIS ทำให้การสร้างคลัสเตอร์การปรับขนาดและการจัดการง่ายขึ้น

ความซับซ้อนในการดำเนินงาน:
การจำลองแบบง่ายกว่าในการตั้งค่าและจัดการใน Kubernetes เพราะมันเกี่ยวข้องกับโหนดที่เขียนได้เพียงครั้งเดียวและโหนดอ่านอย่างเดียวหลายโหนด อย่างไรก็ตามการปรับขนาดการเขียนมี จำกัด

การจัดกลุ่มมีความซับซ้อนมากขึ้นและต้องมีการจัดการนโยบายเครือข่ายการค้นพบบริการและความเข้ากันได้ของลูกค้าอย่างรอบคอบ แต่มีความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่นโดยรวมที่ดีขึ้น

ใช้กรณี:
การจำลองแบบเหมาะกับแอปพลิเคชันที่ต้องการความพร้อมใช้งานสูงอ่านความสามารถในการปรับขนาดและความซ้ำซ้อนของข้อมูล แต่มีขนาดชุดข้อมูลปานกลางที่พอดีกับโหนดเดียว

การจัดกลุ่มเหมาะอย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากโหลดหนักและแอปพลิเคชันที่ต้องการความสามารถในการปรับขนาดแนวนอนและความทนทานต่อความผิดปกติสูงโดยไม่มีเครื่องมือภายนอก

โดยสรุปการจำลองแบบ Redis ใน Kubernetes ทำซ้ำชุดข้อมูลเต็มรูปแบบในรูปแบบหลักและแบบจำลองแบบอ่านอย่างเดียวโดยมุ่งเน้นไปที่ความพร้อมใช้งานสูงและการอ่านความสามารถในการปรับขนาดในขณะที่ Redis จัดกลุ่มชิ้นส่วนข้อมูลชุดข้อมูลในหลายโหนดด้วยการจำลองแบบในตัว เข้าถึง. ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมพื้นฐานนี้กำหนดความเหมาะสมของพวกเขาสำหรับเงื่อนไขการใช้งานที่แตกต่างกันและความซับซ้อนในการดำเนินงานในสภาพแวดล้อม Kubernetes