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