Comment Redis prend-il en charge la mise à l'échelle horizontale dans les environnements Kubernetes

Redis Clustering pour la mise à l'échelle horizontale
Le cluster Redis est la manière officielle de Redis prend en charge la mise à l'échelle horizontale. Informatique partitionne les données sur plusieurs nœuds redis à l'aide d'une approche de fragment. Chaque nœud gère un sous-ensemble de l'espace de clé et le cluster achemine automatiquement les demandes vers le nœud approprié. Dans Kubernetes, le cluster Redis peut être déployé sur plusieurs pods pour distribuer la charge et le stockage. Le cluster fournit une haute disponibilité et un basculement, reproduisant les données à travers les nœuds maître et répliques. Cette configuration permet à Redis de faire évoluer pour gérer plus de demandes et des ensembles de données plus grands en ajoutant plus de nœuds au cluster.

Kubernetes StatefulSets pour les identités et le stockage des réseaux stables
Les nœuds redis nécessitent des identités de réseau stables et un stockage persistant pour un fonctionnement cohérent du cluster. Les Kubernetes StatefulSets sont généralement utilisés pour déployer les clusters Redis. StatefulSets s'assure que chaque pod redis a un ID de réseau unique et stable et des volumes persistants pour la durabilité des données. Cela permet aux instances Redis de maintenir leur identité et leurs données à travers les redémarrages et le reprogrammation sur différents nœuds, facilitant la mise à l'échelle horizontale fiable.

Autoscalitude horizontale POD des instances redis
Kubernetes prend en charge les autoscaleurs de pod horizontaux (HPAS), qui ajustent automatiquement le nombre de répliques de pod dans un déploiement ou un état d'état basé sur l'utilisation des ressources comme le CPU ou les mesures personnalisées. Alors que Redis lui-même est avec état et nécessite une manipulation minutieuse, l'utilisation de HPAS en combinaison avec le cluster Redis peut aider à mettre dynamiquement le nombre de nœuds redis en fonction de la demande, prenant ainsi une mise à l'échelle horizontale en réponse à la charge.

Opérateurs Redis pour l'automatisation
Plusieurs opérateurs de Kubernetes sont disponibles pour gérer les déploiements Redis, tels que l'opérateur Redis à partir de l'opérateur de KubEdB ou Redis Enterprise. Ces opérateurs fournissent une gestion déclarative pour les clusters Redis, l'automatisation des tâches comme la mise à l'échelle du nœud, le basculement, les mises à jour et la sauvegarde. Pour la mise à l'échelle horizontale, les opérateurs peuvent être configurés pour créer ou supprimer automatiquement les nœuds Reded Master et Replica, simplifiant les opérations de mise à l'échelle sans intervention manuelle.

Réplication et sentinelle
La réplication Redis, avec une architecture maître-replica gérée par Redis Sentinel, peut également être utilisée dans Kubernetes pour fournir une mise à l'échelle horizontale. Plusieurs répliques du maître peuvent être déployées pour répartir la charge de lecture et fournir une haute disponibilité. Cependant, cette approche est limitée par rapport au cluster Redis car toutes les écritures vont toujours à un maître, restreignant la mise à l'échelle d'écriture horizontale.

Rideau et partitionnement des données
Redis Cluster éclaire automatiquement les données sur plusieurs nœuds, chaque nœud gantant un sous-ensemble de l'espace de clé. Ceci est au cœur de la mise à l'échelle horizontale, car il permet à l'ensemble de données de croître au-delà des limites de mémoire d'une seule instance tout en distribuant également une charge de requête. Le déploiement de Kubernetes du cluster redis garantit que chaque fragment réside dans un pod séparé avec des ressources isolées.

Considérations de configuration
Lors de la mise à l'échelle de Redis horizontalement dans Kubernetes, il est important de configurer des volumes persistants pour la durabilité des données, de régler les demandes de ressources et les limites pour chaque pod, et de mettre en place des politiques réseau appropriées pour la communication inter-nœuds. En outre, une découverte de services et une résolution DNS appropriés sont nécessaires pour permettre aux nœuds de cluster de se localiser et des clients à se connecter correctement.

Exemple de workflow pour la mise à l'échelle horizontale
- Déployez un cluster Redis à l'aide d'un statefult ou d'un opérateur gérant StatefulSets.
- Définissez le nombre de nœuds maître et répliques nécessaires pour commencer.
- Utilisez la configuration de soi du cluster Redis afin que le cluster puisse former et affecter automatiquement les emplacements.
- Utilisez Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler ou Operator CRDS pour ajuster le nombre de répliques dynamiquement à mesure que la charge change.
- Assurez-vous que les volumes persistants et les paramètres réseau sont correctement configurés pour chaque pod.
- Surveillez les mesures de santé et de performance des grappes pour guider les décisions de mise à l'échelle.

Approche de cache distribué
Dans Kubernetes, la mise à l'échelle horizontale des pods d'application sans état nécessite souvent un cache distribué pour maintenir la cohérence des données entre les répliques. Redis, déployé en tant que cluster à l'échelle horizontalement, sert de couche de cache en mémoire partagée. Cela permet aux pods d'application de se mettre à l'échelle ou de sortir sans perdre l'état de cache local, en s'appuyant sur le cache Redis distribué pour la cohérence et l'accès rapide aux données.

Défis et limitations
- La nature redis unique limite les performances d'un seul nœud, ce qui rend la mise à l'échelle horizontale essentielle pour le débit élevé.
- Toutes les commandes et structures de données Redis ne sont pas entièrement compatibles ou efficaces en mode cluster, nécessitant une sensibilisation aux applications.
- Gérer le stockage et le basculement persistants dans les clusters Kubernetes ajoutent une complexité opérationnelle.
- La réduction des nœuds redis sans perte de données nécessite un refonte minutieux et une gestion des cluster.
- Les applications avec état comme Redis sont plus difficiles à échelle automobile par rapport aux pods apatrides.

Résumé
Redis prend en charge la mise à l'échelle horizontale dans Kubernetes en déployant le cluster Redis sur plusieurs pods de l'état avec des ID de réseau stables et des volumes persistants. Les opérateurs de Kubernetes automatisent la gestion et la mise à l'échelle de ces clusters. L'autoscalimentation horizontale POD peut ajuster le nombre de nœuds Redis en fonction de la charge. La combinaison des capacités de rupture du cluster Redis et de l'orchestration de Kubernetes permet à Redis de gérer de grands ensembles de données et de volumes de demande élevés en répartissant les données et les demandes sur de nombreux nœuds, tandis que les opérateurs et les autoscaleurs aident à gérer efficacement le cycle de vie de mise à l'échelle.

Cette approche permet à Redis de servir de magasin de données en mémoire évolutif et haute performance ou de cache dans des environnements Kubernetes natifs dans le cloud.