Redis Clustering : Mise à l'échelle de votre base de données en mémoire pour les applications mondiales

Dans le paysage numérique actuel en évolution rapide, les applications nécessitent un accès aux données ultra-rapide et la capacité de gérer des volumes de trafic massifs. Les bases de données en mémoire (IMDB) comme Redis sont devenues des composants essentiels pour atteindre ces performances. Cependant, une seule instance Redis ne peut évoluer que jusqu'à un certain point. C'est là qu'intervient Redis Clustering, offrant une évolutivité horizontale, une haute disponibilité et une tolérance aux pannes pour vos applications distribuées mondialement.

Qu'est-ce que Redis Clustering ?

Redis Cluster est une implémentation distribuée de Redis qui segmente automatiquement les données sur plusieurs nœuds Redis. Contrairement aux configurations Redis à instance unique, un cluster Redis peut gérer des ensembles de données qui dépassent la capacité mémoire d'un seul serveur. Il offre également une haute disponibilité en répliquant les données sur plusieurs nœuds, garantissant ainsi que votre application reste opérationnelle même si certains nœuds tombent en panne.

Considérez cela comme la distribution d'une immense bibliothèque (vos données) dans plusieurs succursales (nœuds Redis) dans différentes villes. Chaque succursale contient un sous-ensemble des livres (données), et si une succursale ferme (panne de nœud), les autres succursales ont des copies des livres les plus importants (réplication de données) pour continuer à servir la communauté.

Avantages clés de Redis Clustering

• Évolutivité horizontale : Mettez facilement à l'échelle votre déploiement Redis en ajoutant plus de nœuds au cluster. Cela vous permet de gérer l'augmentation des volumes de données et du trafic sans dégradation significative des performances. Contrairement à l'évolutivité verticale (ajout de plus de ressources à un seul serveur), l'évolutivité horizontale offre une approche plus rentable et flexible.
• Haute disponibilité : Redis Cluster détecte automatiquement les pannes de nœuds et promeut les nœuds répliques en maîtres, garantissant un temps d'arrêt minimal. La réplication des données garantit qu'aucune donnée n'est perdue en cas de panne. Ceci est crucial pour les applications qui nécessitent une disponibilité continue, telles que les plateformes de commerce électronique ou les tableaux de bord d'analyse en temps réel.
• Tolérance aux pannes : Le cluster peut continuer à fonctionner même si certains nœuds tombent en panne. Ceci est réalisé grâce à la réplication des données et aux mécanismes de basculement automatique. Un système est tolérant aux pannes lorsqu'il peut gérer des erreurs matérielles ou logicielles inattendues sans perturbations significatives.
• Sharding de données automatique : Redis Cluster distribue automatiquement les données sur plusieurs nœuds à l'aide d'un algorithme de hachage cohérent. Cela garantit que les données sont réparties uniformément et que chaque nœud gère une charge raisonnable. Le processus de sharding est transparent pour l'application, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin de gérer manuellement la distribution des données.
• Réplication de données : Chaque nœud maître peut avoir plusieurs nœuds répliques, qui sont automatiquement synchronisés avec le maître. Cela garantit la redondance des données et permet de distribuer les opérations de lecture sur plusieurs nœuds, améliorant ainsi les performances.

Architecture de Redis Cluster

Un cluster Redis se compose des composants suivants :

• Nœuds : Chaque nœud du cluster est une instance Redis qui stocke une partie des données. Les nœuds peuvent être des nœuds maîtres ou des nœuds répliques.
• Nœuds maîtres : Les nœuds maîtres sont responsables de la gestion des opérations d'écriture et de la fourniture des opérations de lecture. Chaque nœud maître possède un sous-ensemble des données du cluster.
• Nœuds répliques : Les nœuds répliques sont des copies des nœuds maîtres. Ils sont utilisés pour fournir une redondance des données et peuvent également servir les opérations de lecture. Si un nœud maître tombe en panne, l'un de ses nœuds répliques est automatiquement promu pour devenir le nouveau maître.
• Slots de hachage : Redis Cluster utilise un algorithme de hachage cohérent pour distribuer les données sur les nœuds. L'espace des clés est divisé en 16384 slots de hachage. Chaque nœud maître est responsable d'un sous-ensemble de ces slots. Lorsqu'un client souhaite accéder à une clé particulière, il calcule le slot de hachage pour cette clé et envoie la requête au nœud maître qui possède ce slot.
• Bus de cluster : Les nœuds communiquent entre eux à l'aide d'un canal de communication spécial appelé bus de cluster. Le bus de cluster utilise un protocole de gossip pour échanger des informations sur la topologie du cluster, les états des nœuds et la propriété des données. Cela permet aux nœuds de se découvrir automatiquement et de maintenir une vue cohérente du cluster.

Configuration d'un cluster Redis

La configuration d'un cluster Redis implique les étapes suivantes :

1. Installer Redis : Assurez-vous d'avoir installé Redis sur tous les serveurs qui feront partie du cluster. Il est recommandé d'utiliser la dernière version stable de Redis pour des performances et une sécurité optimales.
2. Configurer les instances Redis : Configurez chaque instance Redis pour qu'elle s'exécute en mode cluster. Cela implique de définir l'option cluster-enabled sur yes dans le fichier redis.conf. Vous devez également configurer les options cluster-config-file et cluster-node-timeout.
3. Créer le cluster : Utilisez la commande redis-cli --cluster create pour créer le cluster. Cette commande prend une liste d'instances Redis comme arguments et les configure automatiquement pour former un cluster. La commande attribuera également automatiquement les slots de hachage aux nœuds maîtres.
4. Ajouter des nœuds répliques : Ajoutez des nœuds répliques au cluster en utilisant la commande redis-cli --cluster add-node. Cette commande prend l'adresse d'un nœud réplique et l'adresse d'un nœud maître comme arguments. La commande configurera automatiquement le nœud réplique pour répliquer les données du nœud maître.
5. Tester le cluster : Vérifiez que le cluster fonctionne correctement en vous y connectant à l'aide de redis-cli et en effectuant quelques opérations de base, comme définir et obtenir des clés. Vous pouvez également utiliser la commande redis-cli cluster info pour afficher l'état du cluster et vérifier que tous les nœuds fonctionnent correctement.

Exemple : Création d'un cluster Redis avec 6 nœuds (3 maîtres, 3 répliques)

Supposons que vous ayez 6 serveurs avec les adresses IP et les ports suivants :

• 192.168.1.101:7000
• 192.168.1.102:7001
• 192.168.1.103:7002
• 192.168.1.104:7003
• 192.168.1.105:7004
• 192.168.1.106:7005

Sur l'un des serveurs (par exemple, 192.168.1.101), exécutez la commande suivante :

redis-cli --cluster create 192.168.1.101:7000 192.168.1.102:7001 192.168.1.103:7002 192.168.1.104:7003 192.168.1.105:7004 192.168.1.106:7005 --cluster-replicas 1

Cette commande créera un cluster avec 3 nœuds maîtres et 3 nœuds répliques, chaque maître ayant une réplique.

Connexion à un cluster Redis

Se connecter à un cluster Redis est légèrement différent de se connecter à une seule instance Redis. Vous devez utiliser un client Redis qui prend en charge le mode cluster. Ces clients utilisent généralement le bus de cluster pour découvrir les nœuds du cluster et acheminer les requêtes vers les nœuds maîtres appropriés.

La plupart des clients Redis offrent une prise en charge intégrée de Redis Clustering. Vous devrez généralement fournir une liste de nœuds d'amorçage (c'est-à-dire les adresses connues de certains des nœuds du cluster) au client. Le client utilisera ensuite ces nœuds d'amorçage pour découvrir le reste de la topologie du cluster.

Exemple : Connexion à un cluster Redis en utilisant Python (redis-py-cluster)

from rediscluster import RedisCluster

# Les nœuds de démarrage sont une liste de nœuds que le client utilisera pour découvrir la topologie du cluster.
startup_nodes = [
 {"host": "192.168.1.101", "port": "7000"},
 {"host": "192.168.1.102", "port": "7001"},
 {"host": "192.168.1.103", "port": "7002"}
]

rc = RedisCluster(startup_nodes=startup_nodes, decode_responses=True)

rc.set("foo", "bar")
print(rc.get("foo"))

Redis Cluster dans les applications mondiales

Redis Cluster est particulièrement adapté aux applications mondiales qui nécessitent une faible latence et une haute disponibilité dans des régions géographiquement distribuées. Voici quelques cas d'utilisation courants :

• Mise en cache : Utilisez Redis Cluster pour mettre en cache les données fréquemment consultées, telles que les profils d'utilisateurs, les catalogues de produits et les réponses d'API. Distribuez le cache sur plusieurs régions pour minimiser la latence pour les utilisateurs dans différentes parties du monde. Par exemple, une plateforme de commerce électronique pourrait mettre en cache les détails des produits dans des centres de données situés en Amérique du Nord, en Europe et en Asie, garantissant un accès rapide aux clients du monde entier.
• Gestion des sessions : Stockez les données de session utilisateur dans Redis Cluster pour fournir une solution de gestion des sessions cohérente et évolutive. Répliquez les données de session sur plusieurs régions pour garantir que les utilisateurs restent connectés même en cas de défaillance dans une région. Ceci est essentiel pour les applications avec une large base d'utilisateurs répartis sur différents continents.
• Analyses en temps réel : Utilisez Redis Cluster pour collecter et traiter des flux de données en temps réel, tels que le trafic Web, les flux de médias sociaux et les données de capteurs. Le débit élevé et la faible latence de Redis Cluster le rendent idéal pour les applications d'analyse en temps réel. Une organisation mondiale d'informations, par exemple, pourrait utiliser Redis Cluster pour suivre les sujets tendances et personnaliser les flux d'actualités pour les utilisateurs de différents pays.
• Classements de jeux : Implémentez des classements en temps réel pour les jeux en ligne à l'aide de Redis Cluster. La nature en mémoire de Redis permet des mises à jour et une récupération extrêmement rapides des données de classement, offrant une expérience de jeu fluide aux joueurs du monde entier.
• File d'attente de messages : Utilisez Redis Cluster comme courtier de messages pour la communication asynchrone entre différents microservices. La livraison fiable des messages et le débit élevé de Redis Cluster en font un bon choix pour la création de systèmes distribués. Par exemple, une application de covoiturage pourrait utiliser Redis Cluster pour gérer les demandes de trajet et envoyer des chauffeurs en temps réel.

Meilleures pratiques pour Redis Clustering

Pour garantir des performances et une fiabilité optimales de votre déploiement Redis Cluster, tenez compte des meilleures pratiques suivantes :

• Utilisez un algorithme de hachage cohérent : Redis Cluster utilise un algorithme de hachage cohérent pour distribuer les données sur les nœuds. Cela garantit que les données sont réparties uniformément et que peu de données doivent être déplacées lorsque des nœuds sont ajoutés ou supprimés du cluster.
• Surveillez le cluster : Surveillez régulièrement la santé et les performances de votre cluster Redis. Utilisez des outils de surveillance pour suivre les métriques clés, telles que l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire, le trafic réseau et le décalage de réplication. Cela vous aidera à identifier et à résoudre les problèmes potentiels avant qu'ils n'affectent votre application.
• Configurez des alertes : Configurez des alertes pour vous avertir lorsque des événements critiques se produisent, tels que des pannes de nœuds, une latence élevée ou un faible niveau de mémoire. Cela vous permettra de réagir rapidement aux problèmes et de minimiser les temps d'arrêt.
• Dimensionnez correctement les nœuds : Choisissez la bonne taille d'instances Redis pour votre charge de travail. Tenez compte de la quantité de données que vous devez stocker, du volume de trafic attendu et des exigences de performance de votre application. Il est préférable de commencer avec des nœuds plus petits et d'augmenter la taille si nécessaire, plutôt que de commencer avec de gros nœuds sous-utilisés.
• Utilisez la réplication : Utilisez toujours la réplication pour garantir la redondance des données et la haute disponibilité. Le nombre de répliques dont vous avez besoin dépendra de la criticité de vos données et du niveau de tolérance aux pannes souhaité.
• Évitez les grandes clés : Évitez de stocker de grandes valeurs dans les clés Redis, car cela peut affecter les performances. Si vous avez besoin de stocker de grandes quantités de données, envisagez de les diviser en petits morceaux ou d'utiliser une structure de données différente.
• Utilisez le pipelining : Utilisez le pipelining pour envoyer plusieurs commandes au serveur Redis dans une seule requête. Cela peut améliorer considérablement les performances, en particulier pour les applications qui effectuent un grand nombre de petites opérations.
• Utilisez la mise en pool de connexions : Utilisez la mise en pool de connexions pour réutiliser les connexions au serveur Redis. Cela peut réduire la surcharge liée à la création et à la destruction de connexions, améliorant ainsi les performances.
• Sécurisez votre cluster : Sécurisez votre cluster Redis en activant l'authentification et en restreignant l'accès aux clients autorisés. Utilisez des mots de passe forts et faites-les pivoter régulièrement. Envisagez d'utiliser le chiffrement TLS pour protéger les données en transit.

Alternatives à Redis Clustering

Bien que Redis Clustering soit une solution puissante pour la mise à l'échelle de Redis, d'autres alternatives sont à considérer en fonction de vos besoins spécifiques :

• Twemproxy : Un serveur proxy léger capable de fragmenter les données Redis sur plusieurs instances. Il est plus simple à configurer que Redis Cluster, mais manque de capacités de basculement automatique.
• Codis : Un proxy Redis qui prend en charge le sharding de données et le basculement automatique. Il offre une solution plus robuste que Twemproxy, mais il est également plus complexe à configurer.
• KeyDB Cluster : KeyDB est un fork de Redis haute performance qui offre des capacités de clustering intégrées similaires à Redis Cluster. Il offre souvent de meilleures performances que Redis Cluster grâce à son architecture multi-thread.
• Redis géré dans le cloud : Les fournisseurs de cloud tels qu'AWS (Amazon ElastiCache pour Redis), Google Cloud (Memorystore pour Redis) et Azure (Azure Cache pour Redis) proposent des services Redis gérés qui gèrent automatiquement le clustering, la réplication et le basculement. Cela peut simplifier le déploiement et la gestion de votre infrastructure Redis.

Conclusion

Redis Clustering fournit une solution robuste et évolutive pour la gestion des données en mémoire dans les applications distribuées mondialement. En comprenant son architecture, ses avantages et ses meilleures pratiques, vous pouvez tirer parti de Redis Clustering pour créer des applications performantes, hautement disponibles et tolérantes aux pannes qui répondent aux exigences du monde numérique actuel. Que vous construisiez une couche de mise en cache, un système de gestion de session ou une plateforme d'analyse en temps réel, Redis Clustering peut vous aider à atteindre vos objectifs de performance et d'évolutivité.