Redisクラスタリング：グローバルアプリケーション向けインメモリデータベースのスケーリング

今日のペースの速いデジタル環境では、アプリケーションには超高速のデータアクセスと、大量のトラフィックを処理する能力が求められます。Redisのようなインメモリデータベース（IMDB）は、このパフォーマンスを達成するために不可欠なコンポーネントとなっています。しかし、単一のRedisインスタンスではスケールに限界があります。そこでRedisクラスタリングが登場し、グローバルに分散されたアプリケーションに水平スケーラビリティ、高可用性、フォールトトレランスを提供します。

Redisクラスタリングとは？

Redis Clusterは、複数のRedisノードにデータを自動的にシャーディングするRedisの分散実装です。単一インスタンスのRedisセットアップとは異なり、Redis Clusterは単一サーバーのメモリ容量を超えるデータセットを処理できます。また、複数のノードにデータをレプリケーションすることで高可用性を提供し、一部のノードが故障してもアプリケーションが運用を継続できるようにします。

これを、巨大な図書館（あなたのデータ）を複数の都市にある複数の支店（Redisノード）に分散させることに例えてみましょう。各支店には書籍（データ）の一部が保管されており、もしある支店が閉鎖されても（ノード障害）、他の支店が最も重要な書籍（データレプリケーション）のコピーを持っており、サービスを継続できます。

Redisクラスタリングの主な利点

水平スケーラビリティ: クラスタにノードを追加することで、Redisのデプロイメントを簡単にスケールできます。これにより、大幅なパフォーマンスの低下なしに、増大するデータ量とトラフィックを処理できます。垂直スケーリング（単一サーバーに多くのリソースを追加する）とは異なり、水平スケーリングはより費用対効果が高く、柔軟なアプローチを提供します。
高可用性: Redis Clusterはノード障害を自動的に検出し、レプリカノードをマスターに昇格させることで、最小限のダウンタイムを保証します。データレプリケーションは、障害発生時にデータが失われないことを保証します。これは、Eコマースプラットフォームやリアルタイム分析ダッシュボードなど、継続的な可用性を必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。
フォールトトレランス: 一部のノードが故障しても、クラスタは動作を継続できます。これは、データレプリケーションと自動フェイルオーバーメカニズムによって実現されます。システムは、予期せぬハードウェアまたはソフトウェアのエラーを重大な中断なしに処理できる場合に、フォールトトレラントであると言えます。
自動データシャーディング: Redis Clusterは、一貫性のあるハッシュアルゴリズムを使用して、複数のノードにデータを自動的に分散します。これにより、データが均等に分散され、各ノードが妥当な量の負荷を処理することが保証されます。シャーディングプロセスはアプリケーションにとって透過的であり、手動でデータ分散を管理する必要はありません。
データレプリケーション: 各マスターノードは複数のレプリカノードを持つことができ、これらはマスターと自動的に同期されます。これによりデータの冗長性が確保され、読み取り操作を複数のノードに分散できるため、パフォーマンスがさらに向上します。

Redisクラスタのアーキテクチャ

Redis Clusterは以下のコンポーネントで構成されています。

ノード: クラスタ内の各ノードは、データの一部を保存するRedisインスタンスです。ノードはマスターノードまたはレプリカノードのいずれかです。
マスターノード: マスターノードは、書き込み操作を処理し、読み取り操作を提供することに責任を持ちます。各マスターノードは、クラスタ内のデータの一部を所有します。
レプリカノード: レプリカノードはマスターノードのコピーです。これらはデータの冗長性を提供するために使用され、読み取り操作も提供できます。マスターノードが故障した場合、そのレプリカノードの1つが自動的に新しいマスターに昇格します。
ハッシュスロット: Redis Clusterは、ノード全体にデータを分散するために、一貫性のあるハッシュアルゴリズムを使用します。キー空間は16384のハッシュスロットに分割されます。各マスターノードは、これらのスロットの一部を担当します。クライアントが特定のキーにアクセスしたい場合、そのキーのハッシュスロットを計算し、そのスロットを所有するマスターノードにリクエストを送信します。
クラスタバス: ノードはクラスタバスと呼ばれる特別な通信チャネルを使用して相互に通信します。クラスタバスはゴシッププロトコルを使用して、クラスタトポロジー、ノードの状態、データ所有権に関する情報を交換します。これにより、ノードは互いを自動的に検出し、クラスタの一貫したビューを維持できます。

Redisクラスタのセットアップ

Redisクラスタのセットアップには、以下の手順が含まれます。

Redisのインストール: クラスタの一部となるすべてのサーバーにRedisがインストールされていることを確認してください。最適なパフォーマンスとセキュリティのために、最新の安定バージョンを使用することをお勧めします。
Redisインスタンスの構成: 各Redisインスタンスをクラスタモードで実行するように構成します。これには、redis.confファイルでcluster-enabledオプションをyesに設定することが含まれます。また、cluster-config-fileおよびcluster-node-timeoutオプションも構成する必要があります。
クラスタの作成: redis-cli --cluster createコマンドを使用してクラスタを作成します。このコマンドは、引数としてRedisインスタンスのリストを受け取り、それらを自動的に構成してクラスタを形成します。このコマンドは、ハッシュスロットをマスターノードに自動的に割り当てることも行います。
レプリカノードの追加: redis-cli --cluster add-nodeコマンドを使用してクラスタにレプリカノードを追加します。このコマンドは、レプリカノードのアドレスとマスターノードのアドレスを引数として受け取ります。このコマンドは、レプリカノードがマスターノードからデータをレプリケートするように自動的に構成します。
クラスタのテスト: redis-cliを使用してクラスタに接続し、キーの設定や取得などの基本的な操作を実行して、クラスタが正しく動作していることを確認します。また、redis-cli cluster infoコマンドを使用してクラスタの状態を表示し、すべてのノードが適切に機能していることを確認できます。

例: 6ノード（マスター3、レプリカ3）のRedisクラスタの作成

以下のIPアドレスとポートを持つ6つのサーバーがあると仮定します。

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

いずれかのサーバー（例: 192.168.1.101）で、以下のコマンドを実行します。

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

このコマンドは、3つのマスターノードと3つのレプリカノードを持つクラスタを作成します。各マスターは1つのレプリカを持ちます。

Redisクラスタへの接続

Redisクラスタへの接続は、単一のRedisインスタンスへの接続とは少し異なります。クラスタモードをサポートするRedisクライアントを使用する必要があります。これらのクライアントは通常、クラスタバスを使用してクラスタ内のノードを検出し、適切なマスターノードにリクエストをルーティングします。

ほとんどのRedisクライアントは、Redisクラスタリングの組み込みサポートを提供しています。通常、クライアントにシードノードのリスト（つまり、クラスタ内の一部のノードの既知のアドレス）を提供する必要があります。クライアントは、これらのシードノードを使用して残りのクラスタトポロジーを検出します。

例: Python（redis-py-cluster）を使用したRedisクラスタへの接続

from rediscluster import RedisCluster

# Startup nodes are a list of nodes that the client will use to discover the cluster topology.
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"))

グローバルアプリケーションにおけるRedisクラスタ

Redis Clusterは、地理的に分散した地域全体で低遅延と高可用性を必要とするグローバルアプリケーションに特に適しています。一般的なユースケースをいくつか示します。

キャッシュ: ユーザープロファイル、製品カタログ、API応答など、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュするためにRedis Clusterを使用します。世界中のユーザーのレイテンシーを最小限に抑えるために、キャッシュを複数の地域に分散させます。たとえば、Eコマースプラットフォームは、北米、ヨーロッパ、アジアにあるデータセンターに製品詳細をキャッシュし、世界中の顧客に高速アクセスを保証できます。
セッション管理: Redis Clusterにユーザーセッションデータを保存し、一貫性がありスケーラブルなセッション管理ソリューションを提供します。セッションデータを複数の地域にレプリケートし、いずれかの地域で障害が発生した場合でもユーザーがログインしたままになるようにします。これは、異なる大陸に広がる大規模なユーザーベースを持つアプリケーションにとって極めて重要です。
リアルタイム分析: ウェブサイトトラフィック、ソーシャルメディアフィード、センサーデータなど、リアルタイムデータストリームを収集および処理するためにRedis Clusterを使用します。Redis Clusterの高いスループットと低遅延は、リアルタイム分析アプリケーションに最適です。たとえば、グローバルな報道機関は、Redis Clusterを使用してトレンドのトピックを追跡し、異なる国のユーザー向けにニュースフィードをパーソナライズできます。
ゲームリーダーボード: Redis Clusterを使用してオンラインゲームのリアルタイムリーダーボードを実装します。Redisのインメモリ特性により、リーダーボードデータの更新と取得が非常に高速になり、世界中のプレイヤーにシームレスなゲーム体験を提供します。
メッセージキューイング: 異なるマイクロサービス間の非同期通信のためのメッセージブローカーとしてRedis Clusterを使用します。Redis Clusterの信頼性の高いメッセージ配信と高いスループットは、分散システムを構築するための良い選択肢となります。たとえば、配車アプリはRedis Clusterを使用して配車リクエストを管理し、ドライバーをリアルタイムで手配できます。

Redisクラスタリングのベストプラクティス

Redisクラスタのデプロイメントの最適なパフォーマンスと信頼性を確保するために、以下のベストプラクティスを検討してください。

一貫性のあるハッシュアルゴリズムを使用する: Redis Clusterは、ノード全体にデータを分散するために、一貫性のあるハッシュアルゴリズムを使用します。これにより、データが均等に分散され、ノードがクラスタに追加または削除されたときに移動する必要があるデータが最小限に抑えられます。
クラスタを監視する: Redis Clusterの健全性とパフォーマンスを定期的に監視します。監視ツールを使用して、CPU使用率、メモリ使用量、ネットワークトラフィック、レプリケーション遅延などの主要なメトリックを追跡します。これにより、アプリケーションに影響を与える前に潜在的な問題を特定し、解決できます。
アラートを設定する: ノード障害、高レイテンシー、メモリ不足などの重大なイベントが発生したときに通知するアラートを設定します。これにより、問題に迅速に対応し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。
ノードを適切にサイジングする: ワークロードに適したサイズのRedisインスタンスを選択します。保存する必要があるデータの量、予想されるトラフィック量、アプリケーションのパフォーマンス要件を考慮してください。過剰にリソースを割り当てた大規模なノードから始めるのではなく、小規模なノードから始めて必要に応じてスケールアップする方が良いでしょう。
レプリケーションを使用する: データの冗長性と高可用性を確保するために、常にレプリケーションを使用します。必要なレプリカの数は、データの重要度と望ましいフォールトトレランスのレベルによって異なります。
大きなキーを避ける: Redisキーに大きな値を保存すると、パフォーマンスに影響を与える可能性があるため避けてください。大量のデータを保存する必要がある場合は、より小さなチャンクに分割するか、別のデータ構造を使用することを検討してください。
パイプラインを使用する: 単一のリクエストで複数のコマンドをRedisサーバーに送信するためにパイプラインを使用します。これにより、特に多数の小さな操作を実行するアプリケーションでは、パフォーマンスが大幅に向上します。
接続プーリングを使用する: Redisサーバーへの接続を再利用するために接続プーリングを使用します。これにより、接続の作成と破棄のオーバーヘッドを削減し、パフォーマンスを向上させることができます。
クラスタを保護する: 認証を有効にし、許可されたクライアントへのアクセスを制限することで、Redisクラスタを保護します。強力なパスワードを使用し、定期的に変更してください。転送中のデータを保護するためにTLS暗号化の使用を検討してください。

Redisクラスタリングの代替案

RedisクラスタリングはRedisをスケールするための強力なソリューションですが、特定のニーズに応じて検討すべき他の代替案もあります。

Twemproxy: 複数のインスタンスにRedisデータをシャーディングできる軽量のプロキシサーバーです。Redis Clusterよりもセットアップは簡単ですが、自動フェイルオーバー機能がありません。
Codis: データシャーディングと自動フェイルオーバーをサポートするRedisプロキシです。Twemproxyよりも堅牢なソリューションを提供しますが、セットアップもより複雑です。
KeyDB Cluster: KeyDBはRedisの高性能フォークであり、Redis Clusterと同様の組み込みクラスタリング機能を提供します。マルチスレッドアーキテクチャのため、Redis Clusterよりも優れたパフォーマンスを提供することがよくあります。
クラウドマネージドRedis: AWS (Amazon ElastiCache for Redis)、Google Cloud (Memorystore for Redis)、Azure (Azure Cache for Redis) などのクラウドプロバイダーは、クラスタリング、レプリケーション、フェイルオーバーを自動的に処理するマネージドRedisサービスを提供しています。これにより、Redisインフラストラクチャのデプロイと管理を簡素化できます。

結論

Redisクラスタリングは、グローバル分散アプリケーションでインメモリデータを管理するための堅牢でスケーラブルなソリューションを提供します。そのアーキテクチャ、利点、ベストプラクティスを理解することで、Redisクラスタリングを活用して、今日のデジタル世界の要求を満たす高性能で高可用性、フォールトトレラントなアプリケーションを構築できます。キャッシュレイヤー、セッション管理システム、リアルタイム分析プラットフォームのいずれを構築する場合でも、Redisクラスタリングはパフォーマンスとスケーラビリティの目標達成に役立ちます。