Redis-klustring: Skalning av din minnesdatabas för globala applikationer

I dagens snabbrörliga digitala landskap kräver applikationer blixtsnabb dataåtkomst och förmågan att hantera enorma mängder trafik. Minnesdatabaser (IMDB) som Redis har blivit avgörande komponenter för att uppnå denna prestanda. En enskild Redis-instans kan dock bara skalas till en viss gräns. Det är här Redis-klustring kommer in i bilden, och erbjuder horisontell skalbarhet, hög tillgänglighet och feltolerans för dina globalt distribuerade applikationer.

Vad är Redis-klustring?

Redis-kluster är en distribuerad implementering av Redis som automatiskt delar upp data (sharding) över flera Redis-noder. Till skillnad från enskilda Redis-instanser kan ett Redis-kluster hantera datamängder som överstiger minneskapaciteten hos en enskild server. Det ger också hög tillgänglighet genom att replikera data över flera noder, vilket säkerställer att din applikation förblir i drift även om vissa noder skulle sluta fungera.

Tänk dig att du distribuerar ett enormt bibliotek (dina data) över flera filialer (Redis-noder) i olika städer. Varje filial innehåller en delmängd av böckerna (data), och om en filial stänger (nodfel) har de andra filialerna kopior av de viktigaste böckerna (datareplikering) för att kunna fortsätta betjäna samhället.

Viktiga fördelar med Redis-klustring

• Horisontell skalbarhet: Skala enkelt din Redis-distribution genom att lägga till fler noder i klustret. Detta gör att du kan hantera ökande datavolymer och trafik utan betydande prestandaförsämring. Till skillnad från vertikal skalning (att lägga till mer resurser till en enskild server) erbjuder horisontell skalning ett mer kostnadseffektivt och flexibelt tillvägagångssätt.
• Hög tillgänglighet: Redis-klustret upptäcker automatiskt nodfel och befordrar replika-noder till masternoder, vilket säkerställer minimal nedtid. Datareplikering garanterar att data inte går förlorade vid ett fel. Detta är avgörande för applikationer som kräver kontinuerlig tillgänglighet, såsom e-handelsplattformar eller instrumentpaneler för realtidsanalys.
• Feltolerans: Klustret kan fortsätta att fungera även om vissa noder fallerar. Detta uppnås genom datareplikering och automatiska failover-mekanismer. Ett system är feltolerant när det kan hantera oväntade hård- eller mjukvarufel utan betydande störningar.
• Automatisk datasharding: Redis-klustret distribuerar automatiskt data över flera noder med hjälp av en konsekvent hashningsalgoritm. Detta säkerställer att data fördelas jämnt och att varje nod hanterar en rimlig belastning. Sharding-processen är transparent för applikationen, vilket innebär att du inte behöver hantera datafördelningen manuellt.
• Datareplikering: Varje masternod kan ha flera replika-noder, som automatiskt synkroniseras med masternoden. Detta säkerställer dataredundans och gör att läsoperationer kan distribueras över flera noder, vilket ytterligare förbättrar prestandan.

Arkitektur för Redis-kluster

Ett Redis-kluster består av följande komponenter:

• Noder: Varje nod i klustret är en Redis-instans som lagrar en del av datan. Noder kan antingen vara masternoder eller replika-noder.
• Masternoder: Masternoder ansvarar för att hantera skrivoperationer och betjäna läsoperationer. Varje masternod äger en delmängd av datan i klustret.
• Replika-noder: Replika-noder är kopior av masternoder. De används för att tillhandahålla dataredundans och kan även betjäna läsoperationer. Om en masternod fallerar, befordras en av dess replika-noder automatiskt till att bli den nya masternoden.
• Hashningsplatser: Redis-klustret använder en konsekvent hashningsalgoritm för att distribuera data över noderna. Nyckelrymden är uppdelad i 16384 hashningsplatser. Varje masternod ansvarar för en delmängd av dessa platser. När en klient vill komma åt en specifik nyckel, beräknar den hashningsplatsen för den nyckeln och skickar begäran till den masternod som äger den platsen.
• Klusterbuss: Noderna kommunicerar med varandra via en speciell kommunikationskanal som kallas klusterbussen. Klusterbussen använder ett "gossip"-protokoll för att utbyta information om klustrets topologi, nodstatus och dataägarskap. Detta gör att noder automatiskt kan upptäcka varandra och upprätthålla en konsekvent vy av klustret.

Att sätta upp ett Redis-kluster

Att sätta upp ett Redis-kluster involverar följande steg:

1. Installera Redis: Se till att du har Redis installerat på alla servrar som kommer att ingå i klustret. Det rekommenderas att använda den senaste stabila versionen av Redis för optimal prestanda och säkerhet.
2. Konfigurera Redis-instanser: Konfigurera varje Redis-instans att köras i klusterläge. Detta innebär att sätta alternativet cluster-enabled till yes i filen redis.conf. Du behöver också konfigurera alternativen cluster-config-file och cluster-node-timeout.
3. Skapa klustret: Använd kommandot redis-cli --cluster create för att skapa klustret. Detta kommando tar en lista över Redis-instanser som argument och konfigurerar dem automatiskt för att bilda ett kluster. Kommandot kommer också automatiskt att tilldela hashningsplatser till masternoderna.
4. Lägg till replika-noder: Lägg till replika-noder i klustret med kommandot redis-cli --cluster add-node. Detta kommando tar adressen till en replika-nod och adressen till en masternod som argument. Kommandot kommer automatiskt att konfigurera replika-noden att replikera data från masternoden.
5. Testa klustret: Verifiera att klustret fungerar korrekt genom att ansluta till det med redis-cli och utföra några grundläggande operationer, som att sätta och hämta nycklar. Du kan också använda kommandot redis-cli cluster info för att se klustrets status och verifiera att alla noder fungerar som de ska.

Exempel: Skapa ett Redis-kluster med 6 noder (3 masternoder, 3 replika-noder)

Anta att du har 6 servrar med följande IP-adresser och portar:

• 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

På en av servrarna (t.ex. 192.168.1.101), kör följande kommando:

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

Detta kommando kommer att skapa ett kluster med 3 masternoder och 3 replika-noder, med varje masternod som har en replika.

Ansluta till ett Redis-kluster

Att ansluta till ett Redis-kluster skiljer sig något från att ansluta till en enskild Redis-instans. Du behöver använda en Redis-klient som stöder klusterläge. Dessa klienter använder vanligtvis klusterbussen för att upptäcka noderna i klustret och dirigera förfrågningar till lämpliga masternoder.

De flesta Redis-klienter har inbyggt stöd för Redis-klustring. Du behöver vanligtvis ange en lista med "seed"-noder (dvs. kända adresser till några av noderna i klustret) till klienten. Klienten kommer sedan att använda dessa "seed"-noder för att upptäcka resten av klustrets topologi.

Exempel: Ansluta till ett Redis-kluster med Python (redis-py-cluster)

from rediscluster import RedisCluster

# Startup-noder är en lista över noder som klienten använder för att upptäcka klustrets topologi.
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-kluster i globala applikationer

Redis-kluster är särskilt väl lämpat för globala applikationer som kräver låg latens och hög tillgänglighet över geografiskt spridda regioner. Här är några vanliga användningsfall:

• Cachelagring: Använd Redis-kluster för att cachelagra ofta använda data, såsom användarprofiler, produktkataloger och API-svar. Distribuera cachen över flera regioner för att minimera latensen för användare i olika delar av världen. Till exempel kan en e-handelsplattform cachelagra produktdetaljer i datacenter i Nordamerika, Europa och Asien, vilket säkerställer snabb åtkomst för kunder över hela världen.
• Sessionshantering: Lagra användarsessionsdata i ett Redis-kluster för att tillhandahålla en konsekvent och skalbar lösning för sessionshantering. Replikera sessionsdata över flera regioner för att säkerställa att användare förblir inloggade även om ett fel inträffar i en region. Detta är avgörande för applikationer med en stor användarbas spridd över olika kontinenter.
• Realtidsanalys: Använd Redis-kluster för att samla in och bearbeta dataströmmar i realtid, såsom webbplatstrafik, flöden från sociala medier och sensordata. Den höga genomströmningen och låga latensen hos Redis-kluster gör det idealiskt för realtidsanalysapplikationer. En global nyhetsorganisation skulle till exempel kunna använda Redis-kluster för att spåra trendande ämnen och anpassa nyhetsflöden för användare i olika länder.
• Topplistor för spel: Implementera topplistor i realtid för onlinespel med hjälp av Redis-kluster. Redis minnesbaserade natur möjliggör extremt snabba uppdateringar och hämtning av topplistedata, vilket ger en sömlös spelupplevelse för spelare runt om i världen.
• Meddelandeköer: Använd Redis-kluster som en meddelandeförmedlare (message broker) för asynkron kommunikation mellan olika mikrotjänster. Den tillförlitliga meddelandeleveransen och höga genomströmningen hos Redis-kluster gör det till ett bra val för att bygga distribuerade system. Till exempel kan en taxiapp använda Redis-kluster för att hantera körförfrågningar och skicka ut förare i realtid.

Bästa praxis för Redis-klustring

För att säkerställa optimal prestanda och tillförlitlighet för din Redis-klusterdistribution, överväg följande bästa praxis:

• Använd en konsekvent hashningsalgoritm: Redis-klustret använder en konsekvent hashningsalgoritm för att distribuera data över noderna. Detta säkerställer att data fördelas jämnt och att minimal data behöver flyttas när noder läggs till eller tas bort från klustret.
• Övervaka klustret: Övervaka regelbundet hälsan och prestandan hos ditt Redis-kluster. Använd övervakningsverktyg för att spåra nyckeltal, såsom CPU-användning, minnesanvändning, nätverkstrafik och replikeringsfördröjning. Detta hjälper dig att identifiera och lösa potentiella problem innan de påverkar din applikation.
• Konfigurera varningar: Ställ in varningar för att meddela dig när kritiska händelser inträffar, såsom nodfel, hög latens eller lågt minne. Detta gör att du kan reagera snabbt på problem och minimera nedtid.
• Dimensionera noderna korrekt: Välj rätt storlek på Redis-instanserna för din arbetsbelastning. Tänk på mängden data du behöver lagra, den förväntade trafikvolymen och prestandakraven för din applikation. Det är bättre att börja med mindre noder och skala upp vid behov, istället för att börja med stora noder som är underutnyttjade.
• Använd replikering: Använd alltid replikering för att säkerställa dataredundans och hög tillgänglighet. Antalet replikor du behöver beror på hur kritisk din data är och den önskade nivån av feltolerans.
• Undvik stora nycklar: Undvik att lagra stora värden i Redis-nycklar, eftersom detta kan påverka prestandan. Om du behöver lagra stora mängder data, överväg att dela upp den i mindre bitar eller använda en annan datastruktur.
• Använd pipeline: Använd pipelining för att skicka flera kommandon till Redis-servern i en enda begäran. Detta kan avsevärt förbättra prestandan, särskilt för applikationer som utför ett stort antal små operationer.
• Använd anslutningspoolning: Använd anslutningspoolning (connection pooling) för att återanvända anslutningar till Redis-servern. Detta kan minska omkostnaderna för att skapa och förstöra anslutningar, vilket förbättrar prestandan.
• Säkra ditt kluster: Säkra ditt Redis-kluster genom att aktivera autentisering och begränsa åtkomsten till auktoriserade klienter. Använd starka lösenord och rotera dem regelbundet. Överväg att använda TLS-kryptering för att skydda data under överföring.

Alternativ till Redis-klustring

Även om Redis-klustring är en kraftfull lösning för att skala Redis, finns det andra alternativ att överväga beroende på dina specifika behov:

• Twemproxy: En lättviktig proxyserver som kan sharda Redis-data över flera instanser. Den är enklare att sätta upp än Redis-kluster men saknar automatisk failover-kapacitet.
• Codis: En Redis-proxy som stöder datasharding och automatisk failover. Den erbjuder en mer robust lösning än Twemproxy men är också mer komplex att sätta upp.
• KeyDB Cluster: KeyDB är en högpresterande fork av Redis som erbjuder inbyggda klustringsfunktioner liknande Redis-kluster. Den ger ofta bättre prestanda än Redis-kluster på grund av sin flertrådade arkitektur.
• Molnhanterad Redis: Molnleverantörer som AWS (Amazon ElastiCache for Redis), Google Cloud (Memorystore for Redis) och Azure (Azure Cache for Redis) erbjuder hanterade Redis-tjänster som sköter klustring, replikering och failover automatiskt. Detta kan förenkla distributionen och hanteringen av din Redis-infrastruktur.

Slutsats

Redis-klustring erbjuder en robust och skalbar lösning för att hantera minnesdata i globalt distribuerade applikationer. Genom att förstå dess arkitektur, fördelar och bästa praxis kan du utnyttja Redis-klustring för att bygga högpresterande, högtillgängliga och feltoleranta applikationer som möter kraven i dagens digitala värld. Oavsett om du bygger ett cachelager, ett sessionshanteringssystem eller en realtidsanalysplattform kan Redis-klustring hjälpa dig att uppnå dina mål för prestanda och skalbarhet.