Pratique d'application de Redis dans l'orchestration de conteneurs

Avec le développement continu de la technologie de cloud computing et de conteneurisation, de plus en plus d'entreprises commencent à déployer des applications dans des environnements de conteneurs pour améliorer la gérabilité, l'évolutivité et la portabilité des applications. Dans ce processus, le stockage et la mise en cache des données sont également devenus un problème incontournable, car dans un environnement de conteneurs, les changements dynamiques de l'infrastructure peuvent entraîner une incohérence et une perte de données.

En réponse à ce problème, Redis, en tant qu'outil de mise en cache et de stockage de données hautes performances et à faible latence, est progressivement devenu un choix courant dans l'orchestration de conteneurs. Cet article présentera la pratique d'application de Redis dans l'orchestration de conteneurs, couvrant le contenu suivant :

1. Méthode de déploiement de Redis dans un environnement de conteneurs
2. Persistance et sauvegarde des données Redis
3. Déploiement et mise à l'échelle automatisés de Redis dans l'orchestration de conteneurs
4. Redis stratégie de reprise après incident dans l'orchestration de conteneurs

Comment déployer Redis dans un environnement de conteneurs
Il existe deux manières de base de déployer Redis dans un environnement de conteneurs :

• Déploiement via l'image Docker : parce que Redis a publié l'image Docker officielle, vous peut utiliser directement la commande Docker pour extraire l'image Redis et démarrer le conteneur.
• Déploiement via Kubernetes : Kubernetes est un outil important pour l'orchestration de conteneurs. Les services Redis peuvent être déployés via des objets de ressources tels que Deployment et StatefulSet fournis par Kubernetes. Parmi eux, StatefulSet est plus adapté au déploiement d'applications avec état et peut répondre aux exigences avec état de Redis.

Persistance et sauvegarde des données Redis
Dans l'orchestration des conteneurs, la persistance et la sauvegarde des données sont très critiques, car le cycle de vie du conteneur est très court et peut être supprimé ou redémarré à tout moment. Dans des scénarios réels, nous devons sauvegarder et restaurer les données Redis pour faire face à diverses situations inattendues. Voici plusieurs méthodes courantes de sauvegarde des données Redis :

1. Sauvegarde d'instantanés RDB : les données Redis peuvent enregistrer des données sur le disque dur en effectuant automatiquement une sauvegarde d'instantanés RDB à des intervalles spécifiés. La sauvegarde RDB est la méthode de persistance fournie avec Redis. Son avantage est que les données de sauvegarde occupent moins d'espace et que la vitesse de récupération est plus rapide.
2. Sauvegarde du journal AOF : la sauvegarde AOF est une méthode de sauvegarde incrémentielle. Redis enregistrera chaque opération d'écriture dans le fichier journal AOF et le service Redis peut être restauré en lisant le journal. Cependant, l'inconvénient de la sauvegarde AOF est que le fichier journal continuera à croître pendant le processus de sauvegarde, ce qui exerce une plus grande pression sur les E/S du disque et la bande passante du réseau.
3. Redis Sentinel : Redis Sentinel est une solution haute disponibilité officiellement fournie par Redis. Elle peut combiner plusieurs instances Redis dans une structure maître-esclave. Lorsque le nœud maître raccroche, la sentinelle peut automatiquement passer à un nœud esclave pour remplacer le nœud maître. nœud maître. Par conséquent, dans le cluster Redis Sentinel, la haute disponibilité de Redis et l'absence de perte de données peuvent être garanties en sauvegardant les nœuds esclaves.

Déploiement et mise à l'échelle automatisés de Redis dans l'orchestration de conteneurs
Le déploiement et la mise à l'échelle automatisés sont l'une des fonctionnalités importantes de la technologie d'orchestration de conteneurs. Comment réaliser un déploiement et une mise à l'échelle automatisés dans les services Redis ? Voici une brève introduction :

1. Grâce au type de ressource Horizontal Pod Autoscaler (HPA) de Kubernetes, le nombre de répliques verticales et horizontales Redis peut être automatiquement augmenté en fonction des métriques. Par exemple, lorsque l'utilisation du processeur de Redis dépasse 80 %, de nouvelles répliques peuvent être automatiquement ajoutées pour supporter la charge Redis.
2. Grâce au déploiement de Kubernetes, au type de ressource StatefulSet et au type de ressource DaemonSet, le déploiement, l'expansion et la contraction automatiques des services Redis peuvent être réalisés. Par exemple, lorsque le service Redis doit être mis à jour, la ressource de déploiement peut être directement mise à jour pour réaliser des mises à jour automatisées.

Stratégie de récupération après panne Redis dans l'orchestration de conteneurs
Dans le service Redis, la récupération après panne est un problème très important, car le service Redis affecte les performances et la stabilité de l'ensemble de l'application. Voici une stratégie courante de récupération des pannes dans l'orchestration de conteneurs :

1. Grâce à la vérification de l'état automatique et au mécanisme de redémarrage automatique de Kubernetes, la vérification des pannes et le redémarrage automatique du service Redis peuvent être réalisés. Lorsque le service Redis est détecté comme défectueux ou raccroche, Kubernetes peut redémarrer automatiquement le service Redis pour garantir sa disponibilité.
2. Grâce au mécanisme de publication en niveaux de gris et de mise à jour continue de Kubernetes, la haute disponibilité des services Redis peut être obtenue. Par exemple, lors de la mise à jour du service Redis, vous pouvez utiliser la version en niveaux de gris pour mettre à jour progressivement le service afin d'éviter une mise à jour unique qui rendrait l'ensemble du service indisponible.

Résumé
Cet article présente principalement la pratique d'application de Redis dans l'orchestration de conteneurs, y compris la méthode de déploiement de Redis dans l'environnement de conteneurs, la persistance et la sauvegarde des données, le déploiement et la mise à l'échelle automatisés et les stratégies de récupération des pannes. Grâce à une application et une configuration raisonnables, les services Redis peuvent être rendus plus efficaces, plus fiables et plus stables, offrant ainsi de meilleurs services à tous.

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