手把手教你在Kubernetes上部署Redis高可用集群

手把手教你在Kubernetes上部署Redis高可用集群

Redis 介绍

Redis 代表REmote DIctionary Server是一种开源的内存中数据存储，通常用作数据库，缓存或消息代理。它可以存储和操作高级数据类型，例如列表，地图，集合和排序集合。由于Redis接受多种格式的密钥，因此可以在服务器上执行操作，从而减少了客户端的工作量。它仅将磁盘用于持久性，而将数据库完全保存在内存中。Redis是一种流行的数据存储解决方案，并被GitHub，Pinterest，Snapchat，Twitter，StackOverflow，Flickr等技术巨头所使用。

为什么使用 Redis

它的速度非常快。它是用 ANSI C 编写的，并且可以在 POSIX 系统上运行，例如 Linux，Mac OS X 和 Solaris。 Redis 通常被排名为最流行的键/值数据库和最流行的与容器一起使用的 NoSQL 数据库。 其缓存解决方案减少了对云数据库后端的调用次数。 应用程序可以通过其客户端 API 库对其进行访问。 所有流行的编程语言都支持 Redis。 它是开源且稳定的。

什么是 Redis 集群

Redis Cluster 是一组 Redis 实例，旨在通过对数据库进行分区来扩展数据库，从而使其更具弹性。群集中的每个成员（无论是主副本还是辅助副本）都管理哈希槽的子集。如果主机无法访问，则其从机将升级为主机。在由三个主节点组成的最小 Redis 群集中，每个主节点都有一个从节点（以实现最小的故障转移），每个主节点都分配有一个介于 0 到 16,383 之间的哈希槽范围。节点 A 包含从 0 到 5000 的哈希槽，节点 B 从 5001 到 10000，节点 C 从 10001 到 16383。群集内部的通信是通过内部总线进行的，使用协议传播有关群集的信息或发现新节点。

在 Kubernetes 中部署 Redis 集群

在Kubernetes中部署Redis集群面临挑战，因为每个 Redis 实例都依赖于一个配置文件，该文件可以跟踪其他集群实例及其角色。为此，我们需要结合使用Kubernetes StatefulSets和PersistentVolumes。

克隆部署文件

创建 statefulset 类型资源

创建 service

[root@node01 redis-sts]# cat redis-svc.yml   ---  apiVersion: v1  kind: Service  metadata:    name: redis-cluster  spec:    type: ClusterIP    clusterIP: 10.96.0.100    ports:    - port: 6379      targetPort: 6379      name: client    - port: 16379      targetPort: 16379      name: gossip    selector:      app: redis-cluster  $ kubectl apply -f redis-svc.yml  service/redis-cluster created  $ kubectl get svc redis-cluster  NAME            TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)              AGE  redis-cluster   ClusterIP   10.96.0.100           6379/TCP,16379/TCP   35s

初始化 redis cluster

下一步是形成Redis集群。为此，我们运行以下命令并键入yes以接受配置。前三个节点成为主节点，后三个节点成为从节点。

$ kubectl exec -it redis-cluster-0 -- redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 $(kubectl get pods -l app=redis-cluster -o jsonpath='{range.items[*]}{.status.podIP}:6379 ') >>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...  Master[0] -> Slots 0 - 5460  Master[1] -> Slots 5461 - 10922  Master[2] -> Slots 10923 - 16383  Adding replica 10.244.2.11:6379 to 10.244.9.19:6379  Adding replica 10.244.9.20:6379 to 10.244.6.10:6379  Adding replica 10.244.8.15:6379 to 10.244.7.8:6379  M: 00721c43db194c8f2cacbafd01fd2be6a2fede28 10.244.9.19:6379     slots:[0-5460] (5461 slots) master  M: 9c36053912dec8cb20a599bda202a654f241484f 10.244.6.10:6379     slots:[5461-10922] (5462 slots) master  M: 2850f24ea6367de58fb50e632fc56fe4ba5ef016 10.244.7.8:6379     slots:[10923-16383] (5461 slots) master  S: 554a58762e3dce23ca5a75886d0ccebd2d582502 10.244.8.15:6379     replicates 2850f24ea6367de58fb50e632fc56fe4ba5ef016  S: 20028fd0b79045489824eda71fac9898f17af896 10.244.2.11:6379     replicates 00721c43db194c8f2cacbafd01fd2be6a2fede28  S: 87e8987e314e4e5d4736e5818651abc1ed6ddcd9 10.244.9.20:6379     replicates 9c36053912dec8cb20a599bda202a654f241484f  Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes  >>> Nodes configuration updated  >>> Assign a different config epoch to each node  >>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster  Waiting for the cluster to join  ...  >>> Performing Cluster Check (using node 10.244.9.19:6379)  M: 00721c43db194c8f2cacbafd01fd2be6a2fede28 10.244.9.19:6379     slots:[0-5460] (5461 slots) master     1 additional replica(s)  M: 9c36053912dec8cb20a599bda202a654f241484f 10.244.6.10:6379     slots:[5461-10922] (5462 slots) master     1 additional replica(s)  S: 87e8987e314e4e5d4736e5818651abc1ed6ddcd9 10.244.9.20:6379     slots: (0 slots) slave     replicates 9c36053912dec8cb20a599bda202a654f241484f  S: 554a58762e3dce23ca5a75886d0ccebd2d582502 10.244.8.15:6379    slots: (0 slots) slave     replicates 2850f24ea6367de58fb50e632fc56fe4ba5ef016  S: 20028fd0b79045489824eda71fac9898f17af896 10.244.2.11:6379     slots: (0 slots) slave     replicates 00721c43db194c8f2cacbafd01fd2be6a2fede28  M: 2850f24ea6367de58fb50e632fc56fe4ba5ef016 10.244.7.8:6379     slots:[10923-16383] (5461 slots) master     1 additional replica(s)  [OK] All nodes agree about slots configuration.  >>> Check for open slots...  >>> Check slots coverage...  [OK] All 16384 slots covered.

验证集群

[root@node01 redis-sts]# kubectl exec -it redis-cluster-0 -- redis-cli cluster info  cluster_state:ok  cluster_slots_assigned:16384  cluster_slots_ok:16384  cluster_slots_pfail:0  cluster_slots_fail:0 cluster_known_nodes:6  cluster_size:3  cluster_current_epoch:6  cluster_my_epoch:1  cluster_stats_messages_ping_sent:16  cluster_stats_messages_pong_sent:22  cluster_stats_messages_sent:38  cluster_stats_messages_ping_received:17  cluster_stats_messages_pong_received:16  cluster_stats_messages_meet_received:5  cluster_stats_messages_received:38  [root@node01 redis-sts]# for x in $(seq 0 5); do echo "redis-cluster-$x"; kubectl exec redis-cluster-$x -- redis-cli role; echo; done  redis-cluster-0  master  14  10.244.2.11  6379  14  redis-cluster-1  master  28  10.244.9.20  6379  28  redis-cluster-2  master  28  10.244.8.15  6379  28  redis-cluster-3  slave  10.244.7.8  6379  connected  28  redis-cluster-4  slave  10.244.9.19  6379  connected  14 redis-cluster-5  slave  10.244.6.10  6379  connected  28

测试集群

我们想使用集群，然后模拟节点的故障。对于前一项任务，我们将部署一个简单的 Python 应用程序，而对于后者，我们将删除一个节点并观察集群行为。

我们将一个简单的应用程序部署到集群中，并在其前面放置一个负载平衡器。此应用程序的目的是在将计数器值作为 HTTP 响应返回之前，增加计数器并将其存储在 Redis 集群中。

$ kubectl apply -f app-deployment-service.yml  service/hit-counter-lb created  deployment.apps/hit-counter-app created

在此过程中，如果我们继续加载页面，计数器将继续增加，并且在删除Pod之后，我们看到没有数据丢失。

$  curl `kubectl get svc hit-counter-lb -o json|jq -r .spec.clusterIP`  I have been hit 20 times since deployment.  $  curl `kubectl get svc hit-counter-lb -o json|jq -r .spec.clusterIP`  I have been hit 21 times since deployment.  $ curl `kubectl get svc hit-counter-lb -o json|jq -r .spec.clusterIP`  I have been hit 22 times since deployment.  $ kubectl delete pods redis-cluster-0  pod "redis-cluster-0" deleted  $ kubectl delete pods redis-cluster-1  pod "redis-cluster-1" deleted  $  curl `kubectl get svc hit-counter-lb -o json|jq -r .spec.clusterIP`  I have been hit 23 times since deployment.

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