小米Redis的Kubernetes容器化部署实践

背景

小米的Redis使用规模很大，现在有数万个实例，并且每天有百万亿次的访问频率，支撑了几乎所有的产品线和生态链公司。之前所有的Redis都部署在物理机上，也没有做资源隔离，给管理治理带来了很大的困难。我们的运维人员工作压力很大，机器宕机网络抖动导致的Redis节点下线都经常需要人工介入处理。由于没有做CPU的资源隔离，Slave节点打RDB或者由于流量突增导致节点QPS升高造成的节点CPU使用率升高，都可能对本集群或其他集群的节点造成影响，导致无法预测的时延增加。

Redis分片方式采用社区的Redis Cluster协议，集群自主分片。Redis Cluster带来了一定的易用性的同时，也提高了应用开发的门槛，应用开发人员需要一定程度上了解Redis Cluster，同时需要使用智能客户端访问Redis Cluster。这些智能客户端配置参数繁多，应用开发人员并无法完全掌握并设置这些参数，踩了很多坑。同时，由于智能客户端需要做分片计算，给应用端的机器也带来了一定的负载。


Why Kubernetes

资源隔离

当前的Redis Cluster部署在物理机集群上，为了提高资源利用率节约成本，多业务线的Redis集群都是混布的。由于没有做CPU的资源隔离，经常出现某Redis节点CPU使用率过高导致其他Redis集群的节点争抢不到CPU资源引起时延抖动。因为不同的集群混布，这类问题很难快速定位，影响运维效率。Kubernetes容器化部署可以指定CPU request和CPU limit，在提高资源利用率的同时避免了资源争抢。

自动化部署

自动化部署。当前Redis Cluster在物理机上的部署过程十分繁琐，需要通过查看元信息数据库查找有空余资源的机器，手动修改很多配置文件再逐个部署节点，最后使用redis_trib工具创建集群，新集群的初始化工作经常需要一两个小时。

Kubernetes通过StatefulSet部署Redis集群，使用ConfigMap管理配置文件，新集群部署时间只需要几分钟，大大提高了运维效率。

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2020-6-23 19:10 上传

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