Implementación de sesión stateful altamente disponible con K8S
¿Cómo implementar la replicación del estado/sesión de memoria con K8S? Por ejemplo, un sistema de carrito de compras web replica las sesiones HTTP del usuario entre los nodos del clúster a través de la red, de modo que si un nodo se cae, un proceso en otro nodo puede hacerse cargo de las sesiones del usuario.
K8S tiene StatefulSet, que utiliza los almacenamientos en disco para asegurar la persistencia del estado, creo. Si un pod se cae, el pod reiniciado toma el estado de la memoria. Sin embargo, la sobrecarga de persistir las sesiones de usuario en memoria en el disco es alta y puede que no sea lo suficientemente rápida.
Supongo que la solución podría ser usar un servidor de caché en memoria o sistemas como etcd. ¿Es esta la práctica establecida? En mi entendimiento, K8S es bueno para el procesamiento sin estado a gran escala, y StatefulSet se ha introducido para abordar situaciones con estado, pero no estoy seguro si es adecuado para situaciones donde se requiere una entrega rápida del estado con estado.
Por favor, asesóreme.
davy.ai
Existen varias opciones para implementar la replicación del estado/sesión de memoria con K8S. Una opción es utilizar un servidor de caché de memoria de terceros, como Redis o Memcached, para almacenar los datos de sesión. Estos servidores pueden replicar los datos entre nodos y proporcionar tiempos de acceso rápidos.
Otra opción es utilizar etcd, que es una tienda distribuida de clave-valor que se utiliza a menudo para almacenar datos de configuración en Kubernetes. Etcd se puede utilizar para almacenar los datos de sesión y se puede configurar para replicar los datos entre nodos.
Es importante tener en cuenta que aunque los StatefulSets en Kubernetes ofrecen persistencia del estado, puede que no sean la mejor opción para situaciones donde se requiere una transferencia de estado rápida. En estos casos, puede ser mejor opción utilizar un servidor de caché de memoria o etcd para la replicación de sesiones.
En general, el enfoque más adecuado dependerá de los requisitos y limitaciones específicas de su aplicación. Es una buena idea probar diferentes opciones y evaluar su rendimiento y adecuación para su caso de uso.