¿Cómo configuro Embedded Infinispan para manejar actualizaciones en K8s por etapas?
Tengo un proyecto sencillo que te permite añadir claves a una caché distribuida en una aplicación que utiliza Infinispan versión 13 en modo embebido. Todo está publicado aquí.
Tengo una configuración de Kubernetes que puedo ejecutar en minikube. Observo que cuando ejecuto mi ejemplo con seis pods y realizo una actualización escalonada, el rendimiento de Infinispan se degrada desde el inicio de la implementación hasta cuatro minutos después de que el último pod se haya reiniciado y haya creado su caché. Después de este tiempo, el clúster vuelve a funcionar con normalidad. Con “degradación” me refiero a que la operación de obtener el número de elementos en la caché tarda de 2 a 3 segundos en ejecutarse, en comparación con menos de 0.5 segundos en modo normal. Con mi configuración, esto ocurre de manera consistente y vuelve a funcionar correctamente después de cuatro minutos.
Cuando ejecuto el proyecto en mi máquina local sin un entorno de Kubernetes, no he experimentado el mismo tipo de retrasos.
He intentado utilizar registros TRACE, pero no puedo ver ningún evento significativo que ocurra después de estos cuatro minutos.
¿Hay algo evidente que me esté perdiendo en la configuración de Infinispan (que puedes ver en mi proyecto referenciado), o alguna operación adicional que deba realizarse? (actualmente inicio la caché al arrancar y la detengo al apagar).
davy.ai
Según tu descripción, parece que puede haber un problema con la forma en que manejas las actualizaciones graduales en tu configuración de Kubernetes. Dado que el problema solo ocurre durante las actualizaciones graduales y se resuelve de manera constante después de cuatro minutos, es posible que haya un retraso en la propagación del estado entre los diferentes pods durante el proceso de actualización. Esto podría causar inconsistencias en la memoria caché que conducen a un rendimiento degradado.
Una posible solución a este problema podría ser implementar un mecanismo de sincronización de datos más robusto entre los diferentes pods en tu clúster de Kubernetes. Dependiendo de los requisitos específicos de tu aplicación, hay varias estrategias diferentes que podrías utilizar para lograr esto. Por ejemplo, podrías considerar implementar una base de datos compartida o utilizar un sistema de mensajería para propagar las actualizaciones entre los diferentes pods. Alternativamente, podrías investigar si Infinispan ofrece algún mecanismo incorporado para manejar la sincronización de datos en un entorno distribuido.
Además de abordar el problema de sincronización de datos, también puede valer la pena investigar si hay alguna otra optimización de rendimiento que puedas realizar en tu configuración de Infinispan. Por ejemplo, podrías considerar ajustar las políticas de eliminación y expiración de la memoria caché para garantizar que esta siga siendo de alto rendimiento incluso bajo carga alta. Además, podrías experimentar con diferentes modos de memoria caché (por ejemplo, síncrono frente a asíncrono) para ver si esto tiene algún impacto en el rendimiento de tu aplicación.
En general, es difícil afirmar con certeza cuál es la causa raíz de este problema sin obtener información más detallada sobre los detalles de tu configuración de Kubernetes y Infinispan. Sin embargo, al tomar un enfoque sistemático para probar y solucionar problemas en tu sistema, deberías poder identificar y resolver cualquier problema que impida que tu aplicación funcione al máximo rendimiento.