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大家好，我是张晋涛。
前段时刻看到了许多关于数据库要不要部署在 Kubernetes 之上的评论，这些年，这种评论时有发生。
这个事情并没有绝对的定论，因为每个人都是依据自己的认知，或依据自己过往的经验在进行剖析、评论，每个人的出发点不同，自然得到的定论也是不一样的。
2021 年的时分，我曾经做过一次线上共享：Redis 容器化技能选型，K8S 并非唯一 | MoeLove 在那次共享中，我首要是聊了一些容器化的技能手段，Redis 本身的一些特性，以及依据不同事务场景或许需求时，能够选用的技能计划。
今日这篇，我想再聊聊 Redis 在 Serverless 场景下的运用。
Redis 的特性及运用场景
Redis是一个开源的，依据内存的数据存储引擎。它非常简练，但功用全面实用、灵敏多变，常被称之为数据库范畴的 “瑞士军刀”，被数百万开发者用作数据库、缓存、流引擎和消息署理。
Redis 的首要特点
- 速度快：由于它是一个内存型数据库，数据的读取写入都直接经过内存完成，避免了读写硬盘而可能造成的推迟问题。即便在高频的读写场景下也能够有非常不错的体现；
- 适用场景丰厚：Redis 有着丰厚的数据类型，能够灵敏的用于各类场景中（下文将详细介绍）；
- 上手本钱低：Redis 的操作指令和运用是非常简略的，包含它的通信协议 RESP 也规划的非常简练，感兴趣的小伙伴能够参考我之前的文章理解Redis 的 RESP 协议 | MoeLove；
- 支撑耐久化：尽管 Redis 是内存型数据库，但是考虑到实际的运用场景，假如能对数据进行耐久化，那么在遇到毛病或许数据恢复时则会方便许多。Redis 支撑经过 RDB（内存数据快照） 和 AOF （记录 Server 端的指令到文件）的方法进行耐久化；
- 生态丰厚：Redis 有着 50 种言语的 Client library，覆盖了所有的主流编程言语。一起也有许多 CLI 和 GUI 的客户端东西能够运用；
Redis 支撑的数据类型及适用场景
前面说到 Redis 有着非常丰厚的数据类型，每种数据类型都有特定的运用场景。
- 字符串（string）：字符串是 Redis 最基本的数据类型，字符串类型支撑的常用指令包含 SET、GET 等；
- 散列（hash）：散列表是一种 K-V 型的数据结构，散列类型能够存储多个键值对，而且支撑嵌套数据结构。散列类型支撑的常用指令包含 HSET、HGET 等；
- 列表（list）：列表在每个节点存储了一个字符串，能够在列表的两端进行元素的添加或删除操作。列表类型支撑的常用指令包含 LPUSH、RPUSH、LPOP 和 RPOP 等；
- 调集（set）：调集是一个不答应有重复元素的无序数据结构，支撑取交集、并集和差集等常用操作。调集类型支撑的常用指令包含 SADD、SMEMBERS 等；
- 有序调集（zset）：有序调集是一个能够排序的调集，每个元素都有一个 score，支撑依据 score 进行排序和范围查找。有序调集类型支撑的常用指令包含 ZADD、ZRANGE、ZREVRANK 和 ZSCORE 等；
- 位图（bitmap）：位图不是个实际的数据类型，是一个由二进制位组成的数组结构，支撑位运算操作。位图常用于核算、记录用户的在线状况等场景；
- 位域（bitfield）：位域也是一种用于操作二进制位的数据结构和指令调集。答应用户以比特位为单位对字符串进行操作，而且支撑多种位操作，例如获取、设置、计数等。位域也能够用于存储和操作布尔值、整数等数据类型；
- HyperLogLog：HyperLogLog 是一种基数算法，用于预算一个调集的基数。它选用的是随机化算法，而且空间复杂度很低。 HyperLogLog 可用于处理大量数据集的场景，例如网站的 UV 核算；
Redis 支撑这么多的数据类型和用法，使得它常年稳居 K-V 型存储排行榜的第一。以下是我新截图的排名：
Redis 集群的架构
Redis 除了支撑 master-replica 这种简略的主从形式外，也供给了 Cluster 形式。
Redis Cluster 是 Redis 数据库的散布式解决计划。它能够将数据散布在多台服务器上，然后提高 Redis 的可用性和功能。
Redis Cluster 选用了分片的方法来存储数据，将数据分散在多个节点上。每个节点都存储一部分数据，而且每个节点都知道其他节点的信息。这样，当一个节点宕机时，其他节点能够接管它的数据，确保 Redis 集群的可用性。
一起，由于 Redis Cluster 的这种特性，也使得它能够经过添加节点的方法来对集群的容量进行扩展，这解决了单实例或许主从形式下，Redis 受限于地点机器内存容量约束的缺乏。
而且每个节点仍然能够选用主从的形式，提高其整体的可用性。
Serverless 化的 Redis 有何优势
前面简略的介绍了下 Redis 的首要特性和它的集群形式。咱们会发现 Redis Cluster 有一个天然的优势 — 它能够进行水平扩展，然后提高集群的整体容量。
在 Redis Cluster 呈现之前，咱们的大多数生产环境都是在运用 master-replica 这种主从形式。运用主从形式时分存在一些痛点，关于毛病搬运之类的我这篇文章中就不谈了，我首要谈下关于容量的部分。
在每次事务申请新上 Redis 主从集群的时分，第一件事情便是需求描述清楚事务场景，用途，以及预期的容量（或许预估的增加速度）。这样才干去找到适宜的机器进行集群的部署。
在后续运用过程中，正常状况下会为数据设置 TTL 进行过期，但随着事务的发展，仍可能会导致集群容量逐步添加，当它快要达到容量的 80% 时分，就必须要扩容了。假如机器上尚有空余的内存，那么只需求修正 maxmemory 装备即可，但假如机器上内存容量缺乏，那只能进行集群的迁移了。到迁移时，相同涉及到了容量的规划，机器的采购等一系列繁琐的事情，苦不堪言。
那假如咱们选用 Serverless 化的 Redis 能带来哪些优势呢？
无需挑选实例巨细
无论是运用物理机也好，或许在挑选云厂商供给的数据库 / Redis 实例也罢，一般状况下都需求对容量有一个大致的评价，以及增速的评价，然后从一大堆的实例类型的列表中进行挑选。
不同的实例类型则对应不同的内存容量，网络吞吐等，这需求耗费许多的时刻，而且为了能在保障事务不受影响的一起优化本钱，还需求专门对于不同类型的实例进行压测，看看是否能满意预期，终究才干确认挑选哪个实例。
另外，事务的增加有时分会存在不确定性，一旦事务呈现爆发式增加，有些渠道不供给扩容才能，就只能迁移了。另一种状况是，一些渠道只答应进行规格升级，不答应降级，这样在事务低峰期的时分，也就造成了糟蹋。
运用 Serverless Redis 就无需花时刻去进行这种实例的挑选了，它能够依据事务的实际状况，进行动态的水平、垂直弹性，这就方便许多了。创立时分也只需求指定最基本的信息就足够了。
计费灵敏
传统的固定实例类型的计费方法，一般都是直接依照选定的实例巨细进行计费的。这种形式下，即便用量很少，也需求为没有运用的资源进行付费。
但是在 Serverless 形式下，则只需求按用量进行付费即可。
下图是亚马逊云科技 Amazon ElastiCache For Redis （Serverless 版）的计费形式，首要依照两个维度：
- 数据存储：依照数据存储的时刻（GB – 小时）进行计费，最小单位是 1 GB；
- ECPUs：指的是 ElastiCache 处理耗费的核算单元，假如在闲暇时刻是这部分是不产生费用的；
弹性弹性和高可用
在 Serverless 形式下，一旦发现某个实例的负载较高，或许健康状况异常，则能够立刻进行扩容，确保整体的可用性。而且也无需忧虑容量约束的问题。
相同的，假如负载较低，则能够进行缩容，来节省本钱。
Amazon ElastiCache for Redis (Serverless)
最近在亚马逊云科技 Amazon re:Invent 大会上新推出一款Amazon ElastiCache for Redis (Serverless 版) 服务，刚好便是我这篇文章中的实践。
我看到这个服务发布后，从速进行了一些尝试，以下是我个人觉得的一些要点。
TLS 衔接
在亚马逊云科技亚马逊云科技上创立这个服务的时分，会有一些选项，其间我注意到有个Encryption in transit这个是默许敞开的，而且在创立后也是不答应修正的。
这个特性标明在传输时需求运用 TLS 衔接，来确保安全。在咱们编译安装 redis-cli 东西的时分，就需求运用make BUILD_TLS=yes了，这样编译安装后，redis-cli 就能够运用--tls参数进行衔接了，不然会呈现衔接失利的状况。
代替的方法能够运用openssl s_client -connect IP:Port这样进行衔接。
用户权限
在 Security groups 这儿，默许是不敞开用户认证的。能够在这儿修正，创立新的 Security group，并创立用户，这样就能够敞开用户认证了。
网络
默许创立后的 endpoint 是一个 VPC 的内网地址，假如需求在外部拜访则需求创立 NAT Gateway，或许用其他方法进行转发。
我在相同 VPC 下开了另一个EC2实例跑了下 benchmark，效果如下：
操控台上也有相关指标能够看到完整的 benchmark 后的资源耗费状况：
总结
由于 Redis Cluster 架构的灵敏性，假如是将它用作 cache，运用 Serverless 的形式能带来不少的优势，提高整体服务的可用性，而且还能够减少开始容量规划上的耗时。
我觉得这将会是一种趋势。
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