Optimiser les performances des charges de travail Redis sur GKE

Ce document explique comment améliorer les performances de vos charges de travail Redis sur Google Kubernetes Engine (GKE) en générant des configurations optimisées au niveau de l'application et du nœud. Pour en savoir plus, consultez Optimiser pour les charges de travail sur GKE.

Les optimisations pour Redis ont été déterminées pour une instance Redis 7 utilisée comme cache look-aside à nœud unique avec un ratio lecture/écriture de 4:1 (quatre lectures pour une écriture), les performances étant mesurées à l'aide de Memtier 2.2.1. Réfléchissez à la façon dont la charge de travail Redis est utilisée sur votre cluster par rapport à ce cas d'utilisation. Si votre cas d'utilisation est différent, les optimisations recommandées devront peut-être être ajustées en fonction de votre contexte.

Avant de commencer

Avant de commencer, effectuez les tâches suivantes :

  • Activez l'API GKE Recommender et l'API Google Kubernetes Engine.
    • Activer les API
  • Pour utiliser la Google Cloud CLI pour cette tâche, installez puis initialisez la gcloud CLI. Si vous avez déjà installé la gcloud CLI, obtenez la dernière version en exécutant la commande gcloud components update. Il est possible que les versions antérieures de la gcloud CLI ne permettent pas d'exécuter les commandes de ce document.

Conditions requises

Utilisez GKE version 1.31.1-gke.12000 ou ultérieure.

Optimiser pour les charges de travail Redis

Nous vous recommandons d'utiliser un pool de nœuds dédié pour votre charge de travail Redis. Par défaut, un pool de nœuds est créé lorsque vous effectuez les étapes suivantes.

Pour optimiser les performances d'une charge de travail Redis, procédez comme suit :

  1. Créez les fichiers manifestes avec des optimisations pour la charge de travail Redis en procédant comme suit :

    1. Générez des fichiers manifestes avec les optimisations recommandées en exécutant la commande suivante :

      gcloud container workload profiles manifests create \
   --workload=redis-7-caching \
   --cluster-version=CLUSTER_VERSION \
   --options=machineType=MACHINE_TYPE \
   --output-path=/tmp/manifests.yaml

      Remplacez les éléments suivants :

      • CLUSTER_VERSION : version de GKE. Nous vous recommandons d'utiliser GKE version 1.31.1-gke.12000 ou ultérieure.
      • MACHINE_TYPE : type de machine souhaité.

      L'option --output-path=/tmp/manifests.yaml est facultative. Si ce paramètre n'est pas spécifié, les fichiers manifestes sont affichés dans le terminal, mais ne sont pas enregistrés dans un fichier.

      Cette commande génère un seul fichier YAML contenant deux ressources Kubernetes :

      • Un ConfigMap spécifiant une configuration Redis nommée redis.conf.
      • Un objet ComputeClass. Cela spécifie les machines sur lesquelles Redis doit s'exécuter (facultatif). Pour en savoir plus sur la spécification des types de machines, consultez À propos des ComputeClasses personnalisées.

      Voici un exemple de fichier manifeste généré :

      apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: redis.conf
data:
  redis.conf: |
    io-threads 2
    io-threads-do-reads yes
    save ""
---
apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  generateName: optimized-gke-redis-7-caching-
spec:
  nodePoolAutoCreation:
    enabled: true
  priorities:
  - machineType: c4-standard-4
  whenUnsatisfiable: DoNotScaleUp

    2. Examinez les recommandations et modifiez les fichiers manifestes pour qu'ils incluent les optimisations de votre choix. Pour évaluer les recommandations, vous pouvez procéder comme suit :

      • Consultez la documentation Redis pour évaluer la configuration recommandée pour votre contexte.
      • Réfléchissez à la façon dont la charge de travail Redis est utilisée sur votre cluster par rapport au cas d'utilisation suivant. Si votre cas d'utilisation est différent, les optimisations recommandées devront peut-être être ajustées en fonction de votre contexte.

      Les optimisations pour Redis ont été déterminées pour une instance Redis 7 utilisée comme cache look-aside à nœud unique avec un ratio lecture/écriture de 4:1 (quatre lectures pour une écriture), les performances étant mesurées à l'aide de Memtier 2.2.1.

    3. Modifiez le fichier manifeste si vous souhaitez modifier la configuration ou y ajouter des éléments.

    4. Appliquez les fichiers manifestes au cluster à l'aide de la commande suivante :

      kubectl create -f /tmp/manifests.yaml

  2. Déployez un pod faisant référence aux optimisations. Exemple :

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: redis
spec:
  containers:
    - name: redis
      image: redis:7
      args:
        - /etc/gke/optimization/redis.conf
      volumeMounts:
        - name: gke-optimized-workload-config
          subPath: redis.conf
          mountPath: /etc/gke/optimization/redis.conf
          readOnly: true
  volumes:
    - name: gke-optimized-workload-config
      configMap:
        name: redis.conf
  nodeSelector:
    cloud.google.com/compute-class: optimized-gke-redis-7-caching-abc123

    Ensuite, appliquez le fichier manifeste du pod au cluster :

    kubectl apply -f pod.yaml

  3. Vérifiez que Redis utilise la configuration optimisée. Pour ce faire, vous pouvez exécuter la commande suivante afin de vous assurer que Redis utilise la configuration optimisée :

    kubectl exec redis -- redis-cli INFO server | grep config_file

    Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher :

    config_file:/etc/gke/optimization/redis.conf

    Vous pouvez également utiliser la commande redis-cli pour interroger les directives individuelles définies dans la configuration optimisée, telles que io-threads.

Lorsque vous déployez la charge de travail, le cluster crée un pool de nœuds qui respecte la configuration optimisée et attribue vos pods à ces pools de nœuds.

Les pods existants ne sont pas modifiés. Seuls les pods qui font référence aux configurations optimisées sont optimisés. Si vous avez déjà déployé des charges de travail Redis dans votre cluster, vous devez les redéployer pour les exécuter avec les configurations optimisées.

Étapes suivantes