Comment réduire au maximum la durée d’indisponibilité lors de la mise à l’échelle de mon Amazon ElastiCache for Redis ?
Je souhaite réduire au maximum la durée d’indisponibilité lors de la mise à l’échelle de mon Amazon ElastiCache for Redis.
Résolution
Pour réduire la durée d’indisponibilité, examinez les opérations suivantes et vérifiez vos procédures de configuration et de maintenance :
- Pour réduire la durée d’indisponibilité pendant la synchronisation, évitez une mise à l'échelle lorsque votre charge de travail est élevée. Si la charge de travail du cluster est élevée et que la mise à l'échelle prend beaucoup de temps, réduisez les demandes entrantes adressées à Redis pour éviter tout échec de synchronisation. Si la synchronisation a lieu, vérifiez la métrique SaveInProgress dans Amazon CloudWatch pour déterminer quand la synchronisation a été effectuée. Pour note, la métrique SaveInProgress collecte des données toutes les minutes et peut donc ne pas capturer les synchronisations qui prennent moins d'une minute. Pour en savoir plus, consultez la page Meilleures pratiques de surveillance avec Amazon ElastiCache for Redis à l'aide d'Amazon CloudWatch.
- Pour identifier les problèmes causés par une mauvaise configuration côté client lorsque vous vous connectez au cluster, testez la mise à l'échelle dans un environnement hors production. Selon le type de mise à l'échelle, un nœud peut être ajouté ou supprimé pendant la mise à l'échelle, ou l'adresse IP du nœud peut changer pendant la mise à l'échelle. ElastiCache for Redis fournit différents types de points de terminaison de connexion au cluster. Le type de point de terminaison de connexion choisi dépend donc des exigences de l'application.
- Configurez le code du client ou de l'application Redis pour relancer la requête sur un autre réplica ou pour envoyer une requête au code d'application primaire. Si le client se connecte à un nouveau réplica en cours de synchronisation, l’erreur LOADING: Redis is loading the dataset in memory apparaît. Le temps nécessaire pour charger le jeu de données dépend du volume des données et des performances du nœud. Pour identifier tout problème, effectuez un test dans un environnement hors production.
- Configurez le cluster pour le mettre à l'échelle automatiquement. La mise à l'échelle automatique permet d'éviter les problèmes de performances dus à une augmentation soudaine de la charge de travail entrante. Pour en savoir plus, consultez la page Autoscaling des clusters ElastiCache for Redis.
Pour les clusters Redis dont le mode cluster est désactivé, examinez les opérations suivantes et vérifiez vos procédures de configuration et de maintenance :
- Dans le cas d’une réduction verticale, si vos applications utilisent uniquement un point de terminaison primaire pour se connecter, la suppression d’un nœud de réplica n’entraine aucune durée d’indisponibilité. Si vos applications utilisent un lecteur ou des points de terminaison individuels pour se connecter à ce nœud de réplica, la connexion d'origine est interrompue. Lorsque la connexion d'origine est interrompue, une nouvelle connexion TCP doit être établie. L'application doit également effectuer une recherche DNS pour éviter de se connecter au nœud de réplica supprimé. Si le client utilise des points de terminaison de lecteur, la propagation DNS des points de terminaison de lecteur peut entraîner une durée d’indisponibilité.
- Une augmentation horizontale doit être effectuée pendant les heures où la charge de travail est minimale, afin d'éviter une durée d’indisponibilité causée par la synchronisation.
- Lors de la modification du type de nœud, de lourdes charges de travail peuvent entraîner l'échec de la synchronisation. En outre, votre application peut avoir besoin d'effectuer une recherche DNS sur les points de terminaison primaires ou de lecteur afin d’établir de nouvelles connexions avec le nouveau nœud. La propagation du DNS prend plusieurs secondes, ce qui signifie qu’une interruption de service peut survenir avant que le client n'accède au nouveau nœud. Pour les versions 5.0.5 ou ultérieures de Redis, l'interruption est limitée. Il est recommandé de passer à la nouvelle version de Redis afin d'optimiser ElastiCache.
Pour les clusters Redis dont le mode cluster est activé, examinez les opérations suivantes et vérifiez vos procédures de configuration et de maintenance :
- Pour réduire le plus possible la durée d’indisponibilité lors d’une mise à l'échelle, consultez la page Découverte des clients du cluster Redis et backoff exponentiel.
- Pour réduire la durée d’indisponibilité lors d’une réduction horizontale, consultez la page Redimensionnement de cluster en ligne. Pour réduire les problèmes de performances, effectuez votre mise à l’échelle de façon progressive. Vérifiez les performances du cluster pendant les périodes de pointe après la réduction horizontale initiale avant de poursuivre votre réduction horizontale.
- Pour réduire la durée d’indisponibilité lors d’une augmentation horizontale, consultez la section Redimensionnement de cluster en ligne.
- De lourdes charges de travail peuvent entraîner l'échec de la synchronisation lors de la modification du type de nœud. En outre, les adresses IP des nouveaux nœuds peuvent ne pas correspondre à celles des anciens nœuds. Pour identifier l'adresse IP, votre application peut utiliser la commande cluster nodes ou cluster slots pour obtenir des informations actualisées à partir du cluster. Les clients Redis qui prennent en charge les clusters Redis peuvent mettre à jour la topologie des clusters. Pour configurer le client Redis, veuillez consulter la documentation correspondant à votre type de client spécifique.
- Lorsque vous modifiez le nombre de réplicas, vous devez d'abord vérifier les performances des nœuds primaires avant d'ajouter des nœuds de réplica supplémentaires. Lorsque le nombre de nœuds de réplica diminue et que le client doit lire à partir d'un nœud de réplica supprimé, les demandes sont envoyées aux nouveaux nœuds de réplica. De plus, pour empêcher l'envoi de demandes aux nœuds supprimés, le client doit mettre à jour la topologie du cluster.
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