当前的Redis Cluster部署在物理机集群上，为了提高资源利用率节约成本，多业务线的Redis集群都是混布的。由于没有做CPU的资源隔离，经常出现某Redis节点CPU使用率过高导致其他Redis集群的节点争抢不到CPU资源引起时延抖动。因为不同的集群混布，这类问题很难快速定位，影响运维效率。K8s容器化部署可以指定 CPU request 和 CPU limit ，在提高资源利用率的同时避免了资源争抢。

2、自动化部署

当前Redis Cluster在物理机上的部署过程十分繁琐，需要通过查看元信息数据库查找有空余资源的机器，手动修改很多配置文件再逐个部署节点，最后使用redis_trib工具创建集群，新集群的初始化工作经常需要一两个小时。

K8s通过StatefulSet部署Redis集群，使用configmap管理配置文件，新集群部署时间只需要几分钟，大大提高了运维效率。

二、How K8s

客户端通过LVS的VIP统一接入，通过Redis Proxy转发服务请求到Redis Cluster集群。这里我们引入了Redis Proxy来转发请求。

1、Redis Cluster部署方式

Redis部署为StatefulSet，作为有状态的服务，选择StatefulSet最为合理，可以将节点的RDB/AOF持久化到分布式存储中。当节点重启漂移到其他机器上时，可通过挂载的PVC(PersistentVolumeClaim)拿到原来的RDB/AOF来同步数据。

我们选择的持久化存储PV(PersistentVolume)是Ceph Block Service。Ceph的读写性能低于本地磁盘，会带来100~200ms的读写时延。但由于Redis的RDB/AOF的写出都是异步的，分布式存储带来的读写延迟对服务并没有影响。