Qué hacemos · Datos y web: Caché de objetos con failover automático
Una caché de objetos es lo que evita que WordPress, Magento y Laravel le hagan a la base de datos la misma pregunta miles de veces por minuto. La ejecutamos como un trío replicado con promoción automática, de modo que el fallo de un nodo de caché nunca se convierta en una base de datos sin caché y sobrecargada.
Qué es
Valkey (y Redis, su antecesor compatible) guarda resultados calculados en memoria: opciones, menús, datos de sesión, resultados de consultas, fragmentos renderizados. Eso hace que la caché forme parte de su disponibilidad, no solo de su rendimiento. Una única instancia de caché es un punto único de fallo oculto, y nosotros no las construimos.
Cómo lo construimos
- Tres nodos, una primaria y dos réplicas, en hosts separados con anti-affinity estricta para que ninguno de los dos caiga en el mismo hardware.
- Tres Sentinels con un quorum de dos vigilan la primaria. Si falla, se ponen de acuerdo, promueven una réplica e indican a los clientes dónde está la nueva primaria.
- Las aplicaciones se conectan a través de Sentinel, usando el nombre del servicio en lugar de un host y un puerto fijos. Una promoción es transparente para PHP: sin cambio de configuración, sin reinicio.
- Detección rápida por diseño. Sentinel está ajustado para detectar una primaria muerta en pocos segundos. Un failover breve e innecesario cuesta mucho menos que una ventana larga con una primaria muerta.
- Aislamiento donde importa. Las propiedades pequeñas pueden compartir un clúster mediante bases de datos lógicas separadas; los sitios grandes o críticos reciben su propia instancia, de modo que un evento de caché de un sitio nunca pueda vaciar la de otro.
Integramos también el lado de la aplicación: el drop-in de caché de objetos de WordPress configurado para Sentinel, los drivers de caché y sesión de Laravel, o el equivalente de su framework.
De qué le protege
- Un servidor de caché que falla y todos los sitios detrás de él recurriendo a la base de datos a la vez.
- Una caché compartida que se llena y expulsa las claves de las que dependen todos los sitios.
- El flush o el mal deploy de un sitio que vacía la caché de sus vecinos.
- Una intervención manual en mitad de la noche para apuntar las aplicaciones a un nuevo host de caché.
- Entradas obsoletas que sobreviven a una versión nueva, porque vaciamos y calentamos la caché como parte de cada plan de despliegue.
En la práctica
Matar la primaria, a propósito. En la plataforma de una editorial multisitio paramos la primaria de caché durante las pruebas de aceptación. Sentinel promovió una réplica en unos seis segundos y todos los sitios se recuperaron solos, sin intervención humana. En una plataforma de analítica construida más tarde, la misma prueba midió unos siete segundos.
Por qué EuroVPS
- El failover basado en Sentinel como opción por defecto, no como venta adicional.
- Anti-affinity impuesta, de modo que las réplicas nunca comparten hardware con su primaria.
- Configuramos también el lado de la aplicación, para que el failover llegue de verdad a PHP.
- Cada construcción pasa una prueba de failover antes de la entrega, con el tiempo medido por escrito.
Preguntas frecuentes
- ¿Valkey o Redis? Valkey es un fork de código abierto compatible con Redis. Las aplicaciones y las bibliotecas cliente funcionan sin cambios. Ejecutamos el que requiera su stack.
- ¿Se caerá nuestro sitio durante un failover de caché? Las peticiones en vuelo durante los pocos segundos de la promoción pueden fallar la caché o reintentar. Después todo continúa en la nueva primaria de forma automática.
- ¿Necesitamos esto para un sitio pequeño? Una sola instancia está bien para un sitio pequeño cuya base de datos puede soportar toda la carga. En cuanto perder la caché sobrecargaría la base de datos, debería estar replicada.
- ¿Pueden vivir en ella las sesiones? Sí. Con replicación y Sentinel, las sesiones sobreviven a la pérdida de un nodo de caché.
- ¿Pueden encargarse de nuestro plugin de caché de objetos de WordPress? Sí. Lo configuramos y lo mantenemos como parte del stack.
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