一、为什么选择k3s部署Redis？

k3s作为CNCF认证的轻量级Kubernetes发行版，其设计初衷是解决边缘计算和资源受限环境下的容器编排需求。相比标准K8s，k3s具有以下显著优势：

1. 资源占用低：单节点二进制包仅60MB，内存占用减少40%
2. 部署简单：单条命令即可完成集群初始化
3. 组件精简：移除存储驱动、云控制器等非必要组件
4. 兼容性好：完全兼容K8s API，支持Helm等生态工具

对于Redis这类内存数据库，k3s的轻量化特性尤为适用。在IoT网关、边缘服务器等场景中，k3s+Redis的组合可实现数据缓存与处理的低延迟需求。测试数据显示，在树莓派4B（4GB内存）上，k3s可稳定运行3节点Redis集群，而标准K8s因资源消耗过大导致频繁OOM。

二、部署前准备

1. 环境要求

• 节点配置：最低2核4GB内存（单节点测试）/ 每Redis实例至少1GB内存
• 操作系统：推荐Ubuntu 20.04 LTS/CentOS 8
• 网络要求：节点间网络延迟<5ms（集群模式）

2. k3s集群搭建

# 主节点初始化
curl -sfL https://get.k3s.io | sh -s -- --write-kubeconfig-mode 644
# 工作节点加入（在主节点执行后获取token）
curl -sfL https://get.k3s.io | K3S_URL=https://<master-ip>:6443 K3S_TOKEN=<token> sh -

验证集群状态：

kubectl get nodes
# 应显示类似输出：
# NAME       STATUS   ROLES                AGE   VERSION
# k3s-master Ready    control-plane,master 5m    v1.24.8+k3s1

三、Redis部署方案详解

方案1：单节点部署（开发测试用）

# redis-single.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: redis-single
spec:
  containers:
  - name: redis
    image: redis:6.2-alpine
    ports:
    - containerPort: 6379
    resources:
      limits:
        memory: "512Mi"
      requests:
        memory: "256Mi"
    command: ["redis-server", "--appendonly", "yes"]

部署命令：

kubectl apply -f redis-single.yaml
kubectl port-forward pod/redis-single 6379:6379

验证：

redis-cli -h 127.0.0.1 ping
# 应返回PONG

方案2：主从复制部署

# redis-master.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-master
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
      role: master
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
        role: master
    spec:
      containers:
      - name: master
        image: redis:6.2-alpine
        ports:
        - containerPort: 6379
        command: ["redis-server", "--appendonly", "yes"]
---
# redis-slave.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-slave
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: redis
      role: slave
  template:
    metadata:
      labels:
        app: redis
        role: slave
    spec:
      containers:
      - name: slave
        image: redis:6.2-alpine
        ports:
        - containerPort: 6379
        command: ["sh", "-c", "redis-server --slaveof redis-master 6379"]

关键配置说明：

1. 使用--slaveof参数建立主从关系
2. 建议通过Service暴露主节点：

   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
   name: redis-master
   spec:
   selector:
    app: redis
    role: master
   ports:
   - protocol: TCP
    port: 6379
    targetPort: 6379

方案3：集群模式部署（生产推荐）

使用Redis官方Helm Chart部署集群：

# 添加bitnami仓库
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
# 创建命名空间
kubectl create ns redis-cluster
# 部署集群（3主3从）
helm install redis-cluster bitnami/redis-cluster \
  --namespace redis-cluster \
  --set cluster.nodes=6 \
  --set cluster.replicas=1 \
  --set password="your-secure-password" \
  --set master.persistence.size=8Gi \
  --set slave.persistence.size=8Gi

配置要点：

1. cluster.nodes：总节点数（应为3/6/9等6的倍数）
2. cluster.replicas：每个主节点的从节点数
3. 持久化存储建议使用hostPath或StorageClass

四、运维与优化

1. 监控方案

部署Prometheus Operator监控Redis指标：

# redis-exporter.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: redis-exporter
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: exporter
        image: oliver006/redis_exporter:v1.34.0
        args: ["-redis.addr=redis-master:6379"]
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: redis-exporter
spec:
  ports:
  - name: metrics
    port: 9121
    targetPort: 9121
  selector:
    app: redis-exporter

2. 性能调优

1. 内存配置：

   # 在容器启动命令中添加
   command:
   - redis-server
   - "--maxmemory 2gb"
   - "--maxmemory-policy allkeys-lru"

2. 线程模型优化：

   # 在redis.conf中设置
   io-threads 4  # 根据CPU核心数调整

3. 故障处理

常见问题排查：

1. 连接失败：

   • 检查Service的Endpoint状态：kubectl get endpoints redis-master
   • 验证网络策略：kubectl get networkpolicy

2. 数据持久化故障：

   • 检查PVC绑定状态：kubectl get pvc -n redis-cluster
   • 确认存储类支持ReadWriteOnce

3. 集群分裂：

   • 执行CLUSTER NODES检查节点状态
   • 使用CLUSTER FIX修复不一致状态

五、进阶实践

1. 跨主机网络优化

在k3s中配置DPDK加速：

# 编辑k3s配置文件
vim /etc/rancher/k3s/config.yaml
# 添加：
flannel-backend: "host-gw"

测试显示，此配置可使集群模式下的PING延迟从1.2ms降至0.7ms。

2. 混合存储方案

结合本地盘与云存储：

# 为从节点配置低成本存储
affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values: ["node-2", "node-3"]
volumes:
- name: redis-data
  persistentVolumeClaim:
    claimName: redis-slave-pvc

3. 安全加固

1. 启用TLS加密：
   ```yaml

   在容器中挂载证书

   volumeMounts:

• name: redis-certs
  mountPath: /etc/redis/certs
  ```

1. 配置RBAC权限：

   # 创建专用ServiceAccount
   apiVersion: v1
   kind: ServiceAccount
   metadata:
   name: redis-operator

六、总结与建议

1. 资源分配原则：每个Redis实例预留1.5倍数据大小的内存
2. 备份策略：使用BGSAVE配合CronJob实现每日全量备份
3. 升级路径：通过Helm的--set image.tag参数实现滚动升级
4. 监控告警：设置内存使用率>85%的告警阈值

实际生产环境中，某物联网平台通过k3s部署6节点Redis集群，承载每日20亿次设备状态更新，P99延迟稳定在8ms以内。建议从单节点开始验证，逐步扩展到集群模式，并始终保持主从节点分布在不同物理机上。