Mise en cache distribuée et cohérente à faible latence avec Redis Cluster et eBPF

1. Contexte

Redis Cluster est un système de cache distribué performant, capable de gérer de grands volumes de données avec une faible latence.
Cependant, dans des environnements à très forte charge et géographiquement distribués, la latence réseau et la cohérence des données peuvent devenir des goulets d’étranglement.

Cet article explore comment combiner Redis Cluster avec eBPF pour optimiser le trafic inter‑nœuds, réduire la latence et surveiller en temps réel la cohérence des opérations.

2. Architecture Redis Cluster

Redis Cluster répartit les données en 16 384 slots répartis entre plusieurs nœuds.
Chaque clé est mappée à un slot via un hash CRC16.
Les communications inter‑nœuds sont utilisées pour répliquer les données et gérer les rééquilibrages.

Exemple de configuration de cluster

redis-server --cluster-enabled yes \
             --cluster-config-file nodes.conf \
             --cluster-node-timeout 5000 \
             --appendonly yes

3. Problèmes de latence et de cohérence

• Requêtes envoyées au mauvais nœud → redirections MOVED ou ASK
• Réplication asynchrone → risque de lecture de données obsolètes
• Pics de latence lors de rebalancing ou failover

4. Optimisation avec eBPF

eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) permet d’injecter du code dans le kernel pour analyser et manipuler le trafic réseau avec un impact minimal sur les performances.

4.1 Observation du trafic Redis

Avec BCC (BPF Compiler Collection) :

sudo /usr/share/bcc/tools/tcplife -p $(pidof redis-server)

Cela permet de mesurer la durée de chaque connexion TCP utilisée par Redis.

4.2 Filtrage et routage optimisé

Avec tc et eBPF, on peut prioriser le trafic Redis inter‑nœuds :

tc qdisc add dev eth0 clsact
tc filter add dev eth0 egress bpf da obj redis_prio.o sec classifier

Le programme eBPF redis_prio.o marque les paquets Redis inter‑nœuds avec une priorité QoS élevée.

5. Cohérence renforcée

En utilisant eBPF pour capturer les patterns de réplication, on peut détecter les nœuds en retard et réagir :

sudo /usr/share/bcc/tools/tcpflow -p $(pidof redis-server) | grep REPLCONF

Si un décalage est détecté, un script peut automatiquement isoler le nœud du cluster jusqu’à rattrapage.

6. Stratégies complémentaires côté Redis

• Utiliser replica-priority 0 pour éviter la promotion de certaines réplicas lentes
• Configurer cluster-require-full-coverage yes pour éviter les lectures partielles
• Surveiller la latence avec latency doctor

Commande de surveillance continue

watch -n 1 "redis-cli -h 10.0.0.1 -p 6379 CLUSTER INFO | grep cluster_stats_messages_sent"

7. Intégration avec un système de monitoring

Les métriques eBPF peuvent être envoyées vers Prometheus via cilium/ebpf-exporter, permettant de corréler la latence réseau avec la performance Redis.

Exemple d’alerte Prometheus :

alert: RedisClusterHighLatency
expr: avg_over_time(redis_cluster_latency_seconds[1m]) > 0.005
for: 2m
labels:
  severity: warning
annotations:
  description: "Latence Redis Cluster supérieure à 5ms"

Conclusion

En combinant Redis Cluster et eBPF, il est possible d’obtenir une mise en cache distribuée à très faible latence, avec un contrôle précis sur le trafic inter‑nœuds et une détection proactive des problèmes de cohérence.