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Spark
...,我们了解到合理配置资源和优化集群环境对稳定运行大数据任务至关重要。事实上,这一问题的解决思路与当前业界对Apache Spark性能调优的实践紧密相连,并且时刻受到最新技术动态的影响。 近期,随着Apache Spark 3.x版本的发布,其对内存管理和执行引擎进行了显著改进,引入了动态资源分配等新特性,能够更精细地控制Executor资源使用,从而降低因资源超限导致的Executor被杀概率。例如,"Dynamic Resource Allocation"功能允许Spark根据作业的实际需求自动调整Executor的数量和资源,提高了集群资源利用率并减少了无效或过度分配的情况。 同时,对于心跳丢失等问题,Hadoop社区也在不断优化YARN的稳定性与容错性,通过改进ResourceManager与NodeManager间的心跳机制,减少误判和异常终止的可能性。此外,采用最新的网络协议和技术(如RDMA)优化集群间的通信效率,也是防止因网络问题引发Executor被杀的有效手段。 总之,在实际应用中,除了遵循上述策略进行资源配置和监控调优外,持续关注Spark和YARN的最新发展动态,结合最新特性与最佳实践,将有助于进一步提升Spark在YARN上运行的稳定性和效率,确保大数据处理任务顺利完成。
2023-07-08 15:42:34
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断桥残雪
ClickHouse
...得飞快、不浪费一点儿资源,又能稳如磐石,这可是个相当重要且值得咱们好好琢磨一番的问题。本文将通过详细解析和实例演示,带你一步步掌握这项技术。 1. ClickHouse内存管理概览 首先,让我们了解ClickHouse是如何管理和使用内存的。ClickHouse主要消耗内存的地方包括查询处理(如排序、聚合等)、数据缓冲区以及维护其内部的数据结构。一般来说,ClickHouse这小家伙为了能让查询跑得飞快,默认会尽可能地把所有能用的内存都利用起来。不过呢,要是它过于贪心,把内存吃得太多,那可能就会影响到系统的稳定性和响应速度,就像一台被塞满任务的电脑,可能会变得有点卡顿不灵活。 2. 内存限制配置项 (1) max_memory_usage:这是ClickHouse中最重要的内存使用限制参数,它控制单个查询能使用的最大内存量。例如: xml 10000000000 (2) max_server_memory_usage 和 max_server_memory_usage_to_ram_ratio:这两个参数用于限制整个服务器级别的内存使用量。例如: xml 20000000000 0.75 3. 调整内存分配策略 在理解了基本的内存限制参数后,我们可以根据业务需求进行精细化调整。比如,设想你面对一个需要处理大量排序任务的情况,这时候你可以选择调高那个叫做 max_bytes_before_external_sort 的参数值,这样一来,更多的排序过程就能在内存里直接完成,效率更高。反过来讲,如果你的内存资源比较紧张,像个小气鬼似的只有一点点,那你就得机智点儿,适当地把这个参数调小,这样能有效防止内存被塞爆,让程序运行更顺畅。 xml 5000000000 同时,对于join操作,max_bytes_in_join 参数可以控制JOIN操作在内存中的最大字节数。 xml 2000000000 4. 动态调整与监控 为了实时了解和调整内存使用情况,ClickHouse提供了内置的系统表 system.metrics 和 system.events,你可以通过查询这些表获取当前的内存使用状态。例如: sql SELECT FROM system.metrics WHERE metric LIKE '%memory%' OR metric = 'QueryMemoryLimitExceeded'; 这样你就能实时观测到各个内存相关指标的变化,并据此动态调整上述各项内存配置参数,实现最优的资源利用率。 5. 思考与总结 调整ClickHouse集群的内存使用并非一蹴而就的事情,需要结合具体的业务场景、数据规模以及硬件资源等因素综合考虑。在实际操作中,我们得瞪大眼睛去观察、开动脑筋去思考、动手去做实验,不断捣鼓和微调那些内存相关的配置参数。目标就是要让内存物尽其用,嗖嗖地提高查询速度,同时也要稳稳当当地保证系统的整体稳定性,两手抓,两手都要硬。同时呢,给内存设定个合理的限额,就像是给它装上了一道安全阀,既能防止那些突如其来的内存爆满状况,还能让咱的ClickHouse集群变得更为结实耐用、易于管理。这样一来,它就能更好地担当起数据分析的大任,更加给力地为我们服务啦!
2023-03-18 23:06:38
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夜色朦胧
Greenplum
...据库连接池配置不当:资源不足与泄漏问题深度解析 1. 引言 在大规模数据分析领域,Greenplum作为一款开源的并行数据仓库解决方案,凭借其卓越的分布式处理能力广受青睐。不过在实际用起来的时候,要是数据库连接池没配置好,我们可能会遇到些头疼的问题,比如连接资源不够用啊,或者发生泄漏的情况。这不仅会严重影响系统的性能和稳定性,还可能导致无法预测的应用程序行为。这篇文咱可是要实实在在地深挖这个问题,而且我还会手把手地带你见识一下,如何巧妙地调整和优化Greenplum数据库连接池的设置,全程配合实例代码演示,包你一看就懂! 2. 数据库连接池及其重要性 数据库连接池是一种复用数据库连接的技术,以避免频繁创建和销毁连接带来的开销。在Greenplum环境下,合理的连接池设置可以有效提高并发处理能力和系统资源利用率。但是,你晓得吧,假如配置整得不合适,比方说一开始同时能连的数太少,或者限制的最大连接数设得太低,再或者没把连接关好,就很可能出问题。可能会搞得连接资源都被耗尽了,或者悄悄泄漏掉,这就麻烦大了。 3. 连接资源不足的问题及解决办法 例子1:初始连接数设置过小 java // 一个错误的初始化连接池示例,初始连接数设置为1 HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setJdbcUrl("jdbc:postgresql://greenplum_host:port/database"); config.setUsername("username"); config.setPassword("password"); config.setMaximumPoolSize(50); // 最大连接数为50 config.setMinimumIdle(1); // 错误配置:初始连接数仅为1 HikariDataSource ds = new HikariDataSource(config); 当并发请求量较大时,初始连接数过小会导致大量线程等待获取连接,从而引发性能瓶颈。修正方法是适当增加minimumIdle参数,使之与系统并发需求匹配: java config.setMinimumIdle(10); // 更改为适当的初始连接数 例子2:最大连接数限制过低 若最大连接数设置过低,则在高并发场景下,即使有空闲连接也无法满足新的请求,导致连接资源不足。应当根据系统负载和服务器硬件条件动态调整最大连接数。 4. 连接泄漏的问题及预防策略 例子3:未正确关闭数据库连接 java try (Connection conn = ds.getConnection()) { Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT FROM large_table"); // ... 处理结果集后忘记关闭rs和stmt } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } 上述代码中,查询执行完毕后并未正确关闭Statement和ResultSet,这可能会导致数据库连接无法释放回连接池,进而造成连接泄漏。正确的做法是在finally块中确保所有资源均被关闭: java try (Connection conn = ds.getConnection(); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT FROM large_table")) { // ... 处理结果集 } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { // 在实际使用中,Java 7+的try-with-resources已经自动处理了这些关闭操作 } 此外,定期检查和监控连接状态,利用连接超时机制以及合理配置连接生命周期也是防止连接泄漏的重要手段。 5. 结论 配置和管理好Greenplum数据库连接池是保障系统稳定高效运行的关键一环。想要真正避免那些由于配置不当引发的资源短缺或泄露问题,就得实实在在地深入理解并时刻留意资源分配与释放的操作流程。只有这样,才能确保资源管理万无一失,妥妥的!在实际操作中,咱们得不断盯着、琢磨并灵活调整连接池的各项参数,让它们更接地气地符合咱们应用程序的真实需求和环境的变动,这样一来,才能让Greenplum火力全开,发挥出最大的效能。
2023-09-27 23:43:49
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柳暗花明又一村
ZooKeeper
...ZooKeeper的节点负载均衡策略:深入理解与实战示例 在分布式系统中,ZooKeeper作为一种高可用、高性能且分布式的协调服务,为集群节点间的负载均衡提供了强大的支持。嘿,伙计,这篇东西啊,咱们要从理论的高山一步一步下到实战的平原,带你深入探访ZooKeeper节点负载均衡策略的那个神秘又精彩的领域。而且,咱还会掏出实例代码给你现场展示,让你亲身体验,实实在在地感受到这个策略有多大的魔力! 1. ZooKeeper基础及其在负载均衡中的作用 (1)首先,我们简要回顾一下ZooKeeper的基本概念。ZooKeeper,这个家伙可厉害了,它是个开源的分布式应用程序协调小能手。想象一下,你在管理一大群分布式应用程序时,就像在动物园里指挥各种动物协同完成任务一样,这时候ZooKeeper就扮演了那个神奇的驯兽师角色。它提供了一些超级实用的一致性小工具,比如分布式锁呀、队列呀、选举机制什么的,这样一来,甭管你的分布式环境多复杂,都能让这些程序宝宝们高效又稳定地一起愉快玩耍、共同工作啦! (2)在负载均衡场景下,ZooKeeper扮演了至关重要的角色。它能够像个小管家一样,时刻保管并更新集群里每个小节点的状态信息,确保这些数据都是鲜活、热乎的。客户端能够通过ZooKeeper这个小帮手,实时掌握各个节点的最新负载状况。这样一来,它就能像一个聪明的调度员,火眼金睛地做出最佳的服务请求转发方案,确保不同节点之间的活儿分配得均匀,实现工作负载的完美均衡。 2. ZooKeeper节点负载均衡策略详解 (1)数据节点(ZNode)管理 在ZooKeeper中,每个服务节点可以注册为一个ZNode,同时附带该节点的负载信息。例如,我们可以创建一个持久化的ZNode /services/serviceName/nodes/nodeId,并在其数据部分存储节点负载量。 java // 创建ZNode并设置节点负载数据 String path = "/services/serviceName/nodes/nodeId"; byte[] data = String.valueOf(nodeLoad).getBytes(StandardCharsets.UTF_8); zk.create(path, data, ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); (2.)监听器(Watcher) 客户端可以通过在特定ZNode上设置Watcher,实时感知到节点负载信息的变化。一旦某个服务节点的负载发生变化,ZooKeeper会通知所有关注此节点的客户端。 java // 设置监听器,监控节点负载变化 Stat stat = new Stat(); byte[] data = zk.getData("/services/serviceName/nodes/nodeId", new Watcher() { @Override public void process(WatchedEvent event) { // 在这里处理节点负载变化事件 } }, stat); (3)选择最佳服务节点 基于ZooKeeper提供的最新节点负载数据,客户端可以根据预设的负载均衡算法(如轮询、最小连接数、权重分配等)来选择当前最合适的服务节点进行请求转发。 java List children = zk.getChildren("/services/serviceName/nodes", false); children.sort((node1, node2) -> { // 这里根据节点负载数据进行排序,选择最优节点 }); String bestNode = children.get(0); 3. 探讨与思考 运用ZooKeeper实现节点负载均衡的过程中,我们能够感受到它的灵活性与强大性。不过,到了实际用起来的时候,有几个挑战咱们也得留心一下。比如,怎么捣鼓出一个既聪明又给力的负载均衡算法,可不是件轻松事儿;再者,网络延迟这个磨人的小妖精怎么驯服,也够头疼的;还有啊,在大规模集群里头保持稳定运行,这更是个大大的考验。这就意味着我们得不断动手尝试、灵活应变,对策略进行微调和升级,确保把ZooKeeper这个分布式协调服务的大能耐,彻彻底底地发挥出来。 总结来说,ZooKeeper在节点负载均衡策略上的应用,既体现了其作为一个通用分布式协调框架的价值,又展示了其实现复杂分布式任务的能力。利用ZooKeeper那个相当聪明的数据模型和监听功能,咱们完全可以捣鼓出一个既能让业务跑得溜溜的,又能稳如磐石、始终保持高可用性的分布式系统架构。就像是用乐高积木搭建一座既美观又结实的大厦一样,我们借助ZooKeeper这块宝,来创建咱所需要的高性能系统。所以,在我们实实在在做开发的时候,要是能摸透并熟练运用ZooKeeper这家伙的节点负载均衡策略,那可是对提升我们系统的整体表现力有着大大的好处,这一点儿毋庸置疑。
2024-01-21 23:46:49
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秋水共长天一色
Kubernetes
...bernetes中的节点资源不足问题? 在Kubernetes(简称K8s)的集群环境中,我们可能会遇到一个常见的挑战:节点资源不足。当Pod的需求量超过了节点能承受的极限,那可不只是Pod可能无法正常安排工作那么简单,更会影响到整个系统的健康状况和运行效率,就像一个仓库堆满了货物,不仅新货进不来,连仓库整体的运转速度和稳定性都会大打折扣。这篇东西,咱们会一步步掰碎了讲,搭配上实实在在的代码例子,一起研究下怎么搞定这个问题。而且啊,我还会尽量让它读起来更有“人味儿”,让你能感受到解决问题时像人在思考一样的过程。 1. 监控与诊断 首先,我们需要明确一个问题:“节点真的资源不足吗?” 这就需要我们借助于Kubernetes内置的监控工具进行实时诊断。例如,我们可以使用kubectl describe node 命令来查看某个节点的详细状态,包括CPU、内存以及磁盘等资源的使用情况: bash kubectl describe node my-node 从输出的信息中,我们可以直观地看到当前节点的资源分配状况,了解是否存在过度使用或浪费资源的现象。 2. 调整资源配额 如果确认是资源不足,我们可以考虑优化已有Pod的资源配置,或者为节点设置合适的资源配额限制。例如,通过编辑Deployment或直接修改Pod的yaml配置文件,可以调整容器的CPU和内存请求及限制: yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-app spec: replicas: 3 template: spec: containers: - name: my-container image: my-image resources: requests: cpu: "0.5" memory: "512Mi" limits: cpu: "1" memory: "1Gi" 这样既能确保Pod有充足的资源运行,又能防止单个Pod过度消耗资源,导致其他Pod无法调度。 3. 扩容节点或集群 对于长期存在的资源瓶颈,扩容节点可能是最直接有效的解决方案。根据实际情况,我们有两个灵活的选择:要么给现有的集群添几个新节点,让它们更热闹些;要么就直接把已有节点的规格往上提一提,让它们变得更加强大。以下是一个创建新节点实例的示例: bash 假设你正在使用GCP gcloud compute instances create new-node \ --image-family ubuntu-1804-lts \ --image-project ubuntu-os-cloud \ --machine-type n1-standard-2 \ --scopes cloud-platform \ --subnet default 然后,你需要将这个新节点加入到Kubernetes集群中,具体操作取决于你的集群管理方式。例如,在Google Kubernetes Engine (GKE) 中,新创建的节点会自动加入集群。 4. 使用Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 除了手动调整,我们还可以利用Kubernetes的自动化工具——Horizontal Pod Autoscaler (HPA),根据实际负载动态调整Pod的数量。例如: bash 创建HPA对象,针对名为my-app的Deployment,目标CPU利用率保持在50% kubectl autoscale deployment my-app --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 这段命令会创建一个HPA,它会自动监控"my-app" Deployment的CPU使用情况,当CPU使用率达到50%时,开始增加Pod数量,直到达到最大值10。 结语 处理Kubernetes节点资源不足的问题,需要我们结合监控、分析和调整策略,同时善用Kubernetes提供的各种自动化工具。在整个这个流程里,持续盯着并摸清楚系统的运行状况可是件顶顶重要的事。为啥呢?因为只有真正把系统给琢磨透了,咱们才能做出最精准、最高效的决定,一点儿也不含糊!记住啊,甭管是咱们亲自上手调整还是让系统自动化管理,归根结底,咱们追求的终极目标就是保证服务能稳稳当当、随时待命。咱得瞅准了,既要让集群资源充分满负荷运转起来,又得小心翼翼地躲开资源紧张可能带来的各种风险和麻烦。
2023-07-23 14:47:19
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雪落无痕
Hadoop
...tiator(另一个资源协调器)。在Hadoop生态系统中,YARN作为集群资源管理的核心组件,负责整个集群中所有节点的资源管理和任务调度。它将JobTracker的功能分解为两个独立的服务,即ResourceManager和NodeManager,以实现更高效、更灵活的资源管理和作业调度。 ResourceManager , ResourceManager是YARN系统中的核心服务之一,扮演着集群资源管理和作业调度的角色。其主要职责包括接收来自客户端的资源请求,根据集群资源状况进行全局的资源分配,并监控各个NodeManager的状态以及运行在其上的应用程序,确保整个集群资源的有效利用和合理调度。 NameNode , NameNode是Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)文件系统的主节点,负责管理整个分布式文件系统的命名空间以及存储在集群中所有数据块的元数据信息。当YARN ResourceManager初始化失败时,可能需要检查NameNode是否正确启动,因为它是Hadoop生态系统中许多服务正常运行的基础依赖之一。
2024-01-17 21:49:06
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青山绿水-t
Kafka
...以有效降低网络带宽使用率,从而减少网络延迟,提升数据传输效率。 Topic分区 , 在Kafka中,Topic是消息发布的逻辑主题,而Topic分区则是Topic的一个子集,每个分区都是一个有序且不可变的消息队列。通过将一个Topic划分为多个分区,可以在多个消费者实例间实现负载均衡,同时也可以提高并行处理能力,从而分散网络负载,有助于降低网络延迟。 Elastic Network Adapter (ENA) , AWS云服务中的一种高性能网络接口,专为提高虚拟机实例的网络性能而设计。ENA能够提供更低的网络延迟、更高的网络带宽以及更稳定的网络连接,对于运行在AWS环境中的Kafka集群而言,合理利用ENA可以有效改善跨可用区的数据传输效率和网络延迟问题。 Pod亲和性与反亲和性策略 , 这是Kubernetes容器编排平台中用于调度Pod(一组紧密关联的容器)的重要策略。在解决Kafka服务器网络延迟问题时,通过设置Pod亲和性和反亲和性规则,可以确保Kafka相关Pod部署在满足特定条件(如网络拓扑、硬件资源等)的节点上,从而优化网络通信路径,降低网络延迟。
2023-10-14 15:41:53
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寂静森林
Hadoop
...多台服务器(称为数据节点)上实现数据冗余和高可用性。HDFS允许应用程序对非常大的数据集进行高效访问,并通过其主从架构(包括NameNode和DataNode角色)提供容错性和数据一致性保证。 MapReduce , MapReduce是一种编程模型和相关实现,由Google提出并在Apache Hadoop中广泛应用,用于处理和生成大规模数据集。该模型将复杂的计算任务分解为两个主要阶段。 YARN (Yet Another Resource Negotiator) , YARN是Hadoop 2.x及更高版本引入的一种资源管理和调度框架,作为Hadoop生态系统的基础设施层。YARN将集群资源管理与作业调度/监控功能解耦,使得Hadoop能够支持多种计算框架,而不仅仅局限于MapReduce。在YARN架构下,ResourceManager负责整个集群资源的全局管理和分配,ApplicationMaster负责单个应用程序的资源请求和任务调度,而NodeManager则是每台物理机器上的代理进程,负责容器的启动、监控和资源报告。这种架构设计极大地提升了集群资源利用率和整体性能。
2023-12-06 17:03:26
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红尘漫步-t
Apache Solr
...它负责加载、初始化、监控和卸载Solr核心,并在集群环境下协调多个节点之间的状态和服务。在文章给出的代码示例中,CoreContainer用于启动Solr集群并查询其包含的核心集合的状态信息。 JMX (Java Management Extensions) , JMX是一种Java技术标准,用于管理和监控Java应用程序的各种资源,包括内存使用情况、线程池状态以及服务配置等。在Solr安全漏洞排查部分,建议关闭不必要的JMX服务以减少潜在的安全风险,防止恶意用户通过JMX接口远程访问和操控系统。 全文索引 (Full-text Indexing) , 全文索引是一种将文档内容转换为可搜索格式的过程,允许用户搜索文本中的任何词组或短语。在Apache Solr中,全文索引是其主要功能之一,能够对大量非结构化数据进行高效检索。当遇到“全文索引导入失败”的问题时,需要排查与全文索引构建过程相关的配置和数据源连接问题。
2023-05-31 15:50:32
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山涧溪流-t
Dubbo
...版本控制、配置管理、监控与日志收集等。这些挑战不仅考验着架构师的设计能力,也对企业运维团队提出了更高的要求。同时,面对不断变化的业务需求和技术趋势,如何持续优化微服务架构,提升系统的稳定性、可维护性和扩展性,成为了一个新的机遇。 Dubbo微服务治理的最佳实践 1. 服务注册与发现:利用Dubbo的服务注册中心(如Zookeeper、Eureka等),实现服务的动态注册与发现,简化服务间通信,提高系统的可扩展性和容错能力。 2. 负载均衡策略:根据业务需求选择合适的负载均衡算法(如轮询、随机、哈希等),确保服务请求的均匀分布,提高服务的响应速度和资源利用率。 3. 健康检查与故障隔离:通过定期的心跳检测,及时发现服务的健康状态,实现快速的故障隔离,降低系统风险。 4. 版本控制与灰度发布:采用Dubbo的版本控制机制,实现服务的平滑升级,支持灰度发布,减少系统切换带来的风险。 5. 配置管理与动态路由:利用外部配置中心(如Nacos、Consul等)集中管理服务配置,支持动态路由规则,适应快速变化的业务需求。 6. 监控与日志体系:建立全面的监控体系,包括服务调用链路追踪、性能指标监控、日志分析等,实时掌握系统状态,快速定位和解决问题。 案例分析:某大型电商平台的Dubbo微服务治理实践 以某大型电商平台为例,该平台在微服务架构改造过程中,采用了上述一系列治理措施,实现了服务的高效稳定运行。通过引入服务注册中心,实现了服务的自动发现与路由;利用健康检查机制,确保了服务的高可用性;通过配置中心统一管理配置,支持服务的快速迭代与部署;此外,借助监控系统,实现了对服务调用链路的全程跟踪,及时发现并解决性能瓶颈。这一系列实践不仅提高了系统的整体性能,也显著提升了用户体验,为电商平台的快速发展提供了坚实的支撑。 结语 Dubbo微服务治理是一个持续迭代的过程,需要企业根据自身业务特点和市场需求,灵活选择和优化治理策略。通过深入理解Dubbo框架的特性和最新发展动态,结合最佳实践案例,企业可以构建出更加稳定、高效、灵活的微服务体系,满足快速变化的业务需求,实现持续的技术创新和业务增长。
2024-08-03 16:26:04
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春暖花开
HBase
... HDFS存储数据,利用RegionServer处理读写请求,通过Zookeeper进行集群协调。所以,平常我们聊性能测试时,经常会提到几个关键指标。就好比,读写速度怎么样,响应时间快不快,能同时处理多少请求,还有资源利用效率高不高,这些都是咱们评估性能表现的重点要素~ 示例代码(创建表并插入数据): java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.set("hbase.zookeeper.quorum", "zk_host:2181"); HTable table = new HTable(config, "test_table"); Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_key")); put.add(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("cq"), Bytes.toBytes("value")); table.put(put); 3. HBase性能测试方法 (1)基准测试 使用Apache BenchMark工具(如YCSB,Yahoo! Cloud Serving Benchmark),可以模拟不同场景下的读写压力,以此评估HBase的基础性能。比如说,我们可以尝试调整各种不同的参数来考验HBase,就好比设置不同数量的同时在线用户,改变他们的操作行为(比如读取或者写入数据),甚至调整数据量的大小。然后,咱们就可以通过观察HBase在这些极限条件下的表现,看看它是否能够坚挺如初,表现出色。 (2)监控分析 利用HBase自带的监控接口或第三方工具(如Grafana+Prometheus)实时收集并分析集群的各项指标,如RegionServer负载均衡状况、内存使用率、磁盘I/O、RPC延迟等,以发现可能存在的性能瓶颈。 4. HBase性能调优策略 (1)配置优化 - 网络参数:调整hbase.client.write.buffer大小以适应网络带宽和延迟。 - 内存分配:合理分配BlockCache和MemStore的空间,以平衡读写性能。 - Region大小:根据数据访问模式动态调整Region大小,防止热点问题。 (2)架构优化 - 增加RegionServer节点,提高并发处理能力。 - 采用预分裂策略避免Region快速膨胀导致的性能下降。 (3)数据模型优化 - 合理设计RowKey,实现热点分散,提升查询效率。 - 根据查询需求选择合适的列族压缩算法,降低存储空间占用。 5. 实践案例与思考过程 在一次实践中,我们发现某业务场景下HBase读取速度明显下滑。经过YCSB压测后,定位到RegionServer的BlockCache已满,导致频繁的磁盘IO。于是我们决定给BlockCache扩容,让它变得更大些,同时呢,为了让热点现象不再那么频繁出现,我们对RowKey的结构进行了大刀阔斧的改造。这一系列操作下来,最终咱们成功让系统的性能蹭蹭地往上提升啦!在这个过程中,我们可是实实在在地感受到了,摸清业务特性、一针见血找准问题所在,还有灵活运用各种调优手段的重要性,这简直就像是打游戏升级一样,缺一不可啊! 6. 结语 性能测试与调优是HBase运维中的必修课,它需要我们既具备扎实的技术理论知识,又要有敏锐的洞察力和丰富的实践经验。经过对HBase从头到脚、一丝不苟的性能大考验,再瞅瞅咱的真实业务场景,咱们能针对性地使出一些绝招进行调优。这样一来,HBase就能更溜地服务于我们的业务需求,在大数据的世界里火力全开,展现它那无比强大的能量。
2023-03-14 18:33:25
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半夏微凉
RocketMQ
...过复制机制,即使单个节点故障,也可以从其他副本恢复消息,保证了数据的高冗余度。 3. 事务消息 对于需要保证消息发送和接收的原子性的场景,RocketMQ提供事务消息功能,确保消息的可靠投递。 三、降低数据丢失风险的策略 1. 配置优化 合理设置RocketMQ的配置参数,如消息重试次数、消费超时时间等,确保在异常情况下,消息可以被正确处理或重试。 java // 示例代码:设置消息重试次数 Properties props = new Properties(); props.setProperty("producer.transactionCheckEnabled", "false"); props.setProperty("producer.transactionTimeout", "60000"); props.setProperty("producer.maxReconsumeTimes", "5"); // 设置最大重试次数为5次 RMQSender sender = new RMQSender("localhost:18831", "myQueue", props); 2. 监控与报警 建立一套完善的监控系统,实时监测RocketMQ的运行状态,一旦出现异常,立即触发报警机制。 bash 假设使用Prometheus进行监控 prometheus: - job_name: 'rocketmq' metrics_path: '/actuator/metrics' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] labels: application: 'rocketmq' 3. 备份与恢复策略 定期对RocketMQ的元数据和消息进行备份,以便在发生灾难性事件时快速恢复服务。 bash 使用HDFS作为存储时,可以利用HDFS的备份功能 hdfs dfs -copyToLocal /path/to/backup /local/path/ 4. 容错与高可用架构设计 在应用层面考虑容错机制,如使用负载均衡、故障转移等策略,确保在单点故障时,系统仍能正常运行。 java // 使用Nacos进行服务发现和配置中心管理 @Value("${service.provider}") private String serviceProvider; @Bean public ProviderConfig providerConfig() { return new ProviderConfig(serviceProvider); } 四、结论 通过上述策略的实施,我们可以显著降低使用RocketMQ时数据丢失的风险。关键在于合理配置、有效监控、备份恢复以及高可用架构的设计。在实际应用中,还需要根据业务的具体需求和场景,灵活调整策略,以达到最佳的数据持久化效果。哎呀,兄弟!技术这东西,得不停琢磨,多实践,别老是原地踏步。咱们得时不时调整一下系统这架机器的零件,让它跑得既快又稳当。这样,咱们的应用服务才不会卡壳,用户们用起来也舒心。这可是保证业务顺畅运行的关键!
2024-10-02 15:46:59
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蝶舞花间
Spark
...,包括任务编号、所在节点以及错误类型。针对这一问题,可以通过增加Spark集群的内存资源或者优化数据处理逻辑来解决。 五、调试策略与最佳实践 1. 使用日志级别 调整日志级别(如INFO、DEBUG)可以帮助开发者在日志中获取更多详细信息。 2. 定期检查日志 通过自动化工具定期检查日志文件,可以及时发现潜在问题。 3. 利用Spark UI Spark自带的Web UI提供了详细的作业监控界面,直观显示任务状态和性能指标。 4. 错误重试机制 合理配置Spark任务的重试策略,避免因一次失败而影响整体进程。 5. 性能监控工具 集成性能监控工具(如Prometheus、Grafana)有助于实时监控系统性能,预防内存泄漏等严重问题。 六、总结与展望 日志记录是Spark应用程序开发和维护过程中的关键环节。哎呀,你知道吗?程序员们在遇到bug(小错误)的时候,那可是得使出浑身解数了!他们可不是对着电脑屏幕发呆,而是会仔细地分析问题,就像侦探破案一样。找到问题的源头后,他们就开始了他们的“调试大作战”,就像是医生给病人开药一样精准。通过这些努力,他们能优化代码,让程序跑得更顺畅,就像给汽车加了润滑剂,不仅跑得快,还稳当当的。这样,我们的应用就能更加可靠,用户用起来也更舒心啦!哎呀,你懂的,随着咱们每天产生的数据就像自来水一样哗哗流,那处理这些数据的大数据工具就得越来越厉害才行。特别是那些记录我们操作痕迹的日志管理系统,不仅要快得跟闪电一样,操作起来还得像玩手机游戏一样简单,最好还能自己动脑筋分析出点啥有价值的信息来。这样,未来日志记录这事儿就不仅仅是记录,还能帮我们找到问题、优化流程,简直就是一大神器嘛!所以,你看,这发展方向就是越来越智能、好用、高效,让科技真正服务于人,而不是让人被科技牵着鼻子走。 --- 通过本文的探讨,我们不仅学习了如何理解和利用Spark的日志信息来诊断问题,还了解了一些实用的调试技巧和最佳实践。希望这些内容能帮助你更有效地管理你的Spark应用程序,确保其在复杂的数据处理场景下稳定运行。
2024-09-07 16:03:18
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秋水共长天一色
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...的Xen与KVM是以资源为中心的虚拟化技术,这是两者的本质差异。以应用为中心是容器技术演进的指导原则,正是在这个原则指导下,容器技术相对于传统虚拟化有几个特点:打包既部署、镜像分层、应用资源调度。 打包即部署:打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 镜像分层:容器镜像包是分层结构,同一个主机上的镜像层是可以在多个容器之间共享的,这个机制可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 应用资源调度:资源(计算/存储/网络)都是以应用为中心的,中心体现在资源分配是按照应用粒度分配资源、资源随应用迁移。 基于上述容器技术特点,可以推导出容器技术的3大使用场景:CI/CD、提升资源利用率、弹性伸缩。这3个使用场景自然推导出通用的商业层面收益:CI/CD提升研发效率、提升资源利用率降低成本、按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡。 当然,除了商业目标之外,可能还有其他一些考虑因素,如基于容器技术实现计算任务调度平台、保持团队技术先进性等。 CI/CD提升研发效率 为什么容器技术适合CI/CD CI/CD是DevOps的关键组成部分,DevOps是一套软件工程的流程,用于持续提升软件开发效率与软件交付质量。DevOps流程来源于制造业的精益生产理念,在这个领域的领头羊是丰田公司,《丰田套路》这本书总结丰田公司如何通过PDCA(Plan-Do-Check-Act)方法实施持续改进。PDCA通常也称为PDCA循环,PDCA实施过程简要描述为:确定目标状态、分析当前状态、找出与目标状态的差距、制定实施计划、实施并总结、开始下一个PDCA过程。 DevOps基本也是这么一个PDCA流程循环,很容易认知到PDCA过程中效率是关键,同一时间段内,实施更多数量的PDCA过程,收益越高。在软件开发领域的DevOps流程中,各种等待(等待编译、等待打包、等待部署等)、各种中断(部署失败、机器故障)是影响DevOps流程效率的重要因素。 容器技术出来之后,将容器技术应用到DevOps场景下,可以从技术手段消除DevOps流程中的部分等待与中断,从而大幅度提升DevOps流程中CI/CD的效率。 容器的OCI标准定义了容器镜像规范,容器镜像包与传统的压缩包(zip/tgz等)相比有两个关键区别点:1)分层存储;2)打包即部署。 分层存储可以极大减少镜像更新时候拉取镜像包的时间,通常应用程序更新升级都只是更新业务层(如Java程序的jar包),而镜像中的操作系统Lib层、运行时(如Jre)层等文件不会频繁更新。因此新版本镜像实质有变化的只有很小的一部分,在更新升级时候也只会从镜像仓库拉取很小的文件,所以速度很快。 打包即部署是指在容器镜像制作过程包含了传统软件包部署的过程(安装依赖的操作系统库或工具、创建用户、创建运行目录、解压、设置文件权限等等),这么做的好处是把应用及其依赖封装到了一个相对封闭的环境,减少了应用对外部环境的依赖,增强了应用在各种不同环境下的行为一致性,同时也减少了应用部署时间。 基于容器镜像的这些优势,容器镜像用到CI/CD场景下,可以减少CI/CD过程中的等待时间,减少因环境差异而导致的部署中断,从而提升CI/CD的效率,提升整体研发效率。 CI/CD的关键诉求与挑战 快 开发人员本地开发调试完成后,提交代码,执行构建与部署,等待部署完成后验证功能。这个等待的过程尽可能短,否则开发人员工作容易被打断,造成后果就是效率降低。如果提交代码后几秒钟就能够完成部署,那么开发人员几乎不用等待,工作也不会被打断;如果需要好几分钟或十几分钟,那么可以想象,这十几分钟就是浪费了,这时候很容易做点别的事情,那么思路又被打断了。 所以构建CI/CD环境时候,快是第一个需要考虑的因素。要达到快,除了有足够的机器资源免除排队等待,引入并行编译技术也是常用做法,如Maven3支持多核并行构建。 自定义流程 不同行业存在不同的行业规范、监管要求,各个企业有一套内部质量规范,这些要求都对软件交付流程有定制需求,如要求使用商用的代码扫描工具做安全扫描,如构建结果与企业内部通信系统对接发送消息。 在团队协同方面,不同的公司,对DevOps流程在不同团队之间分工有差异,典型的有开发者负责代码编写构建出构建物(如jar包),而部署模板、配置由运维人员负责;有的企业开发人员负责构建并部署到测试环境;有的企业开发人员直接可以部署到生产环境。这些不同的场景,对CI/CD的流程、权限管控都有定制需求。 提升资源利用率 OCI标准包含容器镜像标准与容器运行时标准两部分,容器运行时标准聚焦在定义如何将镜像包从镜像仓库拉取到本地并更新、如何隔离运行时资源这些方面。得益于分层存储与打包即部署的特性,容器镜像从到镜像仓库拉取到本地运行速度非常快(通常小于30秒,依赖镜像本身大小等因素),基于此可以实现按需分配容器运行时资源(cpu与内存),并限定单个容器资源用量;然后根据容器进程资源使用率设定弹性伸缩规则,实现自动的弹性伸缩。 这种方式相对于传统的按峰值配置资源方式,可以提升资源利用率。 按需弹性伸缩在体验与成本之间达成平衡 联动弹性伸缩 应用运行到容器,按需分配资源之后,理想情况下,Kubernetes的池子里没有空闲的资源。这时候扩容应用实例数,新扩容的实例会因资源不足调度失败。这时候需要资源池能自动扩容,加入新的虚拟机,调度新扩容的应用。 由于应用对资源的配比与Flavor有要求,因此新加入的虚拟机,应当是与应用所需要的资源配比与Flavor一致的。缩容也是类似。 弹性伸缩还有一个诉求点是“平滑”,对业务做到不感知,也称为“优雅”扩容/缩容。 请求风暴 上面提到的弹性伸缩一般是有计划或缓慢增压的场景,存在另外一种无法预期的请求风暴场景,这种场景的特征是无法预测、突然请求量增大数倍或数十倍、持续时间短。典型的例子如行情交易系统,当行情突变的时候,用户访问量徒增,持续几十分钟或一个小时。 这种场景的弹性诉求,要求短时间内能将资源池扩大数倍,关键是速度要快(秒级),否则会来不及扩容,系统已经被冲垮(如果无限流的话)。 目前基于 Virtual Kubelet 与云厂家的 Serverless 容器,理论上可以提供应对请求风暴的方案。不过在具体实施时候,需要考虑传统托管式Kubernetes容器管理平台与Serverless容器之间互通的问题,需要基于具体厂家提供的能力来评估。 基于容器技术实现计算调度平台 计算(大数据/AI训练等)场景的特征是短时间内需要大量算力,算完即释放。容器的环境一致性以及调度便利性适合这种场景。 技术选型 容器技术是属于基础设施范围,但是与传统虚拟化技术(Xen/KVM)比较,容器技术是应用虚拟化,不是纯粹的资源虚拟化,与传统虚拟化存在差异。在容器技术选型时候,需要结合当前团队在应用管理与资源管理的现状,对照容器技术与虚拟化技术的差异,选择最合适的容器技术栈。 什么是容器技术 (1)容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 在讨论具体的容器技术栈的时候,先介绍目前几种常用的应用虚拟化技术,当前有3种主流的应用虚拟化技术: LXC,MicroVM,UniKernel(LibOS)。 LXC: Linux Container,通过 Linux的 namespace/cgroups/chroot 等技术隔离进程资源,目前应用最广的docker就是基于LXC实现应用虚拟化的。 MicroVM: MicroVM 介于 传统的VM 与 LXC之间,隔离性比LXC好,但是比传统的VM要轻量,轻量体现在体积小(几M到几十M)、启动快(小于1s)。 AWS Firecracker 就是一种MicroVM的实现,用于AWS的Serverless计算领域,Serverless要求启动快,租户之间隔离性好。 UniKernel: 是一种专用的(特定编程语言技术栈专用)、单地址空间、使用 library OS 构建出来的镜像。UniKernel要解决的问题是减少应用软件的技术栈层次,现代软件层次太多导致越来越臃肿:硬件+HostOS+虚拟化模拟+GuestOS+APP。UniKernel目标是:硬件+HostOS+虚拟化模拟+APP-with-libos。 三种技术对比表: 开销 体积 启动速度 隔离/安全 生态 LXC 低(几乎为0) 小 快(等同进程启动) 差(内核共享) 好 MicroVM 高 大 慢(小于1s) 好 中(Kata项目) UniKernel 中 中 中 好 差 根据上述对比来看,LXC是应用虚拟化首选的技术,如果LXC无法满足隔离性要,则可以考虑MicroVM这种技术。当前社区已经在着手融合LXC与MicroVM这两种技术,从应用打包/发布调度/运行层面统一规范,Kubernetes集成Kata支持混合应用调度特性可以了解一下。 UniKernel 在应用生态方面相对比较落后,目前在追赶中,目前通过 linuxkit 工具可以在UniKernel应用镜像中使用docker镜像。这种方式笔者还未验证过,另外docker镜像运行起来之后,如何监控目前还未知。 从上述三种应用虚拟化技术对比,可以得出结论: (2)容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 再从规范视角来看容器技术,可以将容器技术定义为: (3)容器=OCI+CRI+辅助工具。 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 辅助工具用户构建镜像,验证镜像签名,管理存储卷等。 容器定义 容器是一种轻量化的应用虚拟化技术。 容器=OCI+CRI+辅助工具。 容器技术与传统虚拟化技术不断融合中。 什么是容器编排与调度 选择了应用虚拟化技术之后,还需要应用调度编排,当前Kubernetes是容器领域内编排的事实标准,不管使用何种应用虚拟化技术,都已经纳入到了Kubernetes治理框架中。 Kubernetes 通过 CRI 接口规范,将应用编排与应用虚拟化实现解耦:不管使用何种应用虚拟化技术(LXC, MicroVM, LibOS),都能够通过Kubernetes统一编排。 当前使用最多的是docker,其次是cri-o。docker与crio结合kata-runtime都能够支持多种应用虚拟化技术混合编排的场景,如LXC与MicroVM混合编排。 docker(now): Moby 公司贡献的 docker 相关部件,当前主流使用的模式。 docker(daemon) 提供对外访问的API与CLI(docker client) containerd 提供与 kubelet 对接的 CRI 接口实现 shim负责将Pod桥接到Host namespace。 cri-o: 由 RedHat/Intel/SUSE/IBM/Hyper 公司贡献的实现了CRI接口的符合OCI规范的运行时,当前包括 runc 与 kata-runtime ,也就是说使用 cir-o 可以同时运行LXC容器与MicroVM容器,具体在Kata介绍中有详细说明。 CRI-O: 实现了CRI接口的进程,与 kubelet 交互 crictl: 类似 docker 的命令行工具 conmon: Pod监控进程 other cri runtimes: 其他的一些cri实现,目前没有大规模应用到生产环境。 容器与传统虚拟化差异 容器(container)的技术构成 前面主要讲到的是容器与编排,包括CRI接口的各种实现,我们把容器领域的规范归纳为南向与北向两部分,CRI属于北向接口规范,对接编排系统,OCI就属于南向接口规范,实现应用虚拟化。 简单来讲,可以这么定义容器: 容器(container) ~= 应用打包(build) + 应用分发(ship) + 应用运行/资源隔离(run)。 build-ship-run 的内容都被定义到了OCI规范中,因此也可以这么定义容器: 容器(container) == OCI规范 OCI规范包含两部分,镜像规范与运行时规范。简要的说,要实现一个OCI的规范,需要能够下载镜像并解压镜像到文件系统上组成成一个文件目录结构,运行时工具能够理解这个目录结构并基于此目录结构管理(创建/启动/停止/删除)进程。 容器(container)的技术构成就是实现OCI规范的技术集合。 对于不同的操作系统(Linux/Windows),OCI规范的实现技术不同,当前docker的实现,支持Windows与Linux与MacOS操作系统。当前使用最广的是Linux系统,OCI的实现,在Linux上组成容器的主要技术: chroot: 通过分层文件系统堆叠出容器进程的rootfs,然后通过chroot设置容器进程的根文件系统为堆叠出的rootfs。 cgroups: 通过cgroups技术隔离容器进程的cpu/内存资源。 namesapce: 通过pid, uts, mount, network, user namesapce 分别隔离容器进程的进程ID,时间,文件系统挂载,网络,用户资源。 网络虚拟化: 容器进程被放置到独立的网络命名空间,通过Linux网络虚拟化veth, macvlan, bridge等技术连接主机网络与容器虚拟网络。 存储驱动: 本地文件系统,使用容器镜像分层文件堆叠的各种实现驱动,当前推荐的是overlay2。 广义的容器还包含容器编排,即当下很火热的Kubernetes。Kubernetes为了把控容器调度的生态,发布了CRI规范,通过CRI规范解耦Kubelet与容器,只要实现了CRI接口,都可以与Kubelet交互,从而被Kubernetes调度。OCI规范的容器实现与CRI标准接口对接的实现是CRI-O。 容器与虚拟机差异对比 容器与虚拟机的差异可以总结为2点:应用打包与分发的差异,应用资源隔离的差异。当然,导致这两点差异的根基是容器是以应用为中心来设计的,而虚拟化是以资源为中心来设计的,本文对比容器与虚拟机的差异,更多的是站在应用视角来对比。 从3个方面对比差异:资源隔离,应用打包与分发,延伸的日志/监控/DFX差异。 1.资源隔离 隔离机制差异 容器 虚拟化 mem/cpu cgroup, 使用时候设定 require 与 limit 值 QEMU, KVM network Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), 跨虚拟机或出公网访问:SNAT/DNAT, service转发:iptables/ipvs, SR-IOV Linux网络虚拟化技术(veth,tap,bridge,macvlan,ipvlan), QEMU, SR-IOV storage 本地存储: 容器存储驱动 本地存储:virtio-blk 差异引入问题与实践建议 应用程序未适配 cgroup 的内存隔离导致问题: 典型的是 JVM 虚拟机,在 JVM 启动时候会根据系统内存自动设置 MaxHeapSize 值,通常是系统内存的1/4,但是 JVM 并未考虑 cgroup 场景,读系统内存时候任然读取主机的内存来设置 MaxHeapSize,这样会导致内存超过 cgroup 限制从而导致进程被 kill 。问题详细阐述与解决建议参考Java inside docker: What you must know to not FAIL。 多次网络虚拟化问题: 如果在虚拟机内使用容器,会多一层网络虚拟化,并加入了SNAT/DNAT技术, iptables/ipvs技术,对网络吞吐量与时延都有影响(具体依赖容器网络方案),对问题定位复杂度变高,同时还需要注意网络内核参数调优。 典型的网络调优参数有:转发表大小 /proc/sys/net/netfilter/nf_conntrack_max 使用iptables 作为service转发实现的时候,在转发规则较多的时候,iptables更新由于需要全量更新导致非常耗时,建议使用ipvs。详细参考[华为云在 K8S 大规模场景下的 Service 性能优化实践](https://zhuanlan.zhihu.com/p/37230013)。 容器IP地址频繁变化不固定,周边系统需要协调适配,包括基于IP地址的白名单或防火墙控制策略需要调整,CMDB记录的应用IP地址需要适配动态IP或者使用服务名替代IP地址。 存储驱动带来的性能损耗: 容器本地文件系统是通过联合文件系统方式堆叠出来的,当前主推与默认提供的是overlay2驱动,这种模式应用写本地文件系统文件或修改已有文件,使用Copy-On-Write方式,也就是会先拷贝源文件到可写层然后修改,如果这种操作非常频繁,建议使用 volume 方式。 2.应用打包与分发 应用打包/分发/调度差异 容器 虚拟化 打包 打包既部署 一般不会把应用程序与虚拟机打包在一起,通过部署系统部署应用 分发 使用镜像仓库存储与分发 使用文件存储 调度运行 使用K8S亲和/反亲和调度策略 使用部署系统的调度能力 差异引入问题与实践建议 部署提前到构建阶段,应用需要支持动态配置与静态程序分离;如果在传统部署脚本中依赖外部动态配置,这部分需要做一些调整。 打包格式发生变化,制作容器镜像需要注意安全/效率因素,可参考Dockerfile最佳实践 容器镜像存储与分发是按layer来组织的,镜像在传输过程中放篡改的方式是传统软件包有差异。 3.监控/日志/DFX 差异 容器 虚拟化 监控 cpu/mem的资源上限是cgroup定义的;containerd/shim/docker-daemon等进程的监控 传统进程监控 日志采集 stdout/stderr日志采集方式变化;日志持久化需要挂载到volume;进程会被随机调度到其他节点导致日志需要实时采集否则分散很难定位 传统日志采集 问题定位 进程down之后自动拉起会导致问题定位现场丢失;无法停止进程来定位问题因为停止即删除实例 传统问题定位手段 差异引入问题实践与建议 使用成熟的监控工具,运行在docker中的应用使用cadvisor+prometheus实现采集与警报,cadvisor中预置了常用的监控指标项 对于docker管理进程(containerd/shim/docker-daemon)也需要一并监控 使用成熟的日志采集工具,如果已有日志采集Agent,则可以考虑将日志文件挂载到volume后由Agent采集;需要注意的是stderr/stdout输出也要一并采集 如果希望容器内应用进程退出后保留现场定位问题,则可以将Pod的restartPolicy设置为never,进程退出后进程文件都还保留着(/var/lib/docker/containers)。但是这么做的话需要进程没有及时恢复,会影响业务,需要自己实现进程重拉起。 团队配合 与周边的开发团队、架构团队、测试团队、运维团队评审并交流方案,与周边团队达成一致。 落地策略与注意事项 逐步演进过程中网络互通 根据当前已经存在的基础实施情况,选择容器化落地策略。通常使用逐步演进的方式,由于容器化引入了独立的网络namespace导致容器与传统虚拟机进程网络隔离,逐步演进过程中如何打通隔离的网络是最大的挑战。 分两种场景讨论: 不同服务集群之间使用VIP模式互通: 这种模式相对简单,基于VIP做灰度发布。 不同服务集群之间使用微服务点对点模式互通(SpringCloud/ServiceComb/Dubbo都是这一类): 这种模式相对复杂,在逐步容器化过程中,要求容器网络与传统虚拟机网络能够互通(难点是在虚拟机进程内能够直接访问到容器网络的IP地址),当前解决这个问题有几种方法。 自建Kubernetes场景,可使用开源的kube-router,kube-router 使用BGP协议实现容器网络与传统虚拟机网络之间互通,要求网络交换机支持BGP协议。 使用云厂商托管Kubernetes场景,选择云厂商提供的VPC-Router互通的网络插件,如阿里云的Terway网络插件, 华为云的Underlay网络模式。 选择物理机还是虚拟机 选择物理机运行容器还是虚拟机运行容器,需要结合基础设施与业务隔离性要求综合考虑。分两种场景:自建IDC、租用公有云。 自建IDC: 理想情况是使用物理机组成一个大集群,根据业务诉求,对资源保障与安全性要求高的应用,使用MicorVM方式隔离;普通应用使用LXC方式隔离。所有物理机在一个大集群内,方便削峰填谷提升资源利用率。 租用公有云:当前公有云厂家提供的裸金属服务价格较贵且只能包周期,使用裸金属性价比并不高,使用虚拟机更合适。 集群规模与划分 选择集群时候,是多个应用共用一个大集群,还是按应用分组分成多个小集群呢?我们把节点规模数量>=1000的定义为大集群,节点数<1000的定义为小集群。 大集群的优点是资源池共享容器,方便资源调度(削峰填谷);缺点是随着节点数量与负载数量的增多,会引入管理性能问题(需要量化): DNS 解析表变大,增加/删除 Service 或 增加/删除 Endpoint 导致DNS表刷新慢 K8S Service 转发表变大,导致工作负载增加/删除刷新iptables/ipvs记录变慢 etcd 存储空间变大,如果加上ConfigMap,可能导致 etcd 访问时延增加 小集群的优点是不会有管理性能问题,缺点是会导致资源碎片化,不容易共享。共享分两种情况: 应用之间削峰填谷:目前无法实现 计算任务与应用之间削峰填谷:由于计算任务是短时任务,可以通过上层的任务调度软件,在多个集群之间分发计算任务,从而达到集群之间资源共享的目的。 选择集群规模的时候,可以参考上述分析,结合实际情况选择适合的集群划分。 Helm? Helm是为了解决K8S管理对象散碎的问题,在K8S中并没有"应用"的概念,只有一个个散的对象(Deployment, ConfigMap, Service, etc),而一个"应用"是多个对象组合起来的,且这些对象之间还可能存在一定的版本配套关系。 Helm 通过将K8S多个对象打包为一个包并标注版本号形成一个"应用",通过 Helm 管理进程部署/升级这个"应用"。这种方式解决了一些问题(应用分发更方便)同时也引入了一些问题(引入Helm增加应用发布/管理复杂度、在K8S修改了对象后如何同步到Helm)。对于是否需要使用Helm,建议如下: 在自运维模式下不使用Helm: 自运维模式下,很多场景是开发团队交付一个运行包,运维团队负责部署与配置下发,内部通过兼容性或软件包与配置版本配套清单、管理软件包与配置的配套关系。 在交付软件包模式下使用Helm: 交付软件包模式下,Helm 这种把散碎组件组装为一个应用的模式比较适合,使用Helm实现软件包分发/部署/升级场比较简单。 Reference DOCKER vs LXC vs VIRTUAL MACHINES Cgroup与LXC简介 Introducing Container Runtime Interface (CRI) in Kubernetes frakti rkt appc-spec OCI 和 runc:容器标准化和 docker Linux 容器技术史话:从 chroot 到未来 Linux Namespace和Cgroup Java inside docker: What you must know to not FAIL QEMU,KVM及QEMU-KVM介绍 kvm libvirt qemu实践系列(一)-kvm介绍 KVM 介绍(4):I/O 设备直接分配和 SR-IOV [KVM PCI/PCIe Pass-Through SR-IOV] prometheus-book 到底什么是Unikernel? The Rise and Fall of the Operating System The Design and Implementation of the Anykernel and Rump Kernels UniKernel Unikernel:从不入门到入门 OSv 京东如何打造K8s全球最大集群支撑万亿电商交易 Cloud Native App Hub 更多云最佳实践 https://best.practices.cloud 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/sinat_33155975/article/details/118013855。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-17 15:03:28
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...d并确保每一个Pod资源处于用户期望的目标状态。如果Pod资源在运行中出现故障,它会基于指定策略重新编排Pod。 控制器的种类 在kubernetes有很多种类型的pod控制器,每种都有自己的使用场景 ReplicationController:比较原始的pod控制器,已经被废弃,由ReplicaSet替代 ReplicaSet:保证副本数量一直维持在期望值,并支持pod数量扩缩容,镜像版本升级 Deployment:通过控制ReplicaSet来控制Pod,并支持滚动升级、回退版本 Horizontal Pod Autoscaler:可以根据集群负载自动水平调整Pod的数量,实现削峰填谷 DaemonSet:在集群中的指定Node上运行且仅运行一个副本,一般用于守护进程类的任务 Job:它创建出来的pod只要完成任务就立即退出,不需要重启或重建,用于执行一次性任务 Cronjob:它创建的Pod负责周期性任务控制,不需要持续后台运行,可以理解为是定时任务; StatefulSet:管理有状态应用 1、ReplicaSet 简称为RS,主要的作用是保证一定数量的pod能够正常运行,它会持续监听这些pod的运行状态,提供了以下功能 自愈能力: 重启 :当某节点中的pod运行过程中出现问题导致无法启动时,k8s会不断重启,直到可用状态为止 故障转移:当正在运行中pod所在的节点发生故障或者宕机时,k8s会选择集群中另一个可用节点,将pod运行到可用节点上; pod数量的扩缩容:pod副本的扩容和缩容 镜像升降级:支持镜像版本的升级和降级; 配置模板 rs的所有配置如下 apiVersion: apps/v1 版本号kind: ReplicaSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: rsspec: 详情描述replicas: 3 副本数量selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则,key就是label的key,values的值是个数组,意思是标签值必须是此数组中的其中一个才能匹配上;- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels: 这里的标签必须和上面的matchLabels一致,将他们关联起来app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建一个ReplicaSet 新建一个文件 rs.yaml,内容如下 apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSet pod控制器metadata: 元数据name: pc-replicaset 名字namespace: dev 名称空间spec:replicas: 3 副本数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podtemplate: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 kubectl create -f rs.yaml 获取replicaset kubectl get replicaset -n dev 2、扩缩容 刚刚我们已经用第一种方式创建了一个replicaSet,现在就基于原来的rs进行扩容,原来的副本数量是3个,现在我们将其扩到6个,做法也很简单,运行编辑命令 第一种方式: scale 使用scale命令实现扩缩容,后面--replicas=n直接指定目标数量即可kubectl scale rs pc-replicaset --replicas=2 -n dev 第二种方式:使用edit命令编辑rs 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将replicas的值改为1,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 3、镜像版本变更 第一种方式:scale kubectl scale rs pc-replicaset nginx=nginx:1.71.2 -n dev 第二种方式:edit 这种方式相当于使用vi编辑修改yaml配置的内容,进去后将nginx的值改为nginx:1.71.2,保存后自动生效kubectl edit rs pc-replicaset -n dev 4、删除rs 第一种方式kubectl delete -f rs.yaml 第二种方式 ,如果想要只删rs,但不删除pod,可在删除时加上--cascade=false参数(不推荐)kubectl delete rs pc-replicaset -n dev --cascade=false 2、Deployment k8s v1.2版本后加入Deployment;这种控制器不直接控制pod,而是通过管理ReplicaSet来间接管理pod;也就是Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod;所以 Deployment 比 ReplicaSet 功能更加强大 当我们创建了一个Deployment之后,也会自动创建一个ReplicaSet 功能 支持ReplicaSet 的所有功能 支持发布的停止、继续 支持版本的滚动更新和回退功能 配置模板 新建文件 apiVersion: apps/v1 版本号kind: Deployment 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: deployspec: 详情描述replicas: 3 副本数量revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本的数量,默认10,内部通过保留rs来实现paused: false 暂停部署,默认是falseprogressDeadlineSeconds: 600 部署超时时间(s),默认是600strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxSurge: 30% 最大额外可以存在的副本数,可以为百分比,也可以为整数maxUnavailable: 30% 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建和删除Deployment 创建pc-deployment.yaml,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deployment metadata:name: pc-deploymentnamespace: devspec: replicas: 3selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 创建和查看 创建deployment,--record=true 表示记录整个deployment更新过程[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-deployment.yaml --record=truedeployment.apps/pc-deployment created 查看deployment READY 可用的/总数 UP-TO-DATE 最新版本的pod的数量 AVAILABLE 当前可用的pod的数量[root@k8s-master01 ~] kubectl get deploy pc-deployment -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEpc-deployment 3/3 3 3 15s 查看rs 发现rs的名称是在原来deployment的名字后面添加了一个10位数的随机串[root@k8s-master01 ~] kubectl get rs -n devNAME DESIRED CURRENT READY AGEpc-deployment-6696798b78 3 3 3 23s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-6696798b78-d2c8n 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-smpvp 1/1 Running 0 107spc-deployment-6696798b78-wvjd8 1/1 Running 0 107s 删除deployment 删除deployment,其下的rs和pod也将被删除kubectl delete -f pc-deployment.yaml 2、扩缩容 deployment的扩缩容和 ReplicaSet 的扩缩容一样,只需要将rs或者replicaSet改为deployment即可,具体请参考上面的 ReplicaSet 扩缩容 3、镜像更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 镜像更新策略有2种 滚动更新(RollingUpdate):(默认值),杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本Pod 重建更新(Recreate):在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的Pod strategy:指定新的Pod替换旧的Pod的策略, 支持两个属性:type:指定策略类型,支持两种策略Recreate:在创建出新的Pod之前会先杀掉所有已存在的PodRollingUpdate:滚动更新,就是杀死一部分,就启动一部分,在更新过程中,存在两个版本PodrollingUpdate:当type为RollingUpdate时生效,用于为RollingUpdate设置参数,支持两个属性:maxUnavailable:用来指定在升级过程中不可用Pod的最大数量,默认为25%。maxSurge: 用来指定在升级过程中可以超过期望的Pod的最大数量,默认为25%。 重建更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: Recreate 重建更新 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.2 -n devdeployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Running 0 31spc-deployment-5d89bdfbf9-xpt7w 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-65qcw 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-5d89bdfbf9-w5nzv 1/1 Terminating 0 41spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 Pending 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-67nz2 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-675d469f8b-grn8z 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-67nz2 1/1 Running 0 1spc-deployment-675d469f8b-hbl4v 1/1 Running 0 2s 滚动更新 编辑pc-deployment.yaml,在spec节点下添加更新策略 spec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate:maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% 创建deploy进行验证 变更镜像[root@k8s-master01 ~] kubectl set image deployment pc-deployment nginx=nginx:1.17.3 -n dev deployment.apps/pc-deployment image updated 观察升级过程[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-deployment-c848d767-8rbzt 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-h4p68 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-hlmz4 1/1 Running 0 31mpc-deployment-c848d767-rrqcn 1/1 Running 0 31mpc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-226rx 1/1 Running 0 1spc-deployment-c848d767-h4p68 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-cnd44 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-hlmz4 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-px48p 1/1 Running 0 0spc-deployment-c848d767-8rbzt 0/1 Terminating 0 34mpc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 Pending 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 0/1 ContainerCreating 0 0spc-deployment-966bf7f44-dkmqp 1/1 Running 0 2spc-deployment-c848d767-rrqcn 0/1 Terminating 0 34m 至此,新版本的pod创建完毕,就版本的pod销毁完毕 中间过程是滚动进行的,也就是边销毁边创建 4、版本回退 更新 刚刚在创建时加上了--record=true参数,所以在一旦进行了镜像更新,就会新建出一个pod出来,将老的old-pod上的容器全删除,然后在新的new-pod上在新建对应数量的容器,此时old-pod是不会删除的,因为这个old-pod是要进行回退的; 回退 在回退时会将new-pod上的容器全部删除,在将old-pod上恢复原来的容器; 回退命令 kubectl rollout: 版本升级相关功能,支持下面的选项: status 显示当前升级状态 history 显示 升级历史记录 pause 暂停版本升级过程 resume 继续已经暂停的版本升级过程 restart 重启版本升级过程 undo 回滚到上一级版本(可以使用–to-revision回滚到指定版本) 用法 查看当前升级版本的状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 查看升级历史记录kubectl rollout history deploy pc-deployment -n dev 版本回滚 这里直接使用--to-revision=1回滚到了1版本, 如果省略这个选项,就是回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment --to-revision=1 -n dev 金丝雀发布 Deployment控制器支持控制更新过程中的控制,如“暂停(pause)”或“继续(resume)”更新操作。 比如有一批新的Pod资源创建完成后立即暂停更新过程,此时,仅存在一部分新版本的应用,主体部分还是旧的版本。然后,再筛选一小部分的用户请求路由到新版本的Pod应用,继续观察能否稳定地按期望的方式运行。确定没问题之后再继续完成余下的Pod资源滚动更新,否则立即回滚更新操作。这就是所谓的金丝雀发布。 金丝雀发布不是自动完成的,需要人为手动去操作,才能达到金丝雀发布的标准; 更新deployment的版本,并配置暂停deploymentkubectl set image deploy pc-deployment nginx=nginx:1.17.4 -n dev && kubectl rollout pause deployment pc-deployment -n dev 观察更新状态kubectl rollout status deploy pc-deployment -n dev 监控更新的过程kubectl get rs -n dev -o wide 确保更新的pod没问题了,继续更新kubectl rollout resume deploy pc-deployment -n dev 如果有问题,就回退到上个版本回退到上个版本kubectl rollout undo deployment pc-deployment -n dev Horizontal Pod Autoscaler 简称HPA,使用deployment可以手动调整pod的数量来实现扩容和缩容;但是这显然不符合k8s的自动化的定位,k8s期望可以通过检测pod的使用情况,实现pod数量自动调整,于是就有了HPA控制器; HPA可以获取每个Pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后实现Pod的数量的调整。比如说我指定了一个规则:当我的cpu利用率达到90%或者内存使用率到达80%的时候,就需要进行调整pod的副本数量,每次添加n个pod副本; 其实HPA与之前的Deployment一样,也属于一种Kubernetes资源对象,它通过追踪分析ReplicaSet控制器的所有目标Pod的负载变化情况,来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数,也就是HPA管理Deployment,Deployment管理ReplicaSet,ReplicaSet管理pod,这是HPA的实现原理。 1、安装metrics-server metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况 安装git[root@k8s-master01 ~] yum install git -y 获取metrics-server, 注意使用的版本[root@k8s-master01 ~] git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server 修改deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数[root@k8s-master01 ~] cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/[root@k8s-master01 1.8+] vim metrics-server-deployment.yaml按图中添加下面选项hostNetwork: trueimage: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6args:- --kubelet-insecure-tls- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP 2、安装metrics-server [root@k8s-master01 1.8+] kubectl apply -f ./ 3、查看pod运行情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get pod -n kube-systemmetrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s 4、使用kubectl top node 查看资源使用情况 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top nodeNAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+] kubectl top pod -n kube-systemNAME CPU(cores) MEMORY(bytes)coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Micoredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mietcd-master 14m 145Mi... 至此,metrics-server安装完成 5、 准备deployment和servie 创建pc-hpa-pod.yaml文件,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: nginxnamespace: devspec:strategy: 策略type: RollingUpdate 滚动更新策略replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1resources: 资源配额limits: 限制资源(上限)cpu: "1" CPU限制,单位是core数requests: 请求资源(下限)cpu: "100m" CPU限制,单位是core数 创建deployment [root@k8s-master01 1.8+] kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev 6、创建service [root@k8s-master01 1.8+] kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev 7、查看 [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get deployment,pod,svc -n devNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/nginx 1/1 1 1 47sNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s 8、 部署HPA 创建pc-hpa.yaml文件,内容如下: apiVersion: autoscaling/v1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata:name: pc-hpanamespace: devspec:minReplicas: 1 最小pod数量maxReplicas: 10 最大pod数量 ,pod数量会在1~10之间自动伸缩targetCPUUtilizationPercentage: 3 CPU使用率指标,如果cpu使用率达到3%就会进行扩容;为了测试方便,将这个数值调小一些scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息apiVersion: /v1kind: Deploymentname: nginx 创建hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl create -f pc-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created 查看hpa [root@k8s-master01 1.8+] kubectl get hpa -n devNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s 9、 测试 使用压测工具对service地址192.168.5.4:31830进行压测,然后通过控制台查看hpa和pod的变化 hpa变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get hpa -n dev -wNAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGEpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5spc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21spc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6spc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13mpc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m deployment变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get deployment -n dev -wNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEnginx 1/1 1 1 11mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 1 1 13mnginx 1/4 4 1 13mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 4 1 14mnginx 1/8 8 1 14mnginx 2/8 8 2 14mnginx 3/8 8 3 14mnginx 4/8 8 4 14mnginx 5/8 8 5 14mnginx 6/8 8 6 14mnginx 7/8 8 7 14mnginx 8/8 8 8 15mnginx 8/1 8 8 20mnginx 8/1 8 8 20mnginx 1/1 1 1 20m pod变化 [root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEnginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11mnginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0snginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66snginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5snginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50snginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s DaemonSet 简称DS,ds可以保证在集群中的每一台节点(或指定节点)上都运行一个副本,一般适用于日志收集、节点监控等场景;也就是说,如果一个Pod提供的功能是节点级别的(每个节点都需要且只需要一个),那么这类Pod就适合使用DaemonSet类型的控制器创建。 DaemonSet控制器的特点: 每当向集群中添加一个节点时,指定的 Pod 副本也将添加到该节点上 当节点从集群中移除时,Pod 也就被垃圾回收了 配置模板 apiVersion: apps/v1 版本号kind: DaemonSet 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: daemonsetspec: 详情描述revisionHistoryLimit: 3 保留历史版本updateStrategy: 更新策略type: RollingUpdate 滚动更新策略rollingUpdate: 滚动更新maxUnavailable: 1 最大不可用状态的 Pod 的最大值,可以为百分比,也可以为整数selector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: nginx-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [nginx-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1ports:- containerPort: 80 1、创建ds 创建pc-daemonset.yaml,内容如下: apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet metadata:name: pc-daemonsetnamespace: devspec: selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.17.1 运行 创建daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps/pc-daemonset created 查看daemonset[root@k8s-master01 ~] kubectl get ds -n dev -o wideNAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE CONTAINERS IMAGES pc-daemonset 2 2 2 2 2 24s nginx nginx:1.17.1 查看pod,发现在每个Node上都运行一个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -o wideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE pc-daemonset-9bck8 1/1 Running 0 37s 10.244.1.43 node1 pc-daemonset-k224w 1/1 Running 0 37s 10.244.2.74 node2 2、删除daemonset [root@k8s-master01 ~] kubectl delete -f pc-daemonset.yamldaemonset.apps "pc-daemonset" deleted Job 主要用于负责批量处理一次性(每个任务仅运行一次就结束)任务。当然,你也可以运行多次,配置好即可,Job特点如下: 当Job创建的pod执行成功结束时,Job将记录成功结束的pod数量 当成功结束的pod达到指定的数量时,Job将完成执行 配置模板 apiVersion: batch/v1 版本号kind: Job 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: jobspec: 详情描述completions: 1 指定job需要成功运行Pods的次数。默认值: 1parallelism: 1 指定job在任一时刻应该并发运行Pods的数量。默认值: 1activeDeadlineSeconds: 30 指定job可运行的时间期限,超过时间还未结束,系统将会尝试进行终止。backoffLimit: 6 指定job失败后进行重试的次数。默认是6manualSelector: true 是否可以使用selector选择器选择pod,默认是falseselector: 选择器,通过它指定该控制器管理哪些podmatchLabels: Labels匹配规则app: counter-podmatchExpressions: Expressions匹配规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template: 模板,当副本数量不足时,会根据下面的模板创建pod副本metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never 重启策略只能设置为Never或者OnFailurecontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 2;done"] 关于重启策略设置的说明:(这里只能设置为Never或者OnFailure) 如果指定为OnFailure,则job会在pod出现故障时重启容器,而不是创建pod,failed次数不变 如果指定为Never,则job会在pod出现故障时创建新的pod,并且故障pod不会消失,也不会重启,failed次数加1 如果指定为Always的话,就意味着一直重启,意味着job任务会重复去执行了,当然不对,所以不能设置为Always 1、创建一个job 创建pc-job.yaml,内容如下: apiVersion: batch/v1kind: Job metadata:name: pc-jobnamespace: devspec:manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podtemplate:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 创建 创建job[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-job.yamljob.batch/pc-job created 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get job -n dev -o wide -wNAME COMPLETIONS DURATION AGE CONTAINERS IMAGES SELECTORpc-job 0/1 21s 21s counter busybox:1.30 app=counter-podpc-job 1/1 31s 79s counter busybox:1.30 app=counter-pod 通过观察pod状态可以看到,pod在运行完毕任务后,就会变成Completed状态[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-rxg96 1/1 Running 0 29spc-job-rxg96 0/1 Completed 0 33s 接下来,调整下pod运行的总数量和并行数量 即:在spec下设置下面两个选项 completions: 6 指定job需要成功运行Pods的次数为6 parallelism: 3 指定job并发运行Pods的数量为3 然后重新运行job,观察效果,此时会发现,job会每次运行3个pod,总共执行了6个pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n dev -wNAME READY STATUS RESTARTS AGEpc-job-684ft 1/1 Running 0 5spc-job-jhj49 1/1 Running 0 5spc-job-pfcvh 1/1 Running 0 5spc-job-684ft 0/1 Completed 0 11spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 Pending 0 0spc-job-v7rhr 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-jhj49 0/1 Completed 0 11spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 Pending 0 0spc-job-pfcvh 0/1 Completed 0 11spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-fhwf7 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-5vg2j 0/1 Pending 0 0spc-job-5vg2j 0/1 ContainerCreating 0 0spc-job-fhwf7 1/1 Running 0 2spc-job-v7rhr 1/1 Running 0 2spc-job-5vg2j 1/1 Running 0 3spc-job-fhwf7 0/1 Completed 0 12spc-job-v7rhr 0/1 Completed 0 12spc-job-5vg2j 0/1 Completed 0 12s 2、删除 删除jobkubectl delete -f pc-job.yaml CronJob 简称为CJ,CronJob控制器以 Job控制器资源为其管控对象,并借助它管理pod资源对象,Job控制器定义的作业任务在其控制器资源创建之后便会立即执行,但CronJob可以以类似于Linux操作系统的周期性任务作业计划的方式控制其运行时间点及重复运行的方式。也就是说,CronJob可以在特定的时间点(反复的)去运行job任务。可以理解为定时任务 配置模板 apiVersion: batch/v1beta1 版本号kind: CronJob 类型 metadata: 元数据name: rs名称 namespace: 所属命名空间 labels: 标签controller: cronjobspec: 详情描述schedule: cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略,用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数,默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数,默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板,用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项:schedule: cron表达式,用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开; 范围可以用连字符给出;可以作为通配符; /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行,如果上一次运行尚未完成,则跳过下一次运行Replace: 替换,取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml,内容如下: apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下,一个pod在哪个node节点上运行,是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的,这个过程是不受人工控制的; 调度规则 但是在实际使用中,我们想控制某些pod定向到达某个节点上,应该怎么做呢?其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上,通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity :节点亲和性,调度到关系好的节点上 2、podAffinity:pod亲和性,调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity:pod反清河行,调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点(容忍)调度 污点是站在node的角度上的,比如果nodeA有一个污点,大家都别来,此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上,因为这种定向调度是强制性的,所以如果node节点不存在的话,也会向上面进行调度,只不过pod会运行失败; 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上,这种方式跳过了scheduler的调度逻辑,直接将pod调度到指定名称的节点上,配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上,它是通过k8s的label-selector机制实现的,也就是说,在创建pod之前,会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配,找出目标node,然后在将pod调度到目标node; 要实验NodeSelector,首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-29 09:08:28
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Apache Solr
...运维过程中,结合使用监控工具如Zabbix、Prometheus等实时监测网络状况、服务器资源利用率以及Solr集群状态,也能有效预防此类问题的发生。同时,社区论坛如Stack Overflow上的讨论和案例分享,为企业用户提供了丰富的实战经验参考。 值得注意的是,随着云原生技术的发展,Solr on Kubernetes的部署模式逐渐普及,这种模式下,容器化和微服务化的特性可能会引入新的“Unexpected response from server”场景,比如Pod重启、网络插件配置不当时可能导致的问题。因此,熟悉Kubernetes平台的运维知识,并将其与Solr的管理相结合,成为现代IT团队解决此类问题的新课题。 综上所述,面对“Unexpected response from server”的挑战,我们不仅需要深入了解Apache Solr本身,还需紧跟技术发展潮流,结合先进的运维理念与工具,才能确保搜索引擎服务始终高效稳定运行。
2023-03-03 09:22:15
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半夏微凉-t
HBase
...据分布在集群内的多个节点上,每个节点都可以独立处理和存储一部分数据,从而实现大规模数据的高效处理与扩展性。 元数据 , 元数据是关于数据的数据,它提供了描述其他数据信息的数据属性。在HBase中,元数据包括表结构、列族配置以及数据块等基本信息,如表名、行键类型、列族数量、版本控制策略、压缩方式、数据块大小和校验和等,它们共同决定了数据在HBase中的组织形式和访问方式。 行键(Row Key) , 在HBase中,行键是一个唯一的标识符,用于标识表中每一行数据。它是有序的,并且直接影响到数据在HBase内部的物理存储布局和查询性能。行键的设计对于数据查询效率和分区至关重要,根据业务需求选择合适的行键设计可以有效优化HBase的查询速度和存储利用率。
2023-11-14 11:58:02
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风中飘零-t
Java
...从而极大地提升了系统资源利用率和并发处理能力,尤其适合于高并发、连接相对不活跃的场景,如长连接通信、心跳检测等。 Selector , 在Java NIO中,Selector是一个核心组件,用于监控一组注册在其上的通道(Channel),并检测它们是否已准备就绪进行I/O操作(如读取或写入)。Selector能够轮询这些通道,并找出已经就绪的通道进行后续的数据传输,避免了为每个通道分配单独线程造成的资源浪费,实现了高效且灵活的网络通信。通过Selector,程序员可以在单个线程上同时处理大量并发的网络连接请求,显著提高了服务器端程序的性能和可扩展性。
2023-06-29 14:15:34
368
键盘勇士
SeaTunnel
...业,并通过其作业状态监控接口查询作业执行状态。 作业状态监控接口 , 作业状态监控接口是SeaTunnel提供的一种功能服务,允许用户或系统管理员通过API调用实时获取当前正在执行或已经完成的数据处理作业的状态信息,包括但不限于作业是否启动成功、运行进度、是否已完成以及可能遇到的错误信息等。 API(Application Programming Interface) , 在本文中提到的API是指SeaTunnel提供的编程接口,它定义了软件系统之间交互的方式和规则,允许开发者编写代码来实现对SeaTunnel作业状态的查询、控制等功能。通过正确设置和调用API参数,开发者可以在自己的应用程序中无缝地集成SeaTunnel的功能。 云原生技术 , 云原生技术是一种构建和运行应用程序的方法,它充分利用云计算的优势,如弹性伸缩、微服务架构、容器化部署等。在文章中提及SeaTunnel拥抱云原生技术意味着SeaTunnel能够更好地适应和利用云环境,例如支持Kubernetes进行作业的部署与管理,从而提高资源利用率、运维效率和系统的整体稳定性。
2023-12-28 23:33:01
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林中小径-t
Impala
...据集分布在集群的不同节点上,实现并行处理和高效查询,从而大大提高了对海量数据进行实时分析的能力。 并发查询 , 并发查询是指在同一时间段内,数据库系统能够同时处理多个SQL查询请求的能力。在Impala中,其并发查询性能意味着系统可以同时响应多个用户或应用发起的查询请求,并在保持高效率的同时,确保各个查询任务之间互不影响,有效利用硬件资源。 查询线程 , 查询线程是操作系统或应用程序中用于执行特定任务的逻辑流,在Impala中特指负责执行SQL查询的线程。通过创建和管理多个查询线程,Impala能够在同一时间处理多个查询请求,实现并发查询,提高系统整体的吞吐量和响应速度。在测试Impala并发查询性能时,可以通过调整查询线程的数量来观察和评估系统的并发处理能力。
2023-08-25 17:00:28
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烟雨江南-t
HBase
...于进一步降低由于系统资源限制导致的数据丢失风险。 同时,在全球范围内,众多企业正积极探索云原生环境下的HBase应用实践,例如阿里云推出的云HBase服务,不仅提供了自动备份与恢复机制,还集成了监控告警和智能运维功能,确保用户数据安全的同时简化了运维工作。 另外,随着GDPR(欧盟一般数据保护条例)等法规对数据保护要求的提高,数据生命周期管理成为业界焦点。一些研究者和专家正在探索将区块链技术与HBase结合,通过分布式账本实现数据不可篡改性和可追溯性,以满足日益严苛的数据完整性及合规性需求。 此外,对于希望深入了解HBase内部工作机制和最佳实践的读者,推荐阅读《HBase in Action》一书,作者细致剖析了HBase的设计原理,并结合实战案例给出了大量关于数据备份、恢复和优化的策略建议。 总之,随着技术的发展和法规的完善,HBase及其生态系统正在不断进化,为用户提供更为可靠和高效的大数据存储方案,而了解并掌握这些新趋势和工具将有利于我们在实际工作中更好地应对和预防数据丢失问题。
2023-08-27 19:48:31
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海阔天空-t
RocketMQ
...。此外,还介绍了如何利用RocketMQ的延迟消息功能,对非实时性要求较高的任务进行异步处理,有效缓解高峰期的压力。 同时,随着云原生技术的发展,Kubernetes等容器编排平台的应用也为消息队列提供了更灵活、高效的部署方式。阿里云RocketMQ团队已实现了与Kubernetes的深度融合,支持弹性伸缩、自动容错等功能,能够在资源利用率和消息处理能力上实现动态平衡。 总之,在面对大规模数据传输和高并发场景时,除了文中提到的基本调优手段外,结合行业前沿的最佳实践与技术创新,能够更好地确保消息队列系统的稳定性与高效性,从而为企业的业务发展保驾护航。
2023-12-19 12:01:57
51
晚秋落叶-t
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
chattr +i file.txt
- 设置文件为不可修改(只读)。
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