请求的完整治理,包括请求路由、分流、限流、降级等,显著提高了 Kubernetes 集群的可用性。 kube-apiserver,因此它的高可用性决定了整个集群的高可用能力。 kube-apiserver 本质上是一个无状态的服务器,为了实现其高可用,通常会部署多个 kube-apiserver 实例,同时引入外部负载均衡器(以下简称 LB)进行流量代理。 社区中有一些相关工作试图解决上述问题,但均没有根治问题: 随着云原生技术的发展,目前字节跳动 95% 以上的业务跑在 Kubernetes 上,对集群高可用提出了更高的要求。 有效提高了集群的稳定性和可用性。
TIP二进制部署 k8s - 部署 apiserver 高可用***转载请注明出处:https://janrs.com/clw9有任何问题欢迎在底部评论区发言。! 或者线上不使用 keepalived 做高可用。直接用 nginx 的 tcp 反向代理也是可以。 部署 HA 高可用1.k8s 的 HA!NOTEk8s 中 master 的三大组件,其中 kube-controller-manager 与 kube-scheduler 有提供高可用机制。 因为 kube-apiserver 是无状态的应用,并且对外提供 http/https 的接口调用方式提供服务,所以可以用 nginx 来做负载均衡达到高可用。2.初始化系统环境! kube-apiserver 高可用已经部署成功。也就是 k8s 高可用部署成功。转载请注明出处:https://janrs.com/clw9有任何问题欢迎在底部评论区发言。
a、前提提条件、服务器,请查看这个地址:https://blog.csdn.net/esqabc/article/details/102726771 . . 2、搭建kube-apiserver 高可用 使用Nginx 4层实现k8s节点(master节点和worker节点)高可用,访问kube-apiserver的步骤 注意:搭建服务器,没有特殊说明,一般默认在:k8s-01 操作 a、下载编译nginx opt/k8s/work [root@k8s-01 work]# cat > kube-nginx.service <<EOF 添加下面内容: [Unit] Description=kube-apiserver
RabbitMQ 高可用集群搭建 1 集群简介 1.1 集群架构 当单台 RabbitMQ 服务器的处理消息的能力达到瓶颈时,此时可以通过 RabbitMQ 集群来进行扩展,从而达到提升吞吐量的目的 一个高可用,负载均衡的 RabbitMQ 集群架构应类似下图: 这里对上面的集群架构做一下解释说明: 首先一个基本的 RabbitMQ 集群不是高可用的,虽然集群共享队列,但在默认情况下,消息只会被路由到某一个节点的符合条件的队列上 HAProxy 同时支持四层和七层负载均衡,并基于单一进程的事件驱动模型,因此它可以支持非常高的井发连接数。 此时对外服务的 VIP 依然可用,代表已经成功地进行了故障转移。 juejin.im/post/6844904071183220749 RabbitMQ 官方文档 —— 集群指南:www.rabbitmq.com/clustering.… RabbitMQ 官方文档 —— 高可用镜像队列
redis 高可用,如果是做主从架构部署,那么加上哨兵就可以了,就可以实现,任何一个实例宕机,可以进行主备切换。 所以就有了几个问题? 什么是主从架构,主从如何备份? 什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)? 哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 哨兵 + redis 主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证 redis 集群的高可用性。 ==怎么保证redis是高并发以及高可用的==? sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了,那么就是主观宕机。
kube-proxy转发到Ingress Controller的pod上,多走一趟路 4、不创建svc,效率最高,也能四层负载的时候不修改pod的template,唯一要注意的是`hostNetwork: true 高可用选择第四种
生产环境中,后端应用需要支持高吞吐量并且支持高可用来保证服务的稳定,因此需要高可用集群管理。 高可用需要: 至少一个 Nacos(可以是nacos集群) 至少一个 ElasticSearch / mysql(可以是es/msql集群) 至少2个skywalking oap服务; 至少1个UI(UI
背景 本文记录一些高可用的内容,和数据库在高可用方面的演进过程。 1. 概念 可用性: 即软件系统在一段时间内提供 有用资源 的能力。 高可用性 描述了一个周期内的功能连续可用的绝对程度,可表示为正常运行时间和停机时间之间的关系,如下公式: A = 100 – (100*D/U) 备注:A 表示可用性;D 表示 非计划停机时间;U 表示正常运行时间 如何设计来做到高可用 保证系统高可用,架构设计的核心准则是:冗余 和 故障转移。 单点系统的问题是,挂了就完全不可用了,服务会受影响。如果有冗余备份,其他后备的系统能够顶上,保证服务继续可用。 所以,又往往是通过“自动故障转移”来使得快速切换到备份系统来实现高可用。 常见的互联网分布式架构是: 前端 ---> 反向代理 --> WEB应用 --> 服务 --> 数据库(及缓存) 其中,高可用可涉及到上面每个节点的高可用保障,我们看下数据的高可用架构的演变过程。
本篇文章是之前一篇《大话高可用》的高可用心法的案例篇。 说实践之前先说概念。 具体实践如下: 架构高可用 交易这边进行在进行重构。将原有的核心交易从职责上划分为交易收单、交易保障和数据中心三个大块。 从高可用上,交易收单要保证实时交易现场的可用。 所以它才是对高可用需要考虑最多的,对MTBF和MTTR都要考虑和权衡。但是在对高可用要求上交易收单和交易保障是基本职责,指标就是稳定、稳定和稳定。 数据中心关乎的用户体验,是可以持续优化的,但是对高可用是有一定容忍度的:比如页面会加载慢,或者第一次加载不了刷新就成功了。 强依赖高可用 比如数据库的密码,不仅是加密的,而且是在中央集群秘钥管理中心统一管理的。中央集群的就会有秘钥获取不到的风险。按照API,如果获取不到则会抛出指定异常。 这是强依赖,需要容灾。
今天老大跟我讨论说,没有看到过一篇够全面体系的高可用的文章。谈到高可用,基本都是以偏概全的文章。今晚抽空想了一下这个问题。 高可用我另一个更资深老大其实总结的很全面了:别人死我们不死,自己不作死,不被队友搞死。 然后就是怎么别人死我们不死:最好就是别人的东西和我们没关系,就是去依赖。如果实在有依赖呢,那就尽量弱依赖。
因为Redis拥有诸多优秀的特性,使用范围越来越广,系统对其可用性的依赖也越来越重,当前绝大部分系统使用的Redis都实现了高可用。 这里主要介绍Redis官方推荐的两种高可用方案Sentinel和Redis Cluster。 (如有不明白可以参考《Redis设计与实现》) 高可用 Redis实现高可用主要有两种方式,一种是Sentinel(3.0之前),一种是3.0正式支持的Redis Cluster(推荐)。 注意事项 因为Sentinel与Redis Cluster都没有实现强一致性(也没有实现最终一致性),所以在使用时,要牢记这一点,不能用在一致性要求特别高的场景,比如全局唯一ID,交易数据等。 如果master没有设置持久化,存在风险,如果不小心重启,则会丢失所有数据,而且从机也会因为同步,丢失所有数据(所以一定要高可用)。
app.kubernetes.io/name: ingress-nginx app.kubernetes.io/part-of: ingress-nginx --- Ingress Contronler 高可用 也就是使用了主机的dns,会导致svc的请求直接走宿主机的上到公网的dns服务器而非集群里的dns server,需要设置pod的dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet即可解决 高可用选择第四种
我们之前了解了复制、扩展性,接下来就让我们来了解可用性。归根到底,高可用性就意味着 "更少的宕机时间"。 老规矩,讨论一个名词,首先要给它下个定义,那么什么是可用性? 1 什么是可用性 我们常见的可用性通常以百分比表示,这本身就有其隐藏的意味:高可用性不是绝对的。换句话说,100% 的可用性是不可能达到的。没错,这里可以这么肯定的说。 因此,对于可用性,我们可以遵循这样一个原则: 能够承担多少宕机成本,就保证相应的可用时间。 这也说明了一个普遍的情况: 许多高可用策略可能会产生反作用 了解了可用性的定义及其降低可用性的因素,我们就要来考虑如何提高系统的可用性了。 3 如何实现高可用性 通过上面的分析,也许你已经发现了,我们可用性取决于两个时间: 应用的平均失效时间 应用的平均恢复时间 因此,提高可用性也可以从这两个方面入手。
高可用 高可用:相对于高并发来说,高可用并不是一个比较有规律的参数,7*24 是每个网站的梦想,但是你并不知道,在某一刻,他就没理由的宕机了。 高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能,还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。 高可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。 降级 对于高可用服务,很重要的一个设计就是降级开关,在设计降级开关时,主要依据如下思路: 1.开关集中化管理:通过推送机制把开关推送到各个应用。 这样就可以把一些同步调用改成异步调用,优先处理高优先级数据或特殊特征的数据,合理分配进入系统的流量,以保障系统可用。
redis 高可用,如果是做主从架构部署,那么加上哨兵就可以了,就可以实现,任何一个实例宕机,可以进行主备切换。 所以就有了几个问题? 什么是主从架构,主从如何备份? 什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)? 哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 哨兵 + redis 主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证 redis 集群的高可用性。 怎么保证redis是高并发以及高可用的? sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了,那么就是主观宕机。
一个集群中可能会有多个 apiserver 实例,因此需要统一管理 apiserver service 的 endpoints,c.EndpointReconciler.ReconcileEndpoints 就是用来管理 apiserver endpoints 的。 一个集群中 apiserver 的所有实例会在 etcd 中的对应目录下创建 key,并定期更新这个 key 来上报自己的心跳信息,ReconcileEndpoints 会从 etcd 中获取 apiserver 总结 本文主要分析了 kube-apiserver 中 apiserver service 的实现,apiserver service 是通过 bootstrap controller 控制的,bootstrap controller 会保证 apiserver service 以及其 endpoint 处于正常状态,需要注意的是,apiserver service 的 endpoint 根据启动时指定的参数分为三种控制方式
百度的搜索首页,是业内公认高可用保障非常出色的系统,甚至人们会通过www.baidu.com 能不能访问来判断“网络的连通性”,百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅,百度就能访问”,“百度打不开,应该是网络连不上 MySQL高可用 说到MySQL的高可用,不得不提到复制,复制是MySQL高可用的基础。复制解决了什么问题呢? 1.2 高可用复制架构 ? 1.3.mysql 高可用架构 1.3.1 MySQL Cluster架构 限制存储引擎为NDB存储引擎: ? 为了高可用的保证,有了多主或者主从切换。 数据库的高可用架构一般在系统的底层,这方面的技术要求比较高,整个高可用系统大致如下: ? 3.总结 我们都知道,单点是系统高可用的大敌,单点往往是系统高可用最大的风险和敌人,应该尽量在系统设计的过程中避免单点。
HA 概述 1)所谓 HA(High Available),即高可用(7*24 小时不中断服务)。 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。 自动故障转移为 HDFS 部署增加了两个新组件:ZooKeeper 和 ZKFailoverController(ZKFC)进程,ZooKeeper 是维护少量协调数据,通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务
Canal 的高可用(HA)实现主要依赖于 ZooKeeper 的分布式协调能力,通过其临时节点(EPHEMERAL)和 Watcher 机制实现 Server 和 Client 两个层面的故障自动转移 其核心原理如下: 一、Canal Server 高可用原理 1.Instance 启动竞争机制 当多个 Canal Server 尝试启动同一个 Instance(数据同步实例)时 二、Canal Client高可用原理 1.动态路由机制 Client 启动时,首先查询 ZooKeeper 获取当前运行目标 Instance 的 Server 地址。 四、高可用架构示例 ZK[ZooKeeper] -->|临时节点抢占| ServerA[Canal Server A] ZK -->|临时节点抢占| ServerB[Canal Server B Client -->|查询ZK| ServerA Client -->|失败重连| ServerB[新活跃节点] 通过上述机制,Canal 实现了 Server 和 Client 双层面的高可用
单机版 特点:简单 问题: 1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。 特点: 1、master/slave 角色 2、master/slave 数据相同 3、降低 master 读压力在转交从库 问题: 无法保证高可用 没有解决 master 写的压力 哨兵 Redis 特点: 1、保证高可用 2、监控各个节点 3、自动故障迁移 缺点:主从模式,切换需要时间丢数据 没有解决 master 写的压力 集群(proxy 型): Twemproxy 是一个 Twitter hsieh、murmur、Jenkins 2、支持失败节点自动删除 3、后端 Sharding 分片逻辑对业务透明,业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致 缺点:增加了新的 proxy,需要维护其高可用 4、高可用性,部分节点不可用时,集群仍可用。