这是因为当节点问题 Detector (NPD) 查询 Azure 元数据服务以获取 VMEventSchedule 事件时，请求偶尔会失败，从而导致 NoVMEventScheduled 节点条件（...当 Spot 节点对象从 API 服务器中删除时， Detector 会创建一个 SpotNodeDeletion CR，并且修复程序会强制删除该节点上的所有 Pod 对象，假设它们不再可访问。...清理已成功和已驱逐的 Pod 在调查由于 etcd 磁盘大小增加而导致的集群运行状况下降时，我们发现了 Succeeded Pod 作为重要因素。...处理由于 IRQ 不平衡导致的网络数据包丢失 我们注意到网络 IO 密集型工作负载中的数据包丢失率增加，最初认为是应用程序错误。...Kubernetes 依赖于主机 VM 上的 nftables，用于在节点上进行 Pod 间路由规则和出口流量。这阻止了网络策略正确应用，导致节点上出现不规则的网络故障。
本文我们将介绍如何在 Windows10 下使用 WSL2 和 KinD 来搭建一套 Kubernetes 集群。在过去几年，Kubernetes 已经成为了容器编排领域事实上的标准。...但是 Kubernetes 最开始是被设计在 Linux 环境中来部署和使用的，然而还是有不少用户平时工作还是使用的是 Windows 操作系统，为了降低 Windows 用户使用 Linux 的困难程度...配置 Systemd 由于默认情况下 WSL 中不能使用 systemd，所以很多应用程序没办法启动，不过还是有一些大神解决了这个问题，我们可以在 https://forum.snapcraft.io/...但实际上 Docker 也专门开发了可以使用 WSL2 中的 Docker 守护进程的桌面管理程序, 打开 Docker Desktop WSL2 backend 页面，下载最新的 Docker Desktop...到这里我们就成功创建了一个单节点的 Kubernetes 集群： # 检查节点 kubectl get nodes # 获取所有 namespace 下面的资源对象 kubectl get all --
secondary中虽然数据没有被commit，但是也被加入到了prepared List中，当主节点挂掉时仍能保证数据不丢失。...这是为了应对由于异常情况导致update没有执行成功，secondary自主commit导致未更新成功数据被commit，且数据领先与primary。...其实当没有在进行update操作时，Secondary的PreparedList和Primary的CommittedList是应该是一样长的。 ?...它把数据的一致性和配置的一致性分开，使用额外的一致性组件（Configuration Manager）维护配置的一致性，结合lease机制保证了Primary Invariant，使得在同一时刻有且仅有一个...故障恢复机制保证了当secondary被选为primary时，其commit包含之前primary或secondary的commit，保证了Reconfiguration Invariant，使得在故障恢复后数据不会有丢失
如果有某块物理硬盘或某个节点状态异常，所有对该硬盘/该节点的写入请求将被暂缓执行，其故障恢复不需要人工干预，对业务完全透明。 对象存储 CSP/COS 常用于海量数据和前端静态资源的存储。...由于 ZK 和 Etcd 集群均使用了类似 PAXOS 算法的多数派选举机制，只有在集群中存活节点大于集群总节点数时，整个集群才能正常工作，如下表所示： 表1 分布式集群规模与最少工作节点数 ZK 或...当机柜故障引发节点离线时，块存储 CBS 和对象存储 COS 都会在其他健康的硬件节点上重建副本，同时其他健康节点也可以对外提供服务，从而做到 RTO≈0，RPO=0； 如果在故障机柜中，还有分布式消息中间件和分布式数据库等...云上应用的 APP 后端，无论是运行在 CVM 上，还是运行在容器 Pod 上，只要在开发时使用了跨 AZ 高可用的中间件和数据库，并利用专有云TCE 的 Zookeeper 存储一些关键状态数据和元数据...双 AZ+仲裁区部署时单 AZ 整体故障 由于前文所述的原因，腾讯专有云TCE 在双 AZ 部署时，MAZ 整体故障的业务切换需要人工介入，RTO 为分钟级别，如云上的应用的可用性需要6个9，双 AZ
Impala支持内存中数据处理，它访问/分析存储在Hadoop数据节点上的数据，而无需数据移动。 [2] 使用类SQL查询访问数据。 Impala为HDFS中的数据提供了更快的访问。...Impalad由于作用在HDFS上或者HBase上的，所以不许转换成MR job的sql请求时非常快的了。Query任务的执行直接是作用在HDFS上的。...当Impala集群出现故障时，由于hive中还有完整的原数据这样保障了元数据的丢失，当Impala集群开启时，又通过Catalog将元数据同步到Impalad上，这样有可以进行工作了。...Impalad拥有所有元数据的信息时，当客户端提交查询的时候，会在离最近的一台节点上进行查询，由于每台节点都同步了所有节点的元数据，当从原数据进行查询的时候，就可以知道需要的数据位置在哪台Impalad...、配置低，导致impala查询慢 虽然Impala不是内存数据库，但在做处理大型表，大型数据时，还是应该为Impalad分配更多的物理内存， 一般建议是使用128G或者更多的内存。
RDB 配置 除了使用 save 和 bgsave 命令触发之外， RDB 支持自动触发。 自动触发策略可配置 Redis 在指定的时间内，数据发生了多少次变化时，会自动执行 bgsave 命令。...latest_fork_usec 代表 fork 导致的延时；Redis 上执行 INFO 命令查看 latest_fork_usec；当 RDB 比较大的时候， 应该在 slave 节点执行备份， 并在低峰期执行...（write 系统调用），但此时的后台子线程由于磁盘负载过高，导致 fsync 发生阻塞，迟迟不能返回，那主线程在执行 write 系统调用时，也会被阻塞住，直到后台线程 fsync 执行完成后，主线程执行...并不是将集群元数据存储在某个节点上，而是不断的互相通信，保持整个集群的元数据是完整的。...集中式的好处：元数据的读取和更新时效性很好，一旦元数据变化就更新到集中式存储，缺点就是元数据都在一个地方，可能导致元数据的存储压力。
数据恢复可以定义为获取位于存储设备上的信息的过程，这些信息由于先前的删除或对数字媒体的某些损坏而无法通过标准方式访问，使用不同的方法来恢复丢失的文件，但前提是它们的内容 存在于存储中的某处....即使将一小块错误内容写入存储上的错误位置，也可能导致文件系统结构的破坏，破坏文件系统对象链接并使文件系统不可读。有时，由于 停电 或 硬件故障，可能会出现此问题。...丢失有关分区的信息 此故障可能是由于“fdisk”操作失败或用户错误导致的，这通常会导致有关分区位置和大小的信息丢失。...然而，当元数据的关键部分缺失时，这种分析就无法成功执行。 通常，当在元数据分析的帮助下没有达到预期的结果时，它会根据文件的已知内容搜索文件。...这种方法的主要限制是某些文件可能缺少可识别的签名或只有一个表示文件开头的签名，为了以最大效率找回丢失的文件，数据恢复软件可以在存储上启动的单次扫描期间同时使用所述技术。
，因此主NameNode节点的启动时间缩短了；其次，从NameNode节点复制NameNode的所有信息，这样当NameNode节点出现不可恢复的故障时，数据丢失会降到最低。...当主NameNode节点故障了，从NameNode就能够在自动转变成主NameNode，这就意味着hadoop集群可以提供无数据丢失且不间断的NameNode服务，并且自动故障切换也比较容易实现。...YARN的主要设计目标是将大家比较关注的资源管理（resource management）和应用执行（application execution）之间的耦合隔离，然后其他的应用模式就可以在Hadoop集群上执行了...快照是文件系统的整体或部分目录在某个时间点的只读镜像（image），通常是为了以下三个原因： 防止用户的错误操作导致的数据损坏或丢失、备份、容灾 快照仅在NameNode上实现，它不会涉及数据从一个数据节点复制到另一个数据节点...例如，在Hadoop1中，当客户端运行在某个数据节点上时，它需要通过TCP来读取本地数据。
主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。...优点： 高可靠性：一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行；另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题...，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于 COW 机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘 IO...，对 Redis 的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种，对于 Redis 的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。...Key 事务操作支持有限，只支持多 key 在同一节点上的事务操作，当多个 Key 分布于不同的节点上时无法使用事务功能。
主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。...优点： 高可靠性：一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行；另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题...，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于COW机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU...，对Redis的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种，对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。...Key事务操作支持有限，只支持多key在同一节点上的事务操作，当多个Key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。
主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。 ?...优点： 高可靠性：一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行；另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题...，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于 COW 机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘 IO...，对 Redis 的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种，对于 Redis 的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。...Key 事务操作支持有限，只支持多 key 在同一节点上的事务操作，当多个 Key 分布于不同的节点上时无法使用事务功能。
如果 RabbitMQ 集群只有一个 broker 节点，那么该节点的失效将导致整个服务临时性的不可用，并且可能会导致 message 的丢失（尤其是在非持久化 message 存储于非持久化 queue...可以将所有 message 都设置为持久化，并且使用持久化的 queue，但是这样仍然无法避免由于缓存导致的问题：因为 message 在发送之后和被写入磁盘并执行 fsync 之间存在一个虽然短暂但是会产生问题的时间窗...可能有的同学会提另一个问题，我从三个 RMQ 节点的监控面板，都可以看到这个 Queue？这个是对的，这是由于 Queue 的元数据也是在三个节点之间同步，但 Queue 的实际存储只会在一个节点。...单点故障会导致消息丢失：如果 MQ03 节点故障，那么 MQ03 中的消息就会丢失 无法最大化的利用 RMQ 提升执行效率：既然每次发送到队列 testQueue 的消息都会在 MQ03 节点存储，那么何必搭建集群...除了 publish 外所有动作都只会向master 发送，然后由 master 将命令执行的结果广播给 slave 们，故看似从镜像队列中的消费操作实际上是在 master 上执行的。
集中式的好处在于，元数据的读取和更新，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，就立即更新到集中式的存储中，其它节点读取的时候就可以感知到；不好在于，所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力...如果key的内容很大，由于迁移一个key的迁移过程是阻塞的，就会同时导致原节点和目标节点的卡顿，影响集群的稳定性，所以，集群环境下，业务逻辑要尽可能的避免大key的产生 。...7.1 使用主从架构时图片将只有一个 Master 和多个从属用于复制。所有写入都转到主节点，这会在主节点上产生更多负载。如果Master宕机，整个架构容易出现SPOF（单点故障）。...2.8 版本开始，在出现断线后重复制情况时，主服务器会根据复制偏移量、复制积压缓冲区和 run id，来确定执行完整重同步还是部分重同步2.8 版本使用 psync 命令来代替 sync 命令去执行同步操作...由于主从同步存在数据一致性问题，所以在使用从库的过程中，相应的也就会遇到一些问题。比如：因为从库数据同步慢了，这时候主库宕机了，数据不完整的从库作为主库，就会出现数据丢失的情况。
由于LogDevice并不受限于连续字节编号的要求，因此当出现故障时，它能提供更好的写入可用性。 日志是原生的只可追加的（append-only）。它不支持修改现有记录的功能，因为没必要，也不提供。...如果将记录传送给一个读取者，它同时也会被传送给遇到该LSN的所有读取器，除非发生导致所有记录副本丢失的灾难性故障。LogDevice提供内置的数据丢失检测和报告功能。...以Apache HDFS为例，数据块可以放置在集群中的任何存储节点上，但需要受制于跨机架和空间的限制，这是由被称为名称节点的集中式元数据存储库强制执行的。...序列器可以运行在任何方便的地方：在存储节点上，或在专门用于排序和追加以及非实际存储的节点上。 ?...现在我们使用Apache的Zookeeper作为LogDevice的纪元存储。 多对多重建 驱动器错误，电源故障，机架开关失灵，当这些故障发生时，某些或所有记录的可用副本数量可能会减少。
索引或删除某些文档时，必须更新相应节点上的每个副本。确保将每个客户端的请求从接收他的节点转发到可以处理它的节点。每个节点都维持了一份集群元信息的视图，节点根据集群元信息，执行搜索，索引和其他协调任务。...典型的主节点选举可以在1s内完成。 增长和缩小集群变得更安全，更容易，并且错误配置导致数据丢失的机会变少了。 节点增加更多的记录状态的日志，帮助诊断无法加入集群或无法选举出主节点的原因。...由于现在交由系统来管理voting configurations，即投票的法定数量节点，即使在添加或删除节点的时候也可以避免因错误的人工配置导致的数据丢失。...另外，老版本的Zen Discovery有一种非常罕见的故障模式，在Elasticsearch Resiliency Status页面上记录为“重复多次的网络分区故障可能导致集群状态更新丢失”，这个问题在新版本中已解决...当候选主节点永久丢失一半以上时，集群自动恢复是不安全的，因为剩余的节点都不能确定是否有集群状态的最新版本，这很有可能会导致数据丢失。
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