上篇文章 《Kubelet 创建 pod 工作流程》 讲解了 kubelet 如何创建 pod，各组件之间如何协作。基于上一篇文章，本文会讲解 kubelet 如何对 Pod 进行服务质量管理。...Pod QoS Kubernetes 对每个 Pod 都设有 QoS 类型，通过这个 QoS 类型来对 Pod 进行服务质量管理。...对于可抢占资源，比如 CPU，资源紧俏时，会按照请求的比例分配时间片，而如果达到 Pod 的 CPU 资源 limit 上限，CPU 会减速；而对于不可抢占资源，比如内存和磁盘，资源紧俏时，会按照 QoS...其中，cpu 子系统限制进程对 CPU 的访问，每个参数独立存在于 cgroups 虚拟文件系统的伪文件中，参数解释如下： K8s 中的 Cgroups 在 kubernetes 中为了限制容器资源的使用...，避免容器之间争抢资源或者容器影响所在的宿主机，kubelet 组件需要使用 cgroups 限制容器资源的使用量，cgroups 目前支持对进程多种资源的限制，而 kubelet 只支持限制 cpu、
某些情况下，DNS 或者其他的域名解析方法可能不太适用，您需要配置 /etc/hosts 文件，在Linux下是比较容易做到的，在 Kubernetes 中，可以通过 Pod 定义中的 hostAliases...字段向 Pod 的 /etc/hosts 添加条目。...适用其他方法修改 Pod 的 /etc/hosts 文件是不被推荐的，因为 kubelet 可能在重新创建 Pod 时，就会覆盖这些修改。...kubelet 管理每个Pod 容器的 hosts 文件，以防止容器运行时在容器已经启动后修改文件。...PS: 请避免手工更改容器内的 hosts 文件内容。 如果你对 hosts 文件做了手工修改，这些修改都会在容器退出时丢失。
Evicted 状态，通过 pod yaml 可以看到实例是因为节点资源不足被驱逐，但是这些pod并没有被自动清理，平台的大部分用户在操作时看到服务下面出现 Evicted Pod时会以为服务有问题或者平台有问题的错觉...而这部分 Evicted 状态的 Pod 在底层关联的容器其实已经被销毁了，对用户的服务也不会产生什么影响，也就是说只有一个 Pod 空壳在 k8s 中保存着，但需要人为手动清理。...本文会分析为什么为产生 Evicted 实例、为什么 Evicted 实例没有被自动清理以及如何进行自动清理?...节点资源不足导致实例被驱逐 k8s 中产生 Evicted 状态Pod主要是因为节点资源不足，实例主动被驱逐导致的，kubelet eviction_manager 模块会定期检查节点内存使用率、inode...解决方案 1、团队里面有了一套 k8s 集群事件采集的链路，我们通过消费 k8s 中 pod 的相关事件来进行处理，消费事件时过滤 pod 中与 Evicted 实例相关的事件然后处理即可。
做系统升级扩容，停服务时候最头疼的时候就是业务数据错乱，数据包的丢失，哪我们如何避免服务停机带来的业务损失？ 关闭为什么有问题？...，所以可以安全地重试到其他节点，这样就可以实现对业务无损。...因为有的调用方那个时刻没有业务请求，就不能及时地通知调用方了，所以我们可以加上主动通知流程，这样既可以保证实时性，也可以避免通知失败的情况。 说到这里，我知道你肯定会问，那要怎么捕获到关闭事件呢？...但考虑到有些业务请求可能处理时间长，或者存在被挂住的情况，为了避免一直等待造成应用无法正常退出，我们可以在整个 ShutdownHook 里面，加上超时时间控制，当超过了指定时间没有结束，则强制退出应用...总结 在 RPC 里面，关闭虽然看似不属于 RPC 主流程，但如果我们不能处理得很好的话，可能就会导致调用方业务异常，从而需要我们加入很多额外的运维工作。
问题描述 k8s之前的job完成后，如果不用cronjob管理，都不会自动删除，该job对象和其相关的pod对象都会保存以便查看记录。...然而在1.12版本之后，k8s提出了通过TTL自动删除Job的特性，当前仅对job生效，对 Complete 和 Failed 状态的Job都会自动删除，以后会逐步对所有的其他资源对象生效。...我的都是apiserver、controller还要scheduler都是以pod的形式运行的，所以直接修改/etc/kubernetes/manifests下面对应的三个.yaml静态文件，加入- -...声明一个如下的job文件kube-lykops-job.yaml，ttl设为100，即在它运行完后等待100s，k8s就会把这个job及其对应的pod都自动删除 ? 操作 ?...最后不断查看这个job和它对应的pod资源，会发现等job complete之后100s，job以及pod资源对象都会被删掉。 ?
因为某些关系原因，有时候需要排查pod和外部服务之间是否有网络异常情况，我们需要进行tcpdump抓包操作。...下面，是抓包的具体步骤： 1 列出待抓包的pod 及分布在哪些节点上 kubectl get pods -n ns1 -o wide | egrep myapp 2 找到对应的containerID kubectl...get pod -n ns1 myapp-xxxxxx-xxxx -o json 这里我们可以看到一些 containerID 的信息，记录下来，例如我的是 f712d63e9415c02472dd247219fe2245bae8a13c03838b3043434dae81c2565e... 3 到对应的K8s Node节点上执行下面命令： docker exec f712d63e9415c02472dd247219fe2245bae8a13c03838b3043434dae81c2565e.../bin/bash -c 'cat /sys/class/net/eth0/iflink' 得到结果类似：533 4 然后去找对应的虚拟网卡地址： for i in /sys/class/net/veth
聚焦目标 理解kubectl是怎么向kube-apiserver发送请求的 目录 向kube-apiserver发送请求 RESTful客户端是怎么创建的 Object是怎么生成的 发送post请求...RESTClient 与kube-apiserver交互的RESTful风格的客户端 2. runtime.Object 资源对象的抽象，包括Pod/Deployment/Service等各类资源 *...// 细节暂时忽略 } Post 了解了REST Client和Object的大致产生逻辑后，我们再回过头来看发送的方法 // RESTful接口风格中，POST请求对应的就是CREATE方法 c.Post...= metav1.StatusSuccess { return nil, errors.FromObject(t) } } Summary 到这里我们对kubectl的功能有了初步的了解，...希望大家对以下的关键内容有所掌握： 命令行采用了cobra库，主要支持7个大类的命令； 掌握Visitor设计模式，这个是kubectl实现各类资源对象的解析和校验的核心； 初步了解RESTClient
如何避免微服务设计中的耦合问题 译自：How to Avoid Coupling in Microservices Design Distributed monolith (分布一体式)是一个幽默的词，...当你在自豪地称之为微服务架构的同时，由于设计上缺少足够目的性的，最终的架构与随机爆破而成的碎片没有什么区别。 避免分布一体式的第一步非常简单：避免同时实现微服务。...选择数据存储、方案、以及请求的语言等细节应该对客户端不可见，如果共享了数据库，则可能会暴露所有的实现细节。为什么要隐藏实现细节？...Orders 使用相同的对象来读取(请求的)响应body。如果Customers 打算对customer 对象的内部结构进行调整时，如将地址字段切分为多条地址线，这种情况会导致Orders 服务崩溃。...注意这种不正确的模式也可能会影响客户对编程语言的选择，例如当Customers 决定切换到一个不同的编程语言，它需要考虑使用其对象模型实现的所有服务。 应该如何处理？
今天主要分享下，在 k8s 集群下，微服务的各种状态指标情况的监控，我们都知道 Prometheus 是做数据监控的，但说白点，其独特格式的数据，其实都是靠一些源来的，那么这些源有哪些呢？...N个Pod是 running/stopped/terminated 状态？ Pod重启了N次？...我有N个服务在运行中 而这些则是 kube-state-metrics 提供的内容，它基于 client-go 开发，轮询 Kubernetes API，并将 Kubernetes 的结构化信息转换为...kind 为 ClusterRole 的资源，但后来发现部署 kube-state-metrics 服务时，其无法成功访问 k8s 的 api-server，故需要修改，弃用其 ClusterRole...，使用 k8s 系统最高权限 cluster-admin。
Kubernetes 发布有关 Pod 和 Service 的信息，这些信息被用来对 DNS 进行编程。...Kubelet 为每个 Pod 配置此文件。 例如，对 data 的查询可能被展开为 data.test.svc.cluster.local。 search 选项的取值会被用来展开查询。...（无法基于 Pod 主机名和集群域名构造 FQDN，FQDN long-FQDN 过长，至多 64 个字符，请求字符数为 70）。...集群管理员可能配置了额外的存根域和上游 DNS 服务器。 参阅相关讨论 了解在这些场景中如何处理 DNS 查询的信息。...的 DNS 配置 特性状态： Kubernetes v1.14 [stable] Pod 的 DNS 配置可让用户对 Pod 的 DNS 设置进行更多控制。
1.检查电脑 首先，你需要一个64位的电脑获得更好的体验，32位我还没有测试过，但是只支持4GB内存 2.了解运作 客户端（Client）或称为用户端，是指与服务器相对应，为客户提供本地服务的程序 服务器端...，从广义上讲，服务器是指网络中能对其它机器提供某些服务的计算机系统（如果一个PC对服务器端外提供ftp服务，也可以叫服务器） 咱们今天讲的是PC端上的我的世界开服，但是你也可以在服务器应用 3.下载所需文件...创建服务器，你需要一个配置良好的服务端，和一个畅通的网络，还有一个高带宽好用且便宜良心的一个端口映射 我们以原版服务端为例，你可以从Minecraft Launcher通过配置直接下载服务端(如图)...而且极少见，只有部分电脑熟手才能顾名思义 我的建议是使用Sakura Frp，既适合新手，又适合熟手，还良心（不是吐槽别的端口映射厂商） 5.配置服务端 配置服务端时，你可以在与服务端同一目录下（最好单建文件夹...更改完毕后，双击启动服务端，此时服务器可以正常运行。把端口映射的IP告诉你的好友，就可以愉快的游玩啦！
，而业务发版一般选择低峰发版，采用实时调度器，往往发版的时候比较均衡，到晚高峰就出现节点间巨大差异，很多实时调度器，往往在出现巨大差异的时候会使用再平衡策略来重新调度，高峰时段对服务 POD 进行迁移，...部分服务 CPU 使用量一般但是日志输出量很大；而日志并不属于默认调度器决策的一环，所以当这些日志量很大的服务多个服务的 pod 在同一个节点上的时候，该机器上的日志上报就有可能出现部分延迟。...原因是 K8s 调度 pod 本身是对集群资源的分配，反应在调度流程上则是预选和打分阶段是顺序进行的；如此一来，当集群规模大到一定程度的时候，大批量更新就会出现可感知到的 pod 调度延迟。...K8s serverless 为每一个 JOB POD，单独申请了独立的 POD 运行 sanbox，也就是任务调度器，是完整并行。...，可以使得高优先级 pod 在调度失败的时候，挤走某个节点上的部分低优先级 pod 以保证高优 pod 的正常，迄今为止我们并没有使用调度器的抢占能力，即使我们通过以上多种策略来加强调度的准确性，但依然无法避免部分场景下由于业务带来的不均衡情况
，而业务发版一般选择低峰发版，采用实时调度器，往往发版的时候比较均衡，到晚高峰就出现节点间巨大差异，很多实时调度器往往在出现巨大差异的时候会使用再平衡策略来重新调度，高峰时段对服务 POD 进行迁移，服务高可用角度来考虑是不现实的...部分服务 CPU 使用量一般但是日志输出量很大，而日志并不属于默认调度器决策的一环，所以当这些日志量很大的多个服务 pod 在同一个节点上时，该机器上的日志上报就有可能出现部分延迟。...，调度延时的上涨会被明显感知到，原因是 K8s 调度 pod 本身是对集群资源的分配，反应在调度流程上则是预选和打分阶段是顺序进行的。...K8s Serverless 为每一个 Job POD 单独申请了独立的 POD 运行 sanbox，也就是任务调度器，完整并行。...在调度失败时，挤走某个节点上的部分低优先级 Pod 以保证高优先级 Pod 的正常运行，迄今为止我们并没有使用调度器的抢占能力，即使我们通过以上多种策略来加强调度的准确性，但依然无法避免部分场景下由于业务带来的不均衡情况
在这种情况下，其实有很多问题，例如，主节点是否删除了在无法连接的节点上运行的 Pod？Kubernetes 控制器的行为如何？Pod 是否在工作节点上继续运行？...图2：创建一个隔离节点 K8sMeetup Kubernetes 系统的表现如何？...pod-eviction-timeout，这是确保在 Pod 删除之前该节点是无法访问的。...图 3 展示了 Kubernetes 系统上的所有状态更改： ? 图 3：主节点上的情况 K8sMeetup 隔离工作节点上运行的 Pod 会如何？ 进入隔离工作节点，让我们看看发生了什么。...在 pod-eviction-timeout 时间之后，主节点的隔离节点 Pod 处于“Terminating”状态，并会在不同节点上创建 Pod 新实例。 这些 Pod 会继续在隔离节点上运行。
，而业务发版一般选择低峰发版，采用实时调度器，往往发版的时候比较均衡，到晚高峰就出现节点间巨大差异，很多实时调度器往往在出现巨大差异的时候会使用再平衡策略来重新调度，高峰时段对服务 POD 进行迁移，服务高可用角度来考虑是不现实的...部分服务 CPU 使用量一般但是日志输出量很大，而日志并不属于默认调度器决策的一环，所以当这些日志量很大的多个服务 pod 在同一个节点上时，该机器上的日志上报就有可能出现部分延迟。...，尤其对于定时任务来说，调度延时的上涨会被明显感知到，原因是 K8s 调度 pod 本身是对集群资源的分配，反应在调度流程上则是预选和打分阶段是顺序进行的。...K8s Serverless 为每一个 Job POD 单独申请了独立的 POD 运行 sanbox，也就是任务调度器，完整并行。...在调度失败时，挤走某个节点上的部分低优先级 Pod 以保证高优先级 Pod 的正常运行，迄今为止我们并没有使用调度器的抢占能力，即使我们通过以上多种策略来加强调度的准确性，但依然无法避免部分场景下由于业务带来的不均衡情况
一、有效地在web客户端采用一定机制去防止重复点击提交，将大大减轻服务器端压力 浅谈一下如何避免用户多次点击造成的多次请求 一、有效地在web客户端采用一定机制去防止重复点击提交，将大大减轻服务器端压力...1> 定义标志位： 点击触发请求后，标志位为false量；请求（或者包括请求后具体的业务流程处理）后，标志位为true量。通过标志位来判断用户点击是否具备应有的响应。...2> 卸载及重载绑定事件： 点击触发请求后，卸载点击事件；请求（或者包括请求后具体的业务流程处理）后，重新载入绑定事件。...二、请求频度 相信大家碰到过这样的业务，我们允许它重复点击（或者其他用户事件），但是不允许在一定的时间内超过次数XX次。这从用户友好体验及服务器承受压力选取了一个折中方案。...，但是最后总会进行一次请求的。
在微服务架构下，我们的应用被拆成了一个一个的微型的服务，所有这些服务联合起来组成一个完整的APP，每个服务都运行在容器中，这就可以让我们很方便的对某一功能进行扩容缩容，但是，一个APP往往有很多功能模块...，容器的地址都是可能会变的，那么此时我们如何来访问服务呢？...此外，K8S是可以方便的为我们做横向扩容的，如果此时扩容了pod，那么我们怎么将我们的请求分发到这些新的pod上呢？...在引入service资源之后，pod的变动问题得以解决，但是又出现了一个新的问题，就是在后端pod发生变化时，比如新加了一个pod，那这个pod是属于哪个服务的呢？...在介绍完kube-proxy的功能后，其实我们还有一个小问题没有解决，那就是当我们后端pod发生变化的时候，pod的IP可能会发生变化，那么kube-proxy组件又是如何区分这个pod到底是属于哪个service
一般遇到这种情况，后台会自动检测并做服务降级，主动拒绝一部分用户请求，或者重启后端服务等举措来应对。但是这些措施对业务有损，或者不可自行恢复。...本文围绕 MongoDB 原生 maxTimeMS 特性和腾讯云MongoDB的优化，并结合 4.0 版本代码，详细阐述如何巧用 maxTimeMS 服务端超时，来避免服务端请求积压导致雪崩的情形。...为了更好地避免服务雪崩，腾讯云MongoDB建议设置服务端超时，并和客户端超时保持一致。这样在客户端出现超时后，服务端也立刻终止这些“无意义”请求的执行。...通过避免服务端资源的无效占用，极大地降低客户端不断重试导致服务雪崩的概率。...腾讯云MongoDB对 maxTimeMS 服务端超时的优化 1.完善 mongos 写命令对 maxTimeMS 的支持 Mongos 会根据原始请求按目标 shard 分组之后重构子请求，并将每个子请求转发给对应的
我们在讨论后台架构的时候，到底在讨论什么，作为一个C++客户端开发的程序员，如何看后台的架构，高可用，负载均衡，只是一个简单的思考？
例如，Spark驱动程序pod需要比工作程序pod更早地调度。一个清晰的一流应用程序概念可以帮助对每个容器部署进行排序或排队。同样，这样的概念有助于管理员可视化计划用于调试目的的作业。...但是，实现这一目标有一些挑战： 1) 就其资源使用而言，Apache Spark作业本质上是动态的。命名空间配额是固定的，并在准入阶段进行检查。如果pod请求不符合命名空间配额，则拒绝该请求。...这需要Apache Spark作业为pod请求实现重试机制，而不是在Kubernetes本身内部对要执行的请求进行排队。 2) 命名空间资源配额是固定的，它不支持层次结构资源配额管理。...YuniKorn如何帮助运行Spark on K8s YuniKorn具有丰富的功能集，可帮助在Kubernetes上高效地运行Apache Spark。...StateAware 应用程序排序策略 以FIFO顺序对队列中的作业进行排序，并根据条件逐一调度它们。这样可以避免在向单个名称空间（或集群）提交大量批处理作业（例如Spark）时出现常见的竞争情况。
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