Nacos是阿里巴巴开源的注册中心和配置中心的技术解决方案,目前有很多公司都在使用它,并落地到自己的业务产品中,好吧你们知不知道它是支持健康检查机制的呢?下面我将带着大家一起来理解它的健康检查机制的核心原理及业务背景。
本文主要是详细介绍K8S中的健康检查的2类方式, 即: 存活(liveness)探针和就绪(readiness)探针, 前者关乎pod是否要重启, 后者关乎service 端点列表是否要拿掉该pod. 介绍完之后并附上最佳实践案例, 涵盖: web server, tomcat等中间件, redis等缓存服务器, mysql等开源数据库, spring微服务...
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前者依赖客户端自我报告,较易失效或延迟发现问题。后者由服务端定期检查,可更快准确发现客户端异常。但也增加服务端负载。
健康检查 主动运行状况检查可以在每个上游群集的基础上进行配置。如服务发现部分所述,主动运行状况检查和SDS服务发现类型齐头并进。但是,即使使用其他服务发现类型,也有其他需要进行主动健康检查的情况。 Envoy支持三种不同类型的健康检查以及各种设置(检查时间间隔,标记主机不健康之前所需的故障,标记主机健康之前所需的成功等): HTTP:在HTTP健康检查期间,Envoy将向上游主机发送HTTP请求。如果主机健康,预计会有200个回应。如果上游主机想立即通知下游主机不再转发流量,则返回503。 L3 / L
这些核心特性使得Nacos成为一个功能丰富、灵活且可靠的服务发现和配置管理解决方案,适用于构建和管理大规模的分布式系统。
分布式系统通常被描述为一把双刃剑。网上有许多优秀的文章阐述分布式系统糟糕和伟大的方面。这篇文章并非如此。我通常倾向于相信分布式系统在适当的地方,但这篇博客文章(以及后续的两篇文章)的目标是与您分享一些我在分布式系统中出错导致广泛影响的故事。
健康检查(Health Check)可用于服务运行的状态监控,比如腾讯旗下的DNSPOD的D监控,要求配置一个访问路径以判断网站是否可以正常访问实际上就是一个健康检查,当发现健康检查失败时会发送一个邮件通知或者短信来告知网站管理员进行维修。
我们拥有的服务越多,如果我们使用预定义的端口,就会发生冲突的可能性越大。毕竟,在同一端口上不能监听两个服务。管理一百个服务所使用的所有端口的紧密列表本身就是一项挑战。将那些服务所需的数据库添加到该列表中,数量会增长得更多。出于这个原因,我们应该在不指定端口的情况下部署服务,并让Docker为我们分配一个随机服务。唯一的问题是我们需要发现端口号并让其他人了解它。
业内通常用多少9来衡量网站的可用性,例如QQ的可用性是4个9,也就是QQ能够保证在一年里,服务在99.99%的时间是可用的,只有0.01%的时间不可用,大约最多53分钟。
raft 集群中的每个节点都可以根据集群运行的情况在三种状态间切换:follower, candidate 与 leader。leader 向 follower 同步日志,follower 只从 leader 处获取日志。在节点初始启动时,节点的 raft 状态机将处于 follower 状态并被设定一个 election timeout,如果在这一时间周期内没有收到来自 leader 的 heartbeat,节点将发起选举:节点在将自己的状态切换为 candidate 之后,向集群中其它 follower 节点发送请求,询问其是否选举自己成为 leader。当收到来自集群中过半数节点的接受投票后,节点即成为 leader,开始接收保存 client 的数据并向其它的 follower 节点同步日志。leader 节点依靠定时向 follower 发送 heartbeat 来保持其地位。任何时候如果其它 follower 在 election timeout 期间都没有收到来自 leader 的 heartbeat,同样会将自己的状态切换为 candidate 并发起选举。每成功选举一次,新 leader 的步进数都会比之前 leader 的步进数大1。
Nginx 的健康检查这块笔者在网上看了很多文章,基本都是零零散散的,讲各种实现方式,没有一篇能完整的讲当下的 Nginx 实现健康检查的几种方式,应该选哪一种来使用,于是笔者想总结一篇。
k8s通过liveness来探测微服务的存活性,判断什么时候该重启容器实现自愈。比如访问 Web 服务器时显示 500 内部错误,可能是系统超载,也可能是资源死锁,此时 httpd 进程并没有异常退出,在这种情况下重启容器可能是最直接最有效的解决方案。
探针是由 kubelet 对容器执行的定期诊断。要执行诊断,kubelet 调用由容器实现的 Handler 有三种类型的处理程序:
今天,即使是小型初创公司也可能不得不处理数 TB 的数据或构建支持每分钟(甚至一秒钟!)数十万个事件的服务。所谓“规模”,通常是指系统应在短时间内处理的大量请求/数据/事件。
心跳机制是一种用于监测和管理微服务可用性的机制,它用来维护注册中心和服务提供者之间的连接状态,并及时更新服务实例的状态信息。
随着人们的生活水平的不断提高,人们对身体健康越来越重视,很多人都做过体检,一般公司都会有一年一度的体检福利,健康体检是家喻户晓了。
upstream是Kong网关将流量转发到的多个target的集合,target可以是域名、ip,不同target可以有不同的port,且可分配不同的权重。通过使用upstream,Kong网关提供如下功能:
如果服务器组内有机器出现问题,nginx就不再向其转发请求了,那么nginx如何知道某台服务器是否能正常? 这就需要nginx对每台服务器进行健康检查 检查的方式有两种 (1)被动检查 向服务器转发请求失败,或者没有接收到响应,nginx就认为其不可用,会停止一段时间不再向其转发 默认规则是,如果失败了一次,就停止转发10秒钟 失败次数和停发时间是可以设定的,例如 upstream backend { server backend1.example.com;
Hello folks,距离上一个版本也有一段时间了,每一次的革新都带了相关特性的升级与优化,无论是基于开源社区支持者的反哺或是业务的诉求。
「滴~~~」,小章的钉钉突然响起了很多客服转发来的用户投诉信息,说是网络连接不上了,经过排查发现是其中一台机器(RS2)挂了
它可作为服务的注册中心,也可用于配置的管理。作为注册中心强调了“更易于构建云原生应用”。注册中心我们可能更加熟悉zookeeper,这里做一个简单的对比
注册中心不应仅提供服务注册和发现功能,还应保证对服务可用性监测,对不健康的服务和过期的进行标识或剔除,维护实例的生命周期,以保证客户端尽可能的查询到可用的服务列表。
Spring Cloud 官方文档说了,它是一个完整的微服务体系,用户可以通过使用 Spring Cloud 快速搭建一个自己的微服务系统。那么 Spring Cloud 究竟是如何使用的呢?他到底有哪些组件?
关于POD,还需要了解一个重要的概念就是它的生命周期,一个POD通常都有控制管理器,比如ReplicaSet、Deployment、DaemonSets等,单独创建一个Pod的时候是不受任何管理器管理的,不管是哪种情况,POD都要经历不同的生命周期阶段:
故障可能发生在网络连接级别(进程之间的消息丢失或传递缓慢),也可能发生在进程级别(进程崩溃或运行缓慢),并且延迟始终不能与故障区分开。这意味着在错误地将活动过程怀疑为已死(产生假阳性)与延迟将无响应过程标记为已死之间进行权衡,这给了它怀疑的好处并期望它最终做出响应(产生假阴性)。
导语:本文围绕服服务调用模式、一致性取舍、服务提供者的健康检查模式等方面,讨论了服务发现的技术选型和设计的各种优缺点,希望能够帮助大家在选择或者使用服务发现系统的时候更加顺畅。
健康检查 (HEALTHCHECK) 指令告诉 Docker 如何检查容器是否仍在工作。 它能够监测类似一个服务器虽然服务进程仍在运行, 但是陷入了死循环, 不能响应新的请求的情况。
微服务架构是一种将单一应用程序划分为一组小的服务的架构风格。每个服务都运行在其自身的进程中,服务之间通过轻量级的机制(通常是HTTP资源API)进行通信。这些服务都围绕业务能力构建,并且可以通过全自动部署机制独立地进行部署。此外,这些服务可以用不同的编程语言编写,并使用不同的数据存储技术。
探针配置失误,线上容器应用异常死锁后,kubernetes集群未及时响应自愈重启容器?
Kubernetes是谷歌以Borg为前身,基于谷歌15年生产环境经验的基础上开源的一个项目,Kubernetes致力于提供跨主机集群的自动部署、扩展、高可用以及运行应用程序容器的平台。
Spring Cloud Alibaba Nacos 作为注册中心不止提供了服务注册和服务发现功能,它还提供了服务可用性监测的机制。有了此机制之后,Nacos 才能感知服务的健康状态,从而为服务调用者提供健康的服务实例,最终保证了业务系统能够正常的执行。
就绪探针,用来判断 pod 是否就绪,就绪状态时service才会分发流量给该pod。
nginx出现502 Bad GateWay的原因大部分情况下应该都不是Nginx的问题,而是后端Server的问题,比如程序挂了,比如响应太慢了。不过有时问题也出在Nginx上,就是我们遇到的这种情况,nginx reload之后一段时间内的访问都是502,error log中大量的no live upstream日志。
我们在做请求的时候,客户端或者web端发送请求给到后端,具体完整的链路请求是怎么到后端的,以及后端怎么做负载均衡,扩缩容,这里跟大家分析下具体过程。看这篇文章需要有K8S的基础,如果没有,建议可以先去看一下作者的K8S系列相关文章,了解下K8S基本概念。
在上篇.Net微服务实践(四)[网关]:Ocelot限流熔断、缓存以及负载均衡中介绍Ocelot的限流、熔断、缓存、负载均衡以及其他一些特性,Ocelot的基本配置和功能都已经介绍完了。本篇我们会介绍服务发现Consul.
在微服务架构下,服务提供方(Provider)的节点一般不止一个,消费方(Consumer)根据负载均衡算法挑选一个健康的节点进行调用。识别Provider节点是否健康,这便是服务探活 要讨论的内容。
通过这种方法,我们指定了在更新剩余百分比的同时保持在服务状态的应用程序中的最小实例数,因此可以部署到尽可能多的目标。重复此过程,直到所有服务器都更新为新版本。
在第一讲中,我们提到通过网关把流量转发到 Node 应用,那网关是如何确定 Node 应用的可用性呢?
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》,可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。
高可用 - 04 Keepalived编译安装安装Keepalived的过程中,指定了Keepalived配置文件的路径为/etc/Keepalived/Keepalived.conf .
导读:集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。
8、限流器和负载开关(Rate Limiters and Load Shedders)
原创 高相林(禅鸣) [阿里巴巴云原生](javascript:void(0)😉 📷 作者 | 高相林(禅鸣) **导读:**集群升级是 Kubernetes 集群生命周期中最为重要的一环,也是众多使用者最为谨慎对待的操作之一。为了更好地理解集群升级这件事情的内涵外延,我们首先会对集群升级的必要性和难点进行阐述;随后会对集群升级前必须要做的前置检查进行逐一讲解;接下来会对两种常见的升级方式进行展开介绍;最后对集群升级的三个步骤进行讲解,帮助读者从理论走入实践。 升级的必要性&难点 在 Kubernetes
首先来看一下,整个需求的来源:当把应用迁移到 Kubernetes 之后,要如何去保障应用的健康与稳定呢?其实很简单,可以从两个方面来进行增强:
我们已经将 Kubernetes 集群扩展到了7500个节点,该集群主要是为 GPT-3、CLIP 和 DALL·E 等大型模型提供可扩展的基础设施,同时也为神经语言模型的缩放定律等快速的小规模迭代研究提供基础支持。将单个 Kubernetes 集群扩展到这种规模是很少见的,因而需要特别小心,但好处是一个简单的基础设施,使我们的机器学习研究团队能够更快地迁移和扩展,而不需要更改他们的代码。
通常推荐使用由运行环境作为命名空间、应用名作为分组和服务功能作为服务名的组合来确保该服务的天然唯⼀性,当然使用者可以忽略命名空间和分组,仅使用服务名作为服务唯⼀标示,这就需要使用者在定义服务名时额外增加自己的规则来确保在使用中能够唯⼀定位到该服务而不会发现到错误的服务上.
Java并发也算告一段落了,也就是跟着大纲dei一下源码,加深下印象,真正能提高能力的还是的项目中用到,另外就是记录下最近遇到的几个问题。
除了命令行选项之外,配置还可以放入文件中。在某些情况下,这可能更容易,例如使用配置管理系统配置Consul时。
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