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容器化RDS｜调度策略

其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部署密度. 那么, RDS 需要怎样的调度策略呢?...Kubernetes 也是这么做的, 它会通过 Request 和 Limit 两个阈值来进行管理容器的资源使用....以内存为例, 当 Pod 的请求超出 Node 可以提供的内存, 会以异常的方式告知调度器, 内存资源不足 同时, 基于优先级, 部分容器将会被驱逐到其他节点(例如通过重启 Pod 的方式)....与此同时, 容器的运行状态和RDS集群还在动态变化 因 Failover 迁移到其他节点 RDS 集群 Scale Out 首先, 我们将一系列的具体的业务需求抽象成 : 亲和性(Affinity...该需求必须满足, 不然备份任务无法成功.

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容器化RDS｜调度策略

作者：熊中哲（沃趣科技） 邮箱：orain.xiong@woqutech.com，欢迎交流~ 导 语 前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。...AWS RDS 再看看公有云的领头羊， AWS是这样描述其RDS产品的: ?...Kubernetes也是这么做的，它会通过 Request 和 Limit 两个阈值来进行管理容器的资源使用。 ?...带有明显的业务(RDS)特点，原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时，容器的运行状态和RDS集群还在动态变化： ? 因 Failover迁移到其他节点 ?...该需求必须满足, 不然备份任务无法成功. 建立已运行数据库和节点的关系，在通过Affinity和Anti-Affinity公式对所有节点打分，以此决定待调度数据库是否要调度到该节点。

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容器化RDS｜调度策略

导 语 前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。...AWS RDS 再看看公有云的领头羊， AWS是这样描述其RDS产品的: ?...Kubernetes也是这么做的，它会通过 Request 和 Limit 两个阈值来进行管理容器的资源使用。 ?...带有明显的业务(RDS)特点，原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时，容器的运行状态和RDS集群还在动态变化： ? 因 Failover迁移到其他节点 ?...该需求必须满足, 不然备份任务无法成功. 建立已运行数据库和节点的关系，在通过Affinity和Anti-Affinity公式对所有节点打分，以此决定待调度数据库是否要调度到该节点。

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容器化RDS｜未来已来

同时, 用户对于数据库运维自动化的要求越来越高, 数据库即服务(DBaaS or RDS)的需求越来越强烈, AWS RDS 有个很精炼的总结: 总结一下 : ●所有的日常运维工作自动化 ●高性能,数据零丢失...奔向容器, 未来已来 面对虚拟化技术在实现 RDS 上的短板, 我们一直在探索,资源利用率更高, 整合效率更高的RDS实现方式. 所以我们很早就开始确定了容器化的技术方向....容器技术和 MySQL 本来就不陌生的, 阿里很早就将 cgroup 应用到 MySQL 生产环境(Google 跟阿里的用法非常类似)....当然, 在生产环境使用容器并不容易, 我们需要解决两个问题 : ●关系型数据库(Oracle, MySQL)如何高效的运行在容器里 ●如何管理容器集群 以 Docker + Oracle 为例....下一代的 RDS 架构即 QFusion 3.0, 成为我们新的目标.

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容器化RDS｜计算存储分离 or 本地存储？

woqutech.com，欢迎交流~ 随着交流机会的增多（集中在金融行业，规模都在各自领域数一数二），发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS...以 MySQL 为例 通用性更好，同时适用于 Oracle、MySQL，详见：《容器化RDS——计算存储分离架构下的"Split-Brain"》。...一旦涉及到分布式存储的问题，DBA 无法闭环解决。 分布式存储选型： 选择商用，有 Storage Verdor Lock In 风险。...选择开源，大多数用户（包括沃趣）都测试过 GlusterFS 和 Ceph，针对数据库（Sensitive Lantency）场景，性能完全无法接受。...密度难提升，这是“Physical Topology Aware”的副作用； 因数据库的不同方案差异性较大，通用性无法保证。

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容器化RDS｜计算存储分离 or 本地存储

联合创始人/产品研发团队总监 随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS...以 MySQL 为例 ●通用性更好, 同时适用于 Oracle , MySQL 详见 : 从部分用户的上下文来看, 存在如下客观缺点...一旦涉及到分布式存储的问题, DBA 无法闭环解决....Storage Verdor Lock In 风险 ○选择开源, 大多数用户(包括沃趣)都测试过 GlusterFS 和 Ceph ,针对数据库(Sensitive Lantency)场景, 性能完全无法接受...这导致调度器需要对物理节点”Physical Topology Aware”; ●密度难提升, 这是”Physical Topology Aware”的副作用; ●因数据库的不同方案差异性较大, 通用性无法保证

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w ndows无法连接到System,Windows无法连接到System Event Notification Service服务解决方法…

采用windows7操作系统的电脑在开机时提示“Windows 无法连接到 System Event Notification Service 服务”(如下图)的解决方法： 操作系统：Windows 7...屏幕右下方提示(如上图)“未能连接一个 Windows 服务：Windows 无法连接到 System Event Notification Service 服务。此问题阻止标准用户登录系统。...同时无法连接网络，与网络有关的程序不能运行如：遨游浏览器、QQ等;输入法也无法使用。 按提示：打开“事件查看器”查看系统日志，日志也查看不了。重启了电脑也一样。...提示Windows无法连接到System Event Notification Service服务的解决方法 一：调出“命令提示符”窗口，两方法选一个 (1)点击“开始”菜单，在搜索框中输入“cmd”，

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容器化RDS｜计算存储分离架构下的 IO 优化

摘要 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。...该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回避，下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益。...在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于： 将有状态的数据下沉到存储层，这使得 RDS 在调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要求的 Node，数据库实例启动时，只需在分布式文件系统挂载...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ), 100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库 buffer cache 中, 所以在 IO 是瓶颈的情况下

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容器化RDS｜计算存储分离架构下的 IO 优化

在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。...该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回避，下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益。...在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于： 将有状态的数据下沉到存储层，这使得 RDS 在调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要求的 Node，数据库实例启动时，只需在分布式文件系统挂载...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ), 100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库 buffer cache 中, 所以在 IO 是瓶颈的情况下

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容器化RDS｜计算存储分离架构下的IO优化

在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中，普遍采用了计算存储分离架构。...该架构优势明显， 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言，IO 性能问题无法回避，下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益。...在我们看来，计算存储分离的最大优势在于： 将有状态的数据下沉到存储层，这使得 RDS 在调度时，无需感知计算节点的存储介质，只需调度到满足计算资源要求的 Node，数据库实例启动时，只需在分布式文件系统挂载...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite )，100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库 buffer cache 中，所以在 IO 是瓶颈的情况下：

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容器化RDS｜计算存储分离架构下的IO优化

沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 在基于 Kubernetes 和 Docker 构建的私有 RDS 中, 普遍采用了计算存储分离架构....该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言, IO 性能问题无法回避, 下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益....在我们看来, 计算存储分离的最大优势在于: 将有状态的数据下沉到存储层, 这使得 RDS 在调度时, 无需感知计算节点的存储介质, 只需调度到满足计算资源要求的 Node, 数据库实例启动时, 只需在分布式文件系统挂载...500W 10 2519 50394 277.21 ms 分布式文件系统指标 在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ), 100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库

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容器化RDS｜计算存储分离架构下的Split-Brain

同时也了解到业界最新的数据库技术发展趋势 : ●数据库容器化作为下一代数据库基础架构 ●基于编排架构管理容器化数据库 ●采用计算存储分离架构 这和我们在私有 RDS 上的技术选型不谋而合....如果采用本地存储作为数据库实例的存储介质, 试想一下, 一个 Storage Qos 要求是 Flash 的数据库实例无法调度到离线计算集群, 哪怕离线计算集群 CPU, Memory 有大量空闲....的原生组件Node Controller, Scheduler和原生API Statefulset, 加上计算存储分离架构, 并将成熟的分布式文件系统集成到 Kubernetes 存储系统, 就能提供私有RDS...看上去合理的机制会给我们带来两个问题, 问题一 : 无法判定节点真实状态 心跳更新是判断节点是否可用的依据, 但是, 心跳更新丢失是无法判定节点真实状态的(Kubernetes 中将节点标记为 ConditionUnknown...数据丢失, 损失无法弥补. 所以, 必须借助 WOQU RDS Operator 提供的 fence 机制, 才能保障数据文件的安全.

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