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当K8S发生故障时，往往需要迅速而精确地定位问题，并及时采取行动。那么，当遇到K8S故障时，应该从哪几个方面入手排查问题呢？本篇就来聊聊这个话题，让我们一起来探寻关键的排查方向。...第一方面：审视集群状态 K8S的集群状态是排查故障的关键起点。使用kubectl get nodes命令来检查节点状态。如果有节点未能就绪或出现异常状态，可能会对应用程序造成故障。...第二方面：追踪事件日志 深入了解集群中发生的事件是解决K8S故障的重要环节。通过kubectl get events命令查看事件日志。事件日志记录了与集群中重要事件和错误相关的信息。...透过事件日志的检查，能够了解K8S组件或应用程序中存在的潜在故障，并准确定位问题。...最后 以上就是排查K8S故障时的关键方向。当然，具体的排查方法还取决于你的集群配置、应用程序部署方式以及故障的具体现象。根据实际情况，可能需要进一步调查或采取其他排查措施。
但如果发生了本地区的自然灾害却无能为力。结合复杂度、成本、故障发生概率来综合考虑，同城异区是应对机房级别故障的最优架构。 其关键在于搭建高速网络将两个机房连接起来，达到近似一个本地机房的效果。...消息队列同步：采用独立消息队列进行数据同步，常见的消息队列有Kafka、ActiveMQ、RocketMQ等。消息队列同步适合无事务性或无时序性要求的数据。...异常处理：异常处理主要是在问题发生时，避免少量数据异常导致整体业务不可用；问题解决后，将异常的数据进行修正；对用户进行安抚，弥补用户损失。...常见的异常处理措施有： 多通道同步：采取多种方式进行数据同步，可以应对同步通道出故障的情况。例如针对用户账号数据同步可有MySQL主从同步和消息队列同步两种方式。...通过在二阶段提交算法中的第一阶段和第二阶段之间插入一个新的阶段“准备阶段”，当协调者故障后，参与者可以通过超时提交来避免一直阻塞。
在多线程编程同时访问相同的数据会发生什么情况，这种问题是由隔离性ACID的原子性是在描述当用户进行多次写入，并且在一些写操作出现故障的情况，例如进程崩溃、网络连接中断，磁盘变满或者某种完整性约束被违反。...D:持久性(Durability) 持久性是指：一旦事务成功完成，即使发生硬件故障或者数据库崩溃，写入的任何数据也不会丢失。...单点故障问题在2PC中，一旦事务管理器发生故障，整个系统都处于停滞状态。...尤其是在提交阶段，一旦事务管理器故障，会导致被资源管理器锁定的资源无法释放，进而导致整个系统的阻塞； 数据不一致问题如果第二阶段发生网络故障，会导致部分参与者接收到了"DoCommit"消息并完成事务提交...在这个模型实现中，广告主在广告管理平台中向本地的Mysql完成新增/修改操作，会在事务中同步新增一个任务表（或者同步任务内容到消息队列），直到定时任务扫描到任务并且同步成功，最终达到两方的数据一致性。
关于这一点，我们在讨论队列同步时在讨论这个问题。 同步 当新的队列镜像创建后，所有的新消息都会被复制到镜像中来。至于主队列中的已有数据，我们可以选择复制，这样，新建镜像就是主队列的一个完全拷贝。...这种策略允许故障转移的情况下未同步镜像存在，可能存在消息丢失的情况但保留了队列的读写可用性。...滚动升级 同步期间的阻塞行为使得具有大容量队列的集群的滚动升级成为问题。比如，主队列的宿主服务器需要重启，要么集群故障转移到镜像队列上，要么在升级期间队列不可用。...如果我们选择故障转移，可能我们会丢失消息（镜像未同步），默认情况，在Broker下线期间，集群不会故障转移到未同步镜像（只剩一个镜像的除外），这也意味着当代理节点重新上线后，我们并不会丢失任何消息，唯一影响是队列的下线时间...，我们可以通过一定的策略ha-promote-on-shutdown来控制下线行为： always： 允许故障转移到未同步镜像 when-synced： 只有同步镜像存在才会执行故障转移，否则队列不可用
如果此时master还没来得及同步给slave节点时发生宕机，那么master内存中的数据会丢失； 要是master中开启持久化设置数据可不可以保证不丢失呢？答案是否定的。...在master 发生宕机后，sentinel集群检测到master发生故障，重新选举新的master，如果旧的master在故障恢复后重启，那么此时它需要同步新master的数据，此时新的master的数据是空的...假设我们有一个redis集群，正常情况下client会向master发送请求，然后同步到salve，sentinel集群监控着集群，在集群发生故障时进行自动故障转移。...我们可以减小min-slaves-max-lag参数的值，这样就可以避免在发生故障时大量的数据丢失，一旦发现延迟超过了该值就不会往master中写入数据。...那么对于client，我们可以采取降级措施，将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间后重新写入master来保证数据不丢失；也可以将数据写入kafka消息队列，隔一段时间去消费kafka中的数据。
存在的问题 2.1 同步阻塞 所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态，无法进行其它操作。 2.2 单点问题 协调者在 2PC 中起到非常大的作用，发生故障将会造成很大影响。...特别是在阶段二发生故障，所有参与者会一直等待状态，无法完成其它操作。...它分为三个阶段： Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留 Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行 Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。...以阿里的 RocketMQ 中间件为例，其思路大致为： 第一阶段Prepared消息，会拿到消息的地址。第二阶段执行本地事务，第三阶段通过第一阶段拿到的地址去访问消息，并修改状态。...笔者上家公司是试用阿里RocketMQ去实现的分布式事务，现在也有除了很多分布式事务的协调器，比如LCN等，大家可以多去尝试。
如果认证队列或二进制日志应用队列大小超过用户定义的阈值，则将通过节流机制强制执行写限额。 限额将根据上一阶段延迟的事务数量逐步减少10%，以让触发节流机制的队列大小减少到触发阈值以内。...待到恢复后，为避免在队列大小超过阈值时出现吞吐量的陡增，在此之后，每个时间段的吞吐量只允许增长相同的10%。...对故障检测和网络分区的响应 组复制的故障检测机制旨在识别不能与组正常通信的组成员，并在他们可能发生故障时将他们从组中驱逐出去。...当组中有成员发生故障时，如果组中存在多数成员存活，则故障检测机制能够使得组正确恢复可用性，以便能够及时恢复并正确处理客户端的请求。 通常，所有组成员会定期与所有其他组成员交换消息。...为了避免在较慢的网络上发生不必要的驱逐，或者在可预期的瞬时网络故障或服务器突然变慢的情况下，您可以指定一个大于零的超时值，最长3600秒（1小时）。
超过200个事务的等待列表被视为死锁，并且将回滚尝试检查等待列表的事务。如果锁定线程必须查看等待列表上的事务拥有的超过1,000,000个锁，则也可能发生相同的错误。...每个请求维护自己的锁队列，在这个案例中，业务的并发为200个，因为单条记录X锁，只能串行执行，按照先后顺序依次维护自己的锁队列，极限情况记录阻塞的锁队列长度为（1+199）*200/2！...在高并发系统上，当许多线程等待同一个锁时，死锁检测可能导致速度减慢。当发生死锁时，如果禁用了死锁检测则可能会更有效，这样可以依赖innodb_lock_wait_timeout的设置进行事务回滚。...这里显著的弊端是 redis数据不能持久化，但目前腾讯云redis支持了主备同步、双机房容灾和备份功能，对于项目开发紧急，性能要求高的场景也可以尝试使用。...可用性：idallocate-server服务可以横向扩展，避免单点；MySQL层面可以通过主备集群半同步或者强一致性同步来保证，且短时间内MySQL故障也不会影响服务。 2.
消费者需要实时的记录自己消费到了哪个offset，便于后续发生故障恢复后继续消费。...【传输效率低，可靠性高】，同时如果在 follower 同步完成后，broker 发送 ack 之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复 ?...ISR列表包括：leader + 与leader保持同步的followers，Leader 发生故障之后，会从 ISR 中选举新的 leader 在这种机制下，ISR始终是动态保持稳定的集群，消息来了之后...，只同步ISR中的Follwer， 故障转移机制 当不同的机器宕机故障时来看看ISR如何处理集群以及消息，分为 follower 故障和leader故障： follower故障，follower 发生故障后会被临时踢出...而使用Sticky策略就可以让分配策略具备一定的“粘性”，尽可能地让前后两次分配相同，进而可以减少系统资源的损耗以及其它异常情况的发生 offset的维护 在现实情况下，消费者在消费数据时可能会出现各种会导致宕机的故障问题
可以分布到多个Broker上，一个Topic可以分为多个Partition，每个Partition是一个有序的队列(分区有序，不能保证全局有序) 7.Replica： 副本（Replication），为保证集群中的某个节点发生故障时...leader 发生故障时，某个 Follower 会成为新的 leader 10.Offset：每个Consumer 消费的信息都会有自己的序号，我们称作当前队列的offset。...这种情况下，如果是在leader完成同步消息给follower前发生故障，则可能发生消息丢失。...默认情况下，当leader副本发生故障时，只有在 ISR 集合中的follower副本才有资格被选举为新的leader，而在 OSR 集合中的副本则没有任何机会（不过这个可以通过配置来改变）。...可以理解为短板效应 follower 故障：follower 发生故障后会被临时踢出 ISR，待该 follower 恢复后， follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于
； 选择队列是，默认是使用轮训的方式，比如发送一条消息A时，选择BrokerA中的Q4； 如果发送成功，消息A发结束； 如果消息发送失败，默认会采用重试机制，默认重试2次； 如果发生了消息发送失败，会有故障规避机制...回到上述示例，当消息发往BrokerA Q4队列时返回发送失败，那重试的时候，会先排除BrokerA中所有队列，选择BrokerB Q1队列，以增大消息发送的成功率； 由参数sendLatencyFaultEnable...一旦消息发送失败会将BrokerA“悲观”地认为在接下来的一段时间内都不可用，在未来某一段时间内所有的客户端不会向该Broker发送消息。...，反倒是没有Broker可用来，那岂不是更糟糕了；所以 RocketMQ默认不启用Broker故障延迟机制； 消费者高可用消息 消费端如果发生消息失败，没有提交成功，消息默认情况下会进入重试队列中； 顺序消息的重试...因此，在使用顺序消息时，务必保证应用能够及时监控并处理消费失败的情况，避免阻塞现象的发生；所以对于顺序消息，consume消费消息失败时，不能返回reconsume_later，这样会导致乱序，应该返回
当用户在 ZDTP 控制台中创建同步任务并启动任务时，会根据同步任务的配置，产生若干个用于该任务的 worker，假设这些 worker 都在本地执行，可以将其包装成一个 Runnable，然后创建一个线程执行...使用 K8s 的优点如下： 使用 K8s 集群调度的 Worker 容器具备故障恢复功能，只要将 Pod 的重启策略设置为 restartPolicy=Always，无论 Worker 容器在运行过程中发生什么异常...ContainerCannotRun 0 31s 2）Pod 重启策略 RestartPolicy=onFailure 当 RestartPolicy=onFailure，Pod 发生非正常退出时...2、 全量同步 Worker 全量同步 Worker 在数据同步完就退出，看起来 Job 调度或者直接创建 Pod 部署都可以满足，但现阶段由于全量同步暂时没有记录同步进度，因此要求中途发生任何错误容器退出后都不能自动重启...，目前的做法是当 Worker 执行过程中发生非正常退出时，需要用户自行删除已同步的资源，再手动启动 Worker 再次进行全量同步。
，同一时刻读取的数据是一致的，最新的数据 A:可用性，好的响应性能，完全的可用性指的是任何故障下，服务都会在有限时间内处理完并进行相应 P:分区容错行，尽管网络上有部分消息丢失，但是系统仍然可以继续工作...增加了一个询问阶段，为了尽可能早点发现无法执行操作而中止行为，但是只能减少这种情况发生，不能完全避免 在准备阶段，加入了超时机制，一旦超时，协调者和参与者都会继续执行提交事务，默认成功 三阶段协议和二阶段相比...，一旦发生超时，系统仍然会发生不一致，但是可以减少这种情况，好处就是不会阻塞和永远锁定资源 TCC协议 ?...不管是二阶段还是三阶段在极端情况下，可能产生阻塞，以及数据不一致的，并且实现比较复杂，此时就提出了TCC协议 TCC分为三个阶段，一个是尝试执行，如果执行没有问题，就会执行confirm,如果执行出现了问题...消息队列异步处理模式 ?
每个msgqueue就是一个逻辑队列。在RocketMQ中，每个msgqueue也是分小段存储的，不过每个段中存储的都是每个消息的索引数据。...同时每个segment端在命名时也很有讲究，每个segment段的命名以当前保存的第一条消息的编号(offset)按照16进制来命名，这样一来，所有的segment段是遵循有序规律的。...简单理解了数据同步的过程后，下面来看下当leader和follower分别发生故障后，Kafka是如何处理的。...相比leader故障的处理过程，follower故障后处理就简单多了。如果follower节点发生了故障，若该节点在ISR中，则会将其移除。然后等节点恢复且数据同步跟leader差距很小时。...同时也解决了之前同步复制下不能自动做故障转移的问题。 4. 提升性能的优化技巧对比 4.1 Kafka高性能优化技巧 1.
背景 为了满足客户跨地域容灾、冷备的诉求，消息队列 CKafka 通过连接器功能，提供了跨地域数据同步的能力，支持跨地域秒级准实时数据同步。...网络故障或者 Broker 故障：如果网络故障或者 Broker 故障，就会导致消息无法及时传输或者存储，从而在 Broker 中积累大量未消费的消息。...当网络链路拥塞时，就会发生缓冲膨胀，从而导致数据包在这些超大缓冲区中长时间排队。在先进先出队列系统中，过大的缓冲区会导致更长的队列和更高的延迟，并且不会提高网络吞吐量。...第三阶段分析：深挖根因 上面第二阶段的 Kafka 调参应用到客户集群，观察一天后，客户反馈集群整体延时有所好转，但是部分分区延时还是很大。我们也观测到大概一半分区的同步速率依然很低。...为了抓取建连的情况，我们尝试重启单个 Partition 的消费任务，但是发现，只要一重启，消费的速度就能恢复，窗口的大小就不会出现瓶颈。 （2）为什么发送窗口被限制？
第七章 存储高可用 主备复制 主机存储数据，将数据复制给备机 备机不提供读写服务 主机发生故障需要人工干预将备机升为主机 主从复制 主机存储数据，将数据复制给备机 备机提供读服务 主机故障可以进行读业务...问题： 同步阻塞：协调者和参与者互相等待 协调者单点故障 3PC 三阶段提交 第一阶段：协调者向所有参与者发送请求（投票阶段），参与者有否定则事务中止，在超时时间内收到所有yes则进入第二阶段。...（但是鸡蛋也不是那么容易碎的）（不要把鸡蛋放在一个篮子里） 同城异区 跨城异地 跨国异地 异地多活设计技巧 保证核心业务的异地多活 核心数据最终一致（异地多活不可能很快） 采用多种手段同步数据 消息队列...二次读取 回源读取等等 保证大部分地区的异地多活（无法达到100%） 异地多活设计步骤 业务分级（挑选核心业务） 数据分类（数据量，唯一性，实时性，可恢复性） 数据同步（存储系统同步，消息队列同步等等...） 异常处理（多通道同步，同步和访问结合，日志记录，用户补偿） 接口级故障应对方案 相对与概率小的机房火灾，断电等故障，接口故障发生的情况更多。
当进程收到某个消息时，它会根据时间戳按顺序放入本地队列。收件人向另一个进程多播确认。如果您按照Lamport的算法调整本地时钟，则所有进程实际上都具有本地队列的相同副本。...只有当消息位于队列的头部并且被所有其他进程确认时，才有一个进程可以将队列中的消息传递给正在运行的应用程序，因此，所有消息都以相同的顺序传递到各处。换句话说，已经建立了完全有序的多播。3–2....当进程尝试访问共享资源时，它会创建一条消息，其中包含资源名称，自己的进程号和当前逻辑时钟，并将其发送给所有其他进程。当接收到该请求消息时，根据其自身状态执行以下操作。1....此外，没有单点故障。 尽管如此，单点故障被故障n位置特征所取代。 它可以通过回复权限或拒绝权限并引入超时来解决，但也会出现其他问题，例如需要多播通信原语。...每个成为领导者的矿工都会尝试为比特币网络做出贡献，因为更容易早期同步到首先发现现时的节点并开始搜索下一个块的现时值更有可能获得奖励。
对于同步调用，当某服务不可用时，服务请求线程被阻塞，当有大批量请求调用该不可用服务时，最终可能导致整个系统服务资源耗尽，无法继续对外提供服务。...1.1 雪崩效应常见场景硬件故障：如服务器宕机，机房断电，光纤被挖断等。流量激增：如异常流量，重试加大流量等。缓存穿透：一般发生在应用重启，所有缓存失效时，以及短时间内大量缓存失效时。...因此，为了构建稳定、可靠的分布式系统，我们的服务应当具有自我保护能力，当依赖服务不可用时，当前服务启动自我保护功能，从而避免发生雪崩效应。本文将重点介绍使用Hystrix解决同步等待的雪崩问题。2....服务错误百分比超过了阈值，熔断器开关自动打开，一段时间内停止对该服务的所有请求。请求失败，被拒绝，超时或熔断时执行降级逻辑。近实时地监控指标和配置的修改。4....在回退模式下，当迖程服务调用失败时，服务消费者将执行另一个代码路径，并尝试通 过另一种方式执行一个操作，而是生成一个异常。通常包括查找来自另一个数据源的数据，排队用户后续处理的请求。
这样在发送消息时就可以规避将消息发送到宕机的broker上，也避免因为网络等原因消息处理失败。 那么针对于以上两种情况，消息队列如何保证高可用方案的呢？...leader对外统一提供写服务，leader接收到消息后follower副本会不停的和leader通信，尝试拉去最新数据，并持久化到本地磁盘。...两个消费者群组对应一个主题： 当一个消费者被关闭或发生崩溃时，它就离开群组，原本由它读取的分区将由群组里的其他消费者来读取。分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为被称为再均衡。...这个过程会在每次再均衡时重复发生。 消息消费 kafka消费者有自己消费偏移量，这个偏移量是从kafka中读取的量，和kafka提交的偏移量不一样。...当检测到某个分区的leader副本出现故障，controller负责为该分区选举新的leader副本。 如果检测到某个分区ISR集合发生变化时，控制器负责通知所有的broker更新元数据信息。
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