如果原始节点意外关闭或最终处于不可恢复状态（例如硬件故障或操作系统无响应），此功能允许有状态工作负载在其他正常节点上重新启动。 什么是节点非正常关闭？...如果 Pod 还在已关闭的节点上，并且未在正在运行的节点上重新启动，则有状态应用程序将无法正常运行。 在节点非正常关闭的情况下，您可以在节点上手动添加out-of-service污点。...一旦已停止服务的节点的所有工作负载 Pod 都移动到新的节点，并且关闭的节点已恢复，应该在受影响的节点恢复后删除该节点上的污点，保证后续的 Pod 可以安排在该节点上。 稳定版中有哪些新内容？...此功能要求用户手动向节点添加污点以触发工作负载故障转移，并在节点恢复后删除污点。未来，我们计划找到方法来自动检测和隔离关闭/失败的节点，并自动将工作负载故障转移到另一个节点。...diffusion AI 绘图二次开发，代码现成，拿走即用 MacOS 上好用的 ChatGPT 客户端推荐 docker-compose 快速部署 ZK 保姆级教程 实验理解 K8S 滚动更新时如何实现零宕机
2、故障分析 出现问题，先二话不说，马上重启各服务器，尽快恢复集群，降低对业务的影响，接下来开始对日志进行分析。...发现 broker 日志中有打印出 shutdownHook，表示在进程退出之前执行了启动时注册时的退出钩子函数，说明 broker 是正常停止的，并且也不可能是 kill -9 命令，肯定是显示的执行了...shutodown 或 kill 命令，于是立马使用 history 命令 查看历史命令，都未在指定时间执行过该命令，并且切换到 root 命令后，同样使用 history 命令，并未发现端倪。...这个命令是有问题的，没有使用 nohup ，如果会话失效，该进程就会被退出，为了验证，我们再查一下进程退出时的日志： ? 发现在故障发生点确实有 Removed 相关的日志。...-b 192.168.x.x:10911 -n 192.168.x.x:9876 -k brokerPermission -v 6 本文的故障分析与处理就介绍到这里，本文重点讲解了故障的分析过程以及
当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。...快照文件称为RDB文件，默认是保存在当前运行目录 sava #由Redis主进程来执行RDB，会阻塞所有命令 bgsava #由子进程来执行RDB bgsava开始时会fork主进程的到子进程，子进程共享主进程的内存数据...完成fork后读取内存数据并写入RDB文件 fork采用copy-on-write技术： 当主进程执行读操作时，访问共享内存； 当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作 注意：关闭...这里就需要使用redis的哨兵来进行故障恢复，节点选举，服务监控 监控：Sentinel会不断检查你的master和slave是否按预期在工作 自动故障恢复：如果master故障,Sentinel会将一个...当故障实例恢复后也以新的master为主 通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis客户端 Sentinel基于心跳机制检测服务状态，
使用分布式锁可以确保同一时间只有一个节点能够执行该任务，避免重复执行和资源浪费。什么时候使用当需要在分布式环境中确保同一时间只有一个进程或节点能够访问和操作共享资源时，就可以考虑使用分布式锁服务。...资源竞争激烈：当多个进程或节点竞争访问和操作共享资源时，可以使用分布式锁来协调这些进程或节点的访问。容错能力强：当需要确保系统在出现故障时能够恢复到一致的状态时，可以使用分布式锁来协调各个节点的操作。...提高系统稳定性：通过避免资源竞争和冲突，减少系统崩溃和故障的风险，提高系统的稳定性。优化资源使用：通过协调多个进程或节点的访问，避免重复执行和资源浪费，优化资源的使用效率。...当Checkpointing被触发时，Flink会自动保存这些状态。当作业失败时，Flink会自动从最近的Checkpoint点恢复这些状态。...故障恢复：当作业失败时，Flink会从最近的已完成Checkpoint进行状态恢复，重新构建出一致的数据流视图。
提供此弹性的一种方法是定期捕获执行图的快照，以后可以使用该快照从故障中恢复。 快照是执行图的全局状态，捕获所有必要信息以从该特定执行状态重新启动计算。...3.2 非循环数据流的ABS 当执行过程被分成多个stages时，可以在不保存通道状态的情况下执行快照。...故障恢复 有几种故障恢复方案可以使用一致的快照。...快照协调器作为jobmanager上的actor进程来实现，该进程为单个作业的执行图保持全局状态。协调器定期向执行图的所有源注入阶段barriers。...在重新配置时，最后的全局快照状态在运算符中从分布式内存持久存储中恢复。 【完】
常用的容错方法包括检查点和故障恢复。 容错机制在流计算中起着至关重要的作用，它能够确保系统在面临各种故障和异常情况时仍能够保持稳定运行。...检查点机制通过定期保存系统的状态信息，包括数据流的位置、状态和元数据等，以便在发生故障时能够快速恢复系统的状态。...这样即使系统发生故障，检查点数据也能够被恢复。 恢复系统状态：当系统发生故障时，可以使用最近的检查点数据来恢复系统的状态。...系统会根据检查点数据重新加载数据流的位置、状态和元数据等，以便从故障前的状态继续进行计算。 除了检查点机制，故障恢复也是常用的容错方法之一。...发现故障：当系统发生故障时，例如计算节点崩溃或数据流处理速度过慢等，系统会及时发现并记录故障信息。 处理故障：一旦发现故障，系统会根据故障类型和严重程度采取相应的故障处理策略。
本文简要介绍CynosDB for PostgreSQL架构，事务并发机制，缓存管理及数据加载，写数据流程，以及恢复等方面，后续将进一步补充相关信息，本文仅供参考，交流和学习，感谢您阅读！...可靠性： 数据库实例上的Agent持续监控 数据库实例及其运行状况，发生数据库故障时，Agent将自动重启数据库及相关进程，而不需要对数据库重做日志进行崩溃恢复回放，从而大大减少启动时间。...说明：关于 全页写，因后台写进程刷脏页时，由于机械盘故障导致数据页损坏，而且根据XLOG记录无法在损坏的页面上重放来恢复（可通过全量XLOG恢复，但代价极大），故PostgreSQL采用全页写方式来解决此问题...CynosDB 恢复 传统的数据库都依赖于类似 ARIES 恢复协议来实现故障恢复，而CynosDB 使用状态机复制技术 State machine replication来避免故障恢复, 不需要...当发生崩溃或硬件故障时，重启系统后发现数据库处于不一致状态或未正确关闭，则数据库管理系统将检查未提交事务日志并回滚这些事务所做的更改，所有已提交但尚未在数据库物化的事务则重新应用日志，两者都是确保事务的原子性和持久性
（默认是服务停止时执行RDB）# 进入redis命令行接口redis-cli# 由Redis主进程来执行RDB，会阻塞所有命令save # 开启子进程执行RDB，避免主进程受到影响bgsave2.1.1...单机安装Redis由于Redis的默认使用RDB持久化，手动关毕redis服务，会自动生成快照，启动时自动恢复快照信息，但是宕机不会生成快照。...当主进程执行读操作时，访问共享内存。当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作。2.1.14 RDB的缺点RDB执行间隔时间长，两次RDB之间写入数据有丢失的风险。...**自动故障恢复**：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主。...最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点。
对于一个分布式计算引擎（尤其是7*24小时不断运行的流处理系统）来说，由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的，因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行...从广义上来讲，任何一个程序，在运行时的某一时刻其进程中各个字段、变量在内存中的值，都是状态。...在进行状态存储时，仅存储该字段的值。在作业重启时，只需恢复该字段的值。 存储数据本身：在计算模型中，以数据集的方式处理数据。...如果一个进程的上游有多条数据流，那么它应该在接受到哪个Barrier时触发状态存储操作呢？...以上图为例，当最右边的进程接收到下面的数据流传来的Barrier时，它可以先不触发任何操作，该数据流后面的数据也暂时不做处理，而是将这些数据接收到缓存中。上面的数据流照常处理。
对于流计算而言，毫无疑问最核心的特点是它的低时延能力，这主要是来自对数据不落磁盘就进行计算的内部机制，但这也带来了数据可靠性的问题，即有节点失效或者网络异常时，如何在节点间进行合适的协商来进行重传。...图二 Driver故障恢复 Driver失败重启后： 恢复计算（图二中的橙色箭头）：使用Checkpoint数据重启driver，重新构造上下文并重启接收器。...通过如上的数据备份和恢复机制，Driver实现了故障后重启、依然能恢复Streaming任务而不丢失数据，因此提供了系统级的数据高可靠。...不是所有的IO系统都支持重发，这至少需要实现数据流的持久化，同时还要实现高吞吐和低时延。...kv._2.offset) Some(rdd) } 预写日志 Write Ahead Log Spark 1.2开始提供了预写日志能力，用于Receiver数据及Driver元数据的持久化和故障恢复
三、问题现象 3.1 CPU： master 节点会异步生成 RDB 快照，数据量非常大时 fork 子进程非常耗时，同时 CPU 会飙升，且会影响业务正常响应。...四、出现的场景 单master节点（主机上只有一台redis实例）当机器发生故障导致网络中断或重启恢复时。 多master节点在同一台机器上，当机器发生故障导致网络中断或重启恢复时。...大量slave节点同时重启恢复。...复制缓冲区过小，缓冲区的上限是由client-output-buffer-limit配置项决定的，当slave还在恢复RDB快照时，master节点持续产生数据，缓冲区如果被写满了，会导致slave节点连接断开...或调整 slave 架构层级，在 Redis 4.0 版本之后，sub-slave 订阅 slave 时将会收到与 master 一样的复制数据流。 图片
一、核心特点 1.1、流批一体 1、无界数据 无界数据是持续产生的数据，所以必须持续的处理无界数据流。因为输入是无限的，没有终止时间。...2、有界数据 有界数据就是在一个确定的时间范围内的数据流，有开始有结束，一旦确定了就不会再改变。...当进程挂掉时，将自动启动一个新进程来接管它工作。 高可用性设置 Flink具有高可用性模式特性，可消除所有单点故障。HA模式基于Apache Zookeeper。...一致性 Flink的恢复机基于应用程序状态的一致性检查点。如果发生故障，将重新启动应用程序并从最新的检查点加载其状态。...TaskManager：接收JobManager分发的子任务，根据自身的资源情况，管理子任务的启动、停止、销毁、异常恢复等生命周期阶段。
在Flink状态管理详解这篇文章中，我们介绍了Flink的状态都是基于本地的，而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎，分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题，那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢...Flink定期保存状态数据到存储上，故障发生后从之前的备份中恢复，整个被称为Checkpoint机制，它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。...因此，这种方式能够享受本地内存的快速读写访问，也能保证大容量状态作业的故障恢复能力。 RocksDBStateBackend 这种方式下，本地状态存储在本地的RocksDB上。...当发生故障时，一部分数据有可能已经流入系统，但还未进行Checkpoint，Source的Checkpoint记录了输入的Offset；当重启时，Flink能把最近一次的Checkpoint恢复到内存中...Checkpoint的初衷是用来进行故障恢复，如果作业是因为异常而失败，Flink会保存远程存储上的数据；如果开发者自己取消了作业，远程存储上的数据都会被删除。
数据恢复 Namenode和SecondaryNamenode的工作目录存储结构完全相同，当Namenode故障退出需要重新恢复时，可以从SecondaryNamenode的工作目录中将fsimage拷贝到...集群如何恢复block初始副本数量的问题）。...Datanode掉线判断时限参数 Datanode进程死亡或者网络故障造成Datanode无法与Namenode通信时，Namenode不会立即把该Datanode判定为死亡，要经过一段时间，这段时间称作超时时长...HDFS写数据流程 ?...Datanode之间pipeline传输文件时，一般按照就近可用原则 a) 首先就近挑选一台机器 b) 优先选择另一个机架上的Datanode c) 在本机架上再随机挑选一台 HDFS读数据流程 ?
现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先，他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次，持久化存储所有传输中的记录以及算子状态，这会导致比所需的快照要更大。...这是一种适用于现代数据流执行引擎的轻量级算法，可最大限度地减少空间需求，让快照发生时对系统的影响降到最低。...Asynchronous Barrier Snapshotting 为了提供一致性结果，分布式处理系统需要对失败任务进行恢复。提供这种弹性的一种方法是定期捕获执行图的快照，然后可以用它来从故障中恢复。...我们确保每个快照 G * 都保留某些属性，例如最终性 Termination 和可行性 Feasibility，以便在故障恢复后保证结果的正确性。...故障恢复 在这提供关于故障恢复操作的简要说明。有几种故障恢复方案可用于一致性快照。
这需要隔离工作负载，在峰值工作负载时进行扩展，并在非高峰时段减少计算资源，同时防止数据丢失。...将流量转换为异步进程是一种常见的解决方案，它允许更有效地扩展和快速分配计算资源。Apache Kafka 等数据流平台非常适合高效管理海量数据。...当主题在自助数据平台的控制平面中注册时，将根据环境的阶段应用不同的计算资源优化策略。在开发中，主题通常与其他进程共享集群，较少强调数据保留，并且大多数数据会在几天内被丢弃。...以下是在规划高可用性、灾难恢复和弹性时的一些建议。 高可用性 由控制平面管理的自动化部署过程在建立 稳健的高可用性策略 中发挥着关键作用。...灾难恢复 故障恢复速度更快会因数据复制增加而导致成本上升，从而导致更高的带宽开销，并要求始终处于开启状态（主动-主动）设置，使硬件使用量翻倍。
需要保证数据不丢不重，恰好计算一次，尤其是当状态数据非常大或者应用出现故障需要恢复时，要保证状态不出任何错误。 一般流处理任务都是7*24小时运行的，程序的可靠性非常高。...假如我们使用一个持久化的备份系统，不断将内存中的状态备份起来，当流处理作业出现故障时，需要考虑如何从备份中恢复。而且，大数据应用一般是横向分布在多个节点上，流处理框架需要保证横向的伸缩扩展性。...检查点 在上面介绍了Flink的算子都是基于本地的，而Flink又是一个部署在多节点的分布式系统，分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题，那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢？...Flink的Checkpoint机制设计初衷为：第一，Checkpoint过程是轻量级的，尽量不影响正常数据处理；第二，故障恢复越快越好。...绝大多数工作是由Flink来处理的，比如Flink会定期执行快照，发生故障后，Flink自动从最近一次Checkpoint数据中恢复。
# Redis哨兵的作用 Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。...其作用可概述为： 监控：哨兵会不断检查master和slave是否按期工作 自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。...，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令： 主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。...当sentinel认为实例客观下线时，就需要重新选举master节点。...最后，针对故障的节点sentinel会强制修改其对应的配置文件标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点。
基于大数据引擎的算子，我们可以定义一个数据流的逻辑视图，以此完成对大数据的计算。剩下那些数据交换、横向扩展、故障恢复等问题全交由大数据引擎来解决。...同时，JobManager还负责管理TaskManager，收集作业的状态信息，生成检查点和故障恢复等问题。...然而，由于大数据系统一般运行在多台机器上，可能会遇到进程被杀、机器宕机、网络抖动等问题，一旦出现宕机等问题，该机器上的状态以及相应的计算会丢失，因此需要一种恢复机制来应对这些潜在问题。...Flink使用一致性检查点（Consistent Checkpoint）技术来做故障恢复。...图 21 Checkpoint和Savepoint Checkpoint是Flink定期触发并自动执行的故障恢复机制，以应对各种意外情况，其设计初衷主要是针对容错和故障恢复。
实时流处理系统必须可以7*24小时工作，因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力。最开始，Spark Streaming就支持从driver和worker故障中恢复。...然而，从有些数据源导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。...然而，Spark Streaming的长时间正常运行需求需要其应用程序必须也具备从driver进程（协调各个worker的主要应用进程）故障恢复的能力。...当driver进程失败时，所有在standalone/yarn/mesos集群运行的executor，连同它们在内存中的所有数据，也同时被终止。...接收数据（蓝色箭头）——接收器将数据流分成一系列小块，存储到executor内存中。另外，在启用以后，数据同时还写入到容错文件系统的预写日志。
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