节点是组成k8s集群的基本单位,Pod的容器最终是需要在节点上创建并运行起来,因此节点健康状态直接影响到了k8s集群和用户容器的健康。 在每个人入门容器的第一课,都会了解到容器在节点上是基于namespace和cgroup来做隔离,可是仅仅是相互之间做隔离,就足够了吗? 在容器应用落地和长期的运维过程中,会面临比隔离更多的实际需要面对的问题。归结起来,有两大类: 当众多的容器在节点上运行起来,如何能保证容器的行为不会影响到节点的其他容器,或者甚至把节点搞挂? 这个问题,是长期的k8s运维中会经常面对的一个问
在维护一个容器组成的基础设施部分,运行的时间长了,总是会碰到各种各样的磁盘问题,不是日志不规范,就是各种路径不对。
容器中的磁盘文件随着容器的生而生,随着容器的死而灭,这给运行在容器中的重要应用来说存在一些问题:
通俗的来说容器其实是一种沙盒技术。顾名思义,沙盒就是能够像一个集装箱一样,把你的应用“装”起来的技术。这样,应用与应用之间,就因为有了边界而不至于相互干扰;而被装进集装箱的应用,也可以被方便地搬来搬去。不过,这两个能力说起来简单,但要用技术手段去实现它们,确并不是很容易。所以,本篇文章就来剖析一下容器的实现方式
自从上世纪 90 年代硬件虚拟化被主流的技术广泛普及之后,对数据中心而言,发生的最大的变革莫过于容器和容器管理工具,例如:Docker。在过去的一年内,Docker 技术已经逐渐走向成熟,并且推动了大型初创公司例如 Twitter 和 Airbnb 的发展,甚至在银行、连锁超市、甚至 NASA 的数据中心都赢得了一席之地。当我几年前第一次直到 Docker 的时候,我还对 Docker 的未来持怀疑的态度,我认为他们是把以前的 Linux 容器的概念拿出来包装了一番推向市场。但是使用 Docker 成功进行
当前Kubetnetes已经成为容器编排领域事实的行业标准,越来越多的公司选择使用Kubernetes来搭建其容器云平台。本次分享主要介绍滴滴弹性云在围绕Kubernetes打造企业级私有云过程中的一些实践经验和教训,为同样正走在企业云化转型道路上的朋友们提供一些启发和帮助。
进入服务器终端,由于使用的是FinalShell界面中就已经提示了磁盘已经满了的状态,所以基本可以确定为因为磁盘满了导致的。
表空间是数据库系统中数据库逻辑结构与操作系统物理结构之间建立映射的重要存储结构,它作为数据库与实际存放数据的容器之间的中间层,用于指明数据库中数据的物理位置。任何数据库的创建都必须显式或隐式的为其指定表空间,且数据库中的所有数据都位于表空间中。
Docker 是一个开源的应用容器引擎,基于 Go 语言 并遵从Apache2.0协议开源。
例如我的虚拟机虚拟出50g的硬盘,实际上我的本机的磁盘空间只用了5g。其余的都是虚拟出来的。
上面步骤操作完后(上面清理日志方法,可能对于收集日志程序会丢失一些日志,但一般情况能接受),可以选择驱赶节点上所有pod(kubectl drain ${node-name} )再优化Docker配置。也可以不驱赶节点上pod,在现基础上优化容器日志方法,优化配置后重启 Docker,这会导致节点上pod中断一会,如果前端反向代理具备重试机制一般不会影响业务正常访问。
我是知乎技术中台工程师,负责知乎存储相关的组件。我的分享主要基于三个,第一,简单介绍一下Kafka在知乎的应用,第二,为什么做基于Kubernetes的Kafka平台。第三,我们如何去实现基于Kubernetes的kafka平台。
看到一个错误是: We're sorry but house doesn't work properly without JavaScript enabled. Please enable it to continue.
Linux Cgroups(Linux Control Group)是 Linux 内核中用来为进程设置资源限制的一个功能。它最主要的作用就是限制一个进程组能够使用的资源上限,包括 CPU、内存、磁盘、网络带宽等。此外,Cgroups 还能够对进程进行优先级设置、审计,以及将进程挂起和恢复等操作。
好吧,我承认我标题党了。但是这篇内容应该让你从一个新的角度理解Docker的本质是什么。
所以会以Docker和Kubernetes项目为核心,为你详细介绍容器技术的各项实践与其中的原理。
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具,tc命令有三个主要的概念,是qdisc、class和filter,qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc,在控制传输速度的方面大致有两种用法
容器本身没有价值,有价值的是“容器编排” 一旦“程序”被执行起来,它就从磁盘上的二进制文件,变成了计算机内存中的数据、寄存器里的值、堆栈中的指令、被打开的文件,以及各种设备的状态信息的一个集合。像这样一个程序运行起来后的计算机执行环境的总和,就是我们今天的主角:进程。 容器技术核心功能,就是通过约束和修改进程的动态表现,从而为其创造出一个“边界”
程序明明在我本地跑得好好的,怎么部署上去就出问题了?如果要在同一台物理机上同时部署多个 node 版本并独立运行互不影响,这又该怎么做?如何更快速的将服务部署到多个物理机上?
jinkens 之前是我使用docker部署的,因为要推送到私有库,需要改下配置,重启docker。重启之后所有的镜像没有了,容器也没有了,诡异。
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容器其实是一种沙盒技术。顾名思义,沙盒就是能够像一个集装箱一样,把你的应用“装”起来的技术。这样,应用与应用之间,就因为有了边界而不至于相互干扰;而被装进集装箱的应用,也可以被方便地搬来搬去,这不就是 PaaS 最理想的状态嘛。
这是之前的文章: docker︱在nvidia-docker中使用tensorflow-gpu/jupyter
理论上,Reduce阶段只能在所有Map阶段结束之后启动(未结束的Map任务可能产生新的key/value对,对应该key的Reduce任务需要等待Map完成)。这种两个阶段之间的隔离操作叫做barrier。
Linux容器中用来实现“隔离”的技术手段:Namespace。 Namespace实际上修改了应用进程看待整个计算机“视图”,即它的“视线”被操作系统做了限制,只能“看到”某些指定的内容。对于宿主机来说,这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有区别。
Linux 命名空间对全局操作系统资源进行了抽象,对于命名空间内的进程来说,他们拥有独立的资源实例,在命名空间内部的进程可以实现资源可见。 对于命名空间外部的进程,则不可见,实现了资源的隔离。这种技术广泛的应用于容器技术里。
docker的理念将运行的环境打包形成容器运行,运行可以伴随容器,但是我们对数据的要求是希望持久化,容器之间可以共享数据,Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据作为容器的一部分保存下来,那么当容器被删除之后,数据也就没了。而且,如果不进行数据卷挂载的话,对容器配置文件进行修改需要进入容器内部修改,十分麻烦,我们对容器为了能够保存数据并且方便修改,在docker容器中使用卷。
随着业务容器化的推进,经常有客户抱怨应用 QPS 无法和在物理机或者云主机上媲美,并且时常会出现 DNS 查询超时、短连接 TIME_OUT、网络丢包等问题,而在容器中进行调优与诊断的效果因为安装工具的复杂度大打折扣。本文基于网易轻舟中间件业务容器化实践,总结容器场景下的性能调优心得,供读者参考。
容器本身没有太大价值,有价值的是“容器编排” (相当于是说,技术本身没有价值,价值在于解决实际问题)
ChaosBlade可针对多达7个场景开展故障注入实验,但网上官方的中英文文档质量欠佳,内容缺失,真心没有站在一般用户的角度来写,只能通过运行blade命令的help了解究竟有什么功能。
卷就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享数据的特性:
大家好,我是Coder哥,最近在交付项目,部署脚本,k8s, docker用的比较多,我发现一个问题,大家对k8s的监控聊的比较多,但是对docker的监控好像兴致不是很高,可能是现在用docker部署整套项目的公司比较少的原因吧。由于自己的项目用docker比较多(穷逼没钱搞k8s),我们今天来聊聊Docker中的监控。
镜像是一个包含程序运行必要依赖环境和代码的只读文件,其本质是磁盘上一系列文件的集合。它采用分层的文件系统,将每一次改变以读写层的形式增加到原来的只读文件上。镜像是容器运行的基石。
Podman是一个基于libpod库开发的容器运行时,用于在Linux操作系统上管理和运行容器。与传统的Docker容器运行时不同,Podman无需依赖Docker守护进程,它可以在不同的Linux发行版中独立运行。
在使用 docker 运行容器时,默认的情况下,docker没有对容器进行硬件资源的限制,当一台主机上运行几百个容器,这些容器虽然互相隔离,但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制,那么容器之间会互相影响,小的来说会导致容器资源使用不公平;大的来说,可能会导致主机和集群资源耗尽,服务完全不可用。
首先一个点,明白为什么要搭建集群。搭建集群的目的主要是为了避免单点故障,提高系统的高可用和性能的线性扩展。
docker的命令分老版命令格式和新版命令格式,新版命令主要是更直观了,添加了镜像[image]和容器[container]来区分命令,简单举例对比:
PS:(梳理概念)pod里面包括N个容器,service里面包括pod,Deployment可能包括service或者是pod。
闭上眼睛,你就是全世界,全世界就是你,冥想。。。了解一下风的流动,感受一下风的温度。。。
容器其实就是一种沙盒技术,作为一个“盒子”可以把应用装起来,使得各个应用之间不相互干扰,并且被装进“盒子”的应用,可以很方便地搬来搬去。
Application Transformer for Taznu 可帮助组织发现应用程序类型、可视化应用程序拓扑、根据分数选择现代化方法以及容器化和迁移旧应用程序以满足业务需求。 传统单体应用进行容器化改造,如果不做应用、中间件、数据库的拆分,需要能容器内同时运行多个进程;但是由于容器引擎 (docker 或者containerd)只能运行一个进程容器的设计,并不推荐容器内运行多个进程,它希望的是一个进程一个容器,走微服务方向。然而实际生产过程中并没有这么理想,总是会有需要多个进程运行在同一容器的需要。
容器磁盘上的文件的生命周期是短暂的,这就使得在容器中运行重要应用时会出现一些问题。首先,当容器崩溃时,kubelet 会重启它,但是容器中的文件将丢失——容器以干净的状态(镜像最初的状态)重新启动。其次,在Pod 中同时运行多个容器时,这些容器之间通常需要共享文件。Kubernetes 中的 Volume 抽象就很好的解决了这些问题。
之前的文章中,我们对k8s能够解决的问题做了简单介绍,简单来说,它解决的问题是容器的编排与调度,它的核心价值在于:运行在大规模集群的任务之间,实际上存在着各种各样的关系,这些关系的处理,才是任务编排和系统管理最困难的地方,k8s就是为了这个问题而生的。
在上一篇文章中,我详细介绍了 Linux 容器中用来实现“隔离”的技术手段:Namespace。而通过这些讲解,你应该能够明白,Namespace 技术实际上修改了应用进程看待整个计算机“视图”,即它的“视线”被操作系统做了限制,只能“看到”某些指定的内容。但对于宿主机来说,这些被“隔离”了的进程跟其他进程并没有太大区别。
市面上介绍macos系统知识的极少,而且macos在硬盘分区管理上的理念和windows系统有很多不同,其中分区、容器、宗卷的概念更是让很多人摸不着头脑,我在网上查了一圈,发现能把这些概念准确说清楚的文章确实不多。今天我就结合macos的“磁盘工具”软件来捋一捋这几个概念,一次性把它说清楚。
在日常使用计算机过程中,通常是一组硬件(CPU、内存、磁盘空间等)同时运行1个操作系统,这对于个人计算机来说完全OK,但是对于大型计算机来说,硬件资源非常强大,如果同时只有1个操作系统,就无法满足多用户同时使用,程序也无法做到完全隔离运行,这就会导致资源浪费、或者由于资源竞争、环境冲突带来程序运行问题,所以虚拟化技术应运而生,虚拟化软件(KVM、VMware、VirtualBox、Hyper-V等)可以把硬件资源(CPU、内存、磁盘空间等)作为逻辑资源管理起来,这样就可以把硬件资源进行逻辑分割并安装独立的操作系统也通常称为虚拟机,这样就可以把一套硬件资源提供给多个用户使用,各自运行的程序互不干扰,这也为云技术的发展提供了基础,云厂商基于KVM或者自己的虚拟化技术把云服务发展的一路向好
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