某日早高峰收到 Elasticsearch 大量查询超时告警,不同于以往,查看 Elasticsearch 查询队列监控后发现,仅123节点存在大量查询请求堆积。
在Kubernetes中,您可以使用节点标签和调度策略来控制Pod在哪些节点上运行。如果节点的标签不正确或调度策略不当,可能会导致某些节点上的Pod过多,而其他节点则处于空闲状态。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
Couchbase 是一个具有高性能、可扩展性和可 用性强的数据库引擎。它可以让开发人员通过 NoSQL 的键值存储(二进制或者JSON)或者使用 N1QL 的形式对数据进行操作(N1QL 是非常类似于 SQL 的一种语法操作 JSON 数据的方式)。以现在整体架构来看,Couchbase 是往分布式数据库的方向发展下去。
实例在新建时,调度器可以根据当时集群状态选择最优节点进行调度,但集群内资源使用状况是动态变化的,集群在一段时间内就会出现不均衡的状态,需要 Descheduler 将节点上已经运行的 pods 迁移到其他节点,使集群内资源分布达到一个比较均衡的状态。有以下几个原因我们希望将节点上运行的实例迁移到其他节点:
1.文档编写目的 当HDFS的DataNode节点挂载多个磁盘时,往往会出现两种数据不均衡的情况: 1.不同DataNode节点间数据不均衡; 2.挂载数据盘的磁盘间数据不均衡。 特别是这种情况:当DataNode原来是挂载了几个数据盘,当磁盘占用率很高之后,再挂载新的数据盘。由于Hadoop 2.x 版本并不支持HDFS的磁盘间数据均衡,因此,会造成老数据磁盘占用率很高,新挂载的数据盘几乎很空。在这种情况下,挂载新的数据盘就失去了扩容HDFS数据盘的意义。 如果想要解决节点内多块磁盘数据不均衡的现象,就要
flink任务部署使用基于k8s的standalone集群,先在容器上部署flink集群再提交flink任务,其中flink任务的提交与taskmanager的创建、注册是同时进行的。
背景:业务在使用ES过程中频繁遇到集群Yellow或Red的场景,若对于ES不是很了解,针对繁多的异常场景经常无从下手。本文重点列举了一下健康值异常时的排查方式以及从代码中梳理了常见的问题场景。
| 导语 ES集群的分片均衡一直以来都显得比较神秘,他好像很有规律,但好像又很随机
次级索引(secondary index),即主键以外的列的索引;由于分区都是基于主键的,在针对有分区的数据建立次级索引时,就会遇到一些困难。
并不是所有的 Kubernetes 集群都有很大数量的机器, 一个 Pod 也有可能占用几十 G 内存, 希望读者能在阅读前就了解这样的现实.
李盖,容器产品中心后台开发,负责腾讯云 TKE 的对内自研上云业务,主要负责集群调度、资源效率提升、集群稳定性等方向。 引言 在 K8s 集群运营过程中,常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰,既影响了节点上 Pod 的稳定运行,也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题,平衡各个节点之间的资源使用率,应该基于节点的实际资源利用率监控信息,从以下两个策略入手: 在 Pod 调度阶段,应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行,不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较
在K8s集群治理过程中,常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点,既影响了当前节点上Pod的稳定运行,也会导致节点发生故障的几率的激增,为了应对集群节热点、负载不均衡等问题,需要动态平衡各个节点之间的资源使用率,因此需要基于节点的相关监控指标,构建集群资源视图
在容器化的基础上,我们已经通过一些手段,比如监控分析、弹性伸缩等降低了 k8s 集群的成本,取得了一定的成效。
Hadoop 分布式文件系统(Hadoop Distributed FilSystem),简称 HDFS,被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多的共同点。HDFS 是一个高容错性的文件系统,提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。HDFS 是 Apache Hadoop Core 项目一部分。
作者 | 林琳、王小童 华为是全球领先的 ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。终端业务是华为三大业务之一,其产品全面覆盖手机、个人电脑和平板电脑、可穿戴设备、移动宽带终端、家庭终端和消费者云等。华为终端云服务是为华为终端用户提供围绕数据、应用、出行、娱乐等众多场景的数字生活体验的功能与服务的统称,其业务覆盖华为云空间、华为智能助手、华为应用市场、Huawei Pay、华为天际通、华为视频、华为音乐、华为阅读、华为主题和生活服务等智慧云服务。 华为云终端将消息系统从 Kafka 迁移到 Pulsa
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler,DRS),可以动态地分配和平衡计算容量,将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率,智能分配资源,允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
CouchBase是一款开源的、分布式的、面向文档的NoSQL数据库,主要用于分布式缓存和数据存储领域。能够通过manage cache提供快速的亚毫米级别的k-v存储操作,并且提供快速的查询和其功能强大的能够指定SQL-like查询的查询引擎。Couchbase是一个较新的、发展迅速的nosql数据库技术。2014年,viber宣布使用couchbase替换mongodb,以适应10亿级的用户量,目前,couchbase已大量运用于生产环境,国内使用的公司主要有新浪,腾讯等。
timxbxu,腾讯云专家工程师,深耕云计算、Kubernetes、离在线混部、GPU 容器化领域,Kubernetes 社区积极贡献者。 jikesong,腾讯云异构计算研发负责人,KVM上第一个 GPU 全虚拟化项目 KVMGT 作者,对 GPU 虚拟化有深入的研究。 zoeyzyyan,腾讯云容器产品经理,专注资源管理、降本增效、云原生AI领域。 背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术,支持在多个容器间共享 GPU卡,并提供容器间显存、算力强隔离的能力,从而在更小粒度的使用 GPU 卡
这是一个目前普遍使用的调度算法,算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值,然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较,如大于阀值则说明负载较重应调小权值,反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法,研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下,动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性,包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
总第526篇 2022年 第043篇 Kafka在美团数据平台承担着统一的数据缓存和分发的角色,随着数据量的增长,集群规模的扩大,Kafka面临的挑战也愈发严峻。本文分享了美团Kafka面临的实际挑战,以及美团针对性的一些优化工作,希望能给从事相关开发工作的同学带来帮助或启发。 1. 现状和挑战 1.1 现状 1.2 挑战 2. 读写延迟优化 2.1 概览 2.2 应用层 2.3 系统层 2.4 混合层-SSD新缓存架构 3. 大规模集群管理优化 3.1 隔离策略 3.2 全链路监控 3.3 服务生命周期
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文,是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术,高性能全局一致性SCC和热备无感秒切,无论在跨机扩展还是跨机切换,都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线,目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度,演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
调度系统的本质是为计算服务或任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时,单独和整体的资源请求、硬件 / 软件 / 策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、在离线混合等不同应用场景的交织也带来了决策上的很多变化。
对于不同 object 进行分库存储,首先应该将数据与状态分离,即将 events 放在单独的 etcd 实例中,在 apiserver 的配置中加上--etcd-servers-overrides=/events#https://xxx:3379;https://xxx:3379;https://xxx:3379;https://xxxx:3379;https://xxx:3379,后期可以将 pod、node 等 object 也分离在单独的 etcd 实例中。
受全球疫情和经济放缓的影响,在国内,中小型企业正在逐步采用混合云,来实现满足数据安全、行业合规及业务发展的需求,混合云为企业提供两全其美优势。规划和构建混合云架构既是一种技术策略,也是一种财务工具。
Elasticsearch是一个开源的分布式文档存储和搜索引擎,可以近乎实时地存储和检索数据结构,它很大程度上依赖于Apache Lucence--一个用Java编写的全文搜索引擎。
吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮架构研发负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。 简介 调度系统的本质是为计算服务/任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此的基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU、内存、IO、差异化的资源设备等等一系列因素都会影响应用运行的表现。同时,单独和整体的资源请求、硬件/软件/策略限制、 亲和性要求、数据区域、负载间的干扰等因素以及周期性流量场景、计算密集场景、
现代互联网数据中心的规模随着应用服务需求的快速增长而不断扩大,但服务器资源利用率却一直很低,导致企业基础设施成本不断上涨。随着云原生技术的发展,混合部署成为了降低成本的一大手段。本文结合华为云云原生团队在混合部署方面的研究和实战,介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况,以及对未来的计划和展望。
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/how-to-set-hpa-for-kubernetes-app.html
今年 9 月,一家云原生数据仓库厂商上市,上市当天市值即破 700 亿美元,成为软件史上最大 IPO。更令人惊讶的是,从不投资上市公司的巴菲特,破例以 IPO 价购买价值 2.5 亿美元的股票,还从现股东处额外购买 404 万股原始股。
匡澄,中国移动云能力中心助理软件研发工程师,专注于云原生、微服务、算力网络等领域。
Elasticsearch 是一个开源的分布式 RElasticsearchTful 搜索引擎,作为一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,它可以快速存储、搜索和分析大量数据。同时,Elasticsearch 也支持具有负责搜索功能和要求的应用程序的基础引擎, 因此可以应用在很多不同的场景中。
## 优先级 TC 在检查 tablet 状态的同时,也会对非 HEALTHY 状态的 tablet 分配一个初始优先级。该优先级决定了在 TS 中的处理优先级。
简介 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是由腾讯云提供的兼容 Redis 协议的缓存数据库,具备高可用、高可靠、高弹性等特征。云数据库 Redis 服务兼容 Redis 2.8、Redis 4.0、Redis 5.0 版本协议,提供标准和集群两大架构版本。最大支持 4TB 的存储容量,千万级的并发请求,可满足业务在缓存、存储、计算等不同场景中的需求。 云数据库 Redis 的优势: 主从热备:提供主从热备,宕机自动监测,自动容灾。 数据备份:标准和集群架构数据持久化存储,可提供
Elasticsearch具有通用性,可扩展性和实用性的特点,集群的基础架构必须满足如上特性。合理的集群架构能支撑其数据存储及并发响应需求。相反,不合理的集群基础架构和错误配置可能导致集群性能下降、集群无法响应甚至集群崩溃。
在 K8s 集群治理过程中,常常会因 CPU 、内存等高使用率状况而形成热点,既影响了当前节点上 Pod 的稳定运行,也会导致节点发生故障的几率的激增。
在性能测试过程中,最重要的一部分就是性能瓶颈定位与调优。而引发性能瓶颈的原因是多种多样的,在之前的博客:常见的性能测试缺陷有进行介绍。这篇文章,来聊聊性能测试过程中的一些注意事项,以及常见的一些性能缺陷表现及如何进行定位分析并且调优。。。
Heroop帧的主要特征是通过将数据和计算分布在集群中的各节点服务器来实现分布式计算的目的。在计算逻辑和所需数据接近这一点上,并行计算分区后进行汇总。
在之前的一篇文章"PB级大规模Elasticsearch集群的运维与调优实践"中,指出了在集群每天产生大量分片,并且索引不能删除的情况下,需要对比较老的索引通过配置ILM策略进行Shrink,比如从60分片shrink到5或者10分片,从而从整体上降低集群整体的分片数量,避免集群不稳定现象的发生。
最近浪尖在纠结一个现在看起来很简单的问题。 现象描述 建集群的时候,datanode的节点数据磁盘总共是四块磁盘做矩阵成了一个7.2TB的sdb1(data1),两块通过矩阵做了一个3.6TB的sdc1(data2)磁盘,运维做的,历史原因。刚开始没有发现,然后集群过了一段时间,随着数据量的增加,发现集群有很多磁盘超过使用率90%告警,浪尖设置磁盘告警阈值是90%,超过阈值就会发短信或者微信告警,提醒我们磁盘将要满了进行预处理,但是通过hadoop的监控指标获取的磁盘利用率维持在55%+,这种情况下不应该
原理:Elasticsearch的请求的数据超过JVM堆内存设置,引发的集群异常。
通过控制每个索引的shard分布,来约束索引分片在集群中数据节点的分布范围,来实现不同业务索引由专用节点负载的效果。且该节点不会服务于其他索引。
这是一篇历史文章,貌似16还在负责做集群的时候遇到并解决的一问题。之所以发出来是因为感觉比较实用,自从公众号迁移之后,历史文章不能搜索了,所以浪尖每隔一段时间,抽一篇比较实用的历史文章发出来,以便于大家复习和新手来公众号搜索。
在介绍 Kubernetes 集群均衡器之前我们还是非常有必要再来回顾下 kube-scheduler 组件的概念。我们知道基本上所有的分布式系统都需要一个流程或应用来调度集群中的任务来执行,同样 Kubernetes 也需要这样一个调度器来执行任务,我们熟知的 kube-scheduler 组件就是扮演这个角色的,该组件是作为 Kubernetes 整个控制面板的一部分来运行的,并监听所有未分配节点新创建的 Pod,为其选择一个最合适的节点绑定运行。kube-scheduler 是如何来选择最合适的节点的呢?
作为整个团队的匠心之作,Milvus 2.3.0 历经 8 个月的设计与打磨,无论在新功能、应用场景还是可靠度方面都有不小的提升。
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