随着全球云计算产业高速发展,越来越多的企业选择业务上云,为了能够为广大用户提供更好、更全面的产品功能与使用体验,我们正在不断努力中。9月份,我们在容器服务的产品形态、功能支持以及用户体验上做了系列优化,并发布了如下特性:
构建高可用、高性能的通信服务,通常采用服务注册与发现、负载均衡和容错处理等机制实现。根据负载均衡实现所在的位置不同,通常可分为以下三种解决方案:
一个典型的OCP高可用架构是:master至少应为三个,且为奇数个(上面有etcd);
今天聊一下gRPC的服务发现和负载均衡原理相关的话题,不同于Nginx、Lvs或者F5这些服务端的负载均衡策略,gRPC采用的是客户端实现的负载均衡。什么意思呢,对于使用服务端负载均衡的系统,客户端会首先访问负载均衡的域名/IP,再由负载均衡按照策略分发请求到后端具体某个服务节点上。而对于客户端的负载均衡则是,客户端从可用的后端服务节点列表中根据自己的负载均衡策略选择一个节点直连后端服务器。
第一部分:高可用设计 一、Openshift架构 Openshift架构如上图,其核心组件有: ●Multiple Masters ●External etcd ●Routers ●Registr
在Kubernetes系统中,Master节点扮演着总控中心的角色,通过不间断地与各个工作节点(Node)通信来维护整个集群的健康工作状态,集群中各资源对象的状态则被保存在etcd数据库中。
在上一篇分享博客中,我们讲了EasyDSS负载均衡模块的优化由nginx方式变更为etcd方式,大家可以了解一下:如何通过ETCD实现EasyDSS分布式负载均衡?因此相应的转码模块的gRPC服务端及客户端的代码也要做一定的修改。
服务发现是怎么“火”起来的 我们知道,在写代码的时候,为了完成服务请求的时候,代码需要知道服务实例的IP地址和端口。所以说,服务发现,发现的是服务实例的IP地址和端口。 那么,为什么服务发现这两年比较
马哥linux运维 | 最专业的linux培训机构 ---- 随着CoreOS和Kubernetes等项目在开源社区日益火热,它们项目中都用到的etcd组件作为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库,渐渐为开发人员所关注。在云计算时代,如何让服务快速透明地接入到计算集群中,如何让共享配置信息快速被集群中的所有机器发现,更为重要的是,如何构建这样一套高可用、安全、易于部署以及响应快速的服务集群,已经成为了迫切需要解决的问题。etcd为解决这类问题带来了福音,本文将从etcd的应用场景开始,深入解读etcd的实
etcd 发音为/ˈɛtsiːdiː/,名字的由来,“distributed etc directory.”,意思是“分布式etc目录”,说明它存的是大型分布式系统的配置信息。 官网的一句话
etcd 发音为/ˈɛtsiːdiː/,名字的由来,“distributed etc directory.”,意思是“分布式etc目录”,说明它存的是大型分布式系统的配置信息。
好消息 我们改名啦! 腾讯云容器团队公众号 正式升级更名为 腾讯云原生 我们改版啦! 腾讯云原生特别版月报来袭 好消息当然少不了给大伙的福利,惊喜赶紧往下翻,数量有限,过时不候哦~ 云原生 新势力 云原生新势力,新鲜出炉、热气腾腾的产品新特性,总有一款牵动你的心~ 腾讯云容器服务公有云版TKE ● 新增ContainerNative网络负载均衡 ——支持CLB直连Pod 公有云版TKE为应用程序提供了负载平衡直通Pod的产品功能。优点如下: 1. 可以按照业务诉求自定义负载
携程的微服务框架产品从2013年发展至今,已经历了7年多的打造。其中所使用的服务注册中心也从最开始人工数据维护架构演进到了现在全自动、百万容量级的架构。本文将逐一回顾携程服务注册中心所经历的三轮迭代过程,并重点介绍最新的第三版架构的设计与实现。
2015年初,我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台,在此之前我们使用的是Amazon EC2。 尽管AWS-based steup我们一直用得很好,但使用自定义脚本和工具自动化部署的设置,对于运维以外的团队来说不是很友好,特别是一些小团队——没有足够的资源来了解这些脚本和工具的细节。这其中的主要问题在于没有“部署单元(unit-of-deployment)”,该问题直接导致了开发与运维之间工作的断层,而容器化趋势看上去是一个不错的方案。 如果你还没有做好将Docker和Kubernetes落地
2015年初,我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台,在此之前我们使用的是Amazon EC2。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
您可以使用kube-up或kube-down脚本为Google Compute Engine复制Kubernetes masters 。本文档介绍了如何使用kube-up / down脚本来管理高可用性(HA) masters,以及如何实现HA masters以与GCE一起使用。
最近一直想写这个话题,也一直在构思,但不知道从何入手,或者说不知道写哪方面。如果单纯写如何实现,这个未免太乏味枯燥了;而如果只是介绍现有成熟方案呢,却达不到我的目的。想了很久,准备先从微服务的架构入手,切入 服务发现 要解决什么问题,搭配常见的处理模式,最后介绍下现有的处理方案。
上篇文章介绍了云帮的设计思想,了解了产品设计思想之后咱们本篇文章开始介绍云帮的#技术架构#。 架构 云帮是按照面向服务的架构来设计的。目前大多数集群组件都是通过容器镜像的形式发布和运行的。后续我们会将
负载均衡(Load Balancing)是开源PaaS Rainbond的亮点功能,主要由“软件定义负载均衡”Rainbond-Entrance控制器完成。
云帮是按照面向服务的架构来设计的。目前大多数集群组件都是通过容器镜像的形式发布和运行的。后续我们会将所有的组件都容器化,通过Kubernetes集群保障组件的高可用。
核心组件组成: kubectl: 客户端命令行工具,将接受的命令格式化后发送给kube-apiserver,作为整个系统的操作入口。 kube-apiserver: 提供了资源操作的唯一入口,并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制;这是kubernetes API,作为集群的统一入口,各组件协调者,以HTTPAPI提供接口服务,所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储。 kube-scheduler: 资源调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上;它负责节点资源管理,接受来自kube-apiserver创建Pods任务,并分配到某个节点。它会根据调度算法为新创建的Pod选择一个Node节点。 kube-controller-manager: 负责维护集群的状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等;它用来执行整个系统中的后台任务,包括节点状态状况、Pod个数、Pods和Service的关联等, 一个资源对应一个控制器,而ControllerManager就是负责管理这些控制器的。 etcd: 集群的主数据库,保存了整个集群的状态; etcd负责节点间的服务发现和配置共享。etcd分布式键值存储系统, 用于保持集群状态,比如Pod、Service等对象信息。 kubelet: 负责维护容器的生命周期,负责管理pods和它们上面的容器,images镜像、volumes、etc。同时也负责Volume(CVI)和网络(CNI)的管理;kubelet运行在每个计算节点上,作为agent,接受分配该节点的Pods任务及管理容器,周期性获取容器状态,反馈给kube-apiserver; kubelet是Master在Node节点上的Agent,管理本机运行容器的生命周期,比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作。kubelet将每个Pod转换成一组容器。 container runtime: 负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行(CRI); kube-proxy: 负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡;它运行在每个计算节点上,负责Pod网络代理。定时从etcd获取到service信息来做相应的策略。它在Node节点上实现Pod网络代理,维护网络规则和四层负载均衡工作。 docker或rocket(rkt): 运行容器。 其中: master组件包括: kube-apiserver, kube-controller-manager, kube-scheduler; Node组件包括: kubelet, kube-proxy, docker或rocket(rkt); 第三方服务:etcd
本书主要介绍如何使用微服务来构建应用程序,现在是第四章。第一章已经介绍了微服务架构模式,并讨论了使用微服务的优点与缺点。第二章和第三章介绍了微服务间的通信,并对不同的通信机制作出对比。在本章中,我们将探讨服务发现(service discovery)相关的内容。
在分布式系统中,如何管理和协调各个节点之间的状态一直是一个核心问题。etcd作为一种开源、高可用的分布式键值对存储系统,为解决这个问题提供了一种优雅的方案。从这篇文章开始,我们将一起走进etcd的世界,了解它的基本概念、优势以及如何使用它进行分布式高可用的键值对存储。
负载均衡(Load Balancing)是开源PaaS Rainbond的亮点功能,主要由“软件定义负载均衡”Rainbond-Entrance控制器完成。 本文将围绕设计架构和实现介绍Rainbond-Entrance。 为什么需要负载均衡 Rainbond内部网络划分支持多租户,每个租户都有一个私有的IP段,不同租户的网络相互不可见。当我们把一个容器化应用部署到Rainbond,Rainbond会为该容器分配一个内部IP,用于同一租户中不同应用在集群内部的通信,而集群外部无法直接访问,因此我们需要有一
Kubernetes 已经成为容器编排领域的王者,它是基于容器的集群编排引擎,具备扩展集群、滚动升级回滚、弹性伸缩、自动治愈、服务发现等多种特性能力。
Spring Cloud是一个相对比较新的微服务框架,2016年才推出1.0的release版本。虽然Spring Cloud时间最短,但是相比Dubbo等RPC框架,Spring Cloud提供的全套的分布式系统解决方案。
kubernetes(简称k8s)是一种用于在一组主机上运行和协同容器化应用程序的管理平台,皆在提供高可用、高扩展性和可预测性的方式来管理容器应用的生命周期。通过k8s,用户可以定义程序运行方式、部署升级策略、动态伸缩容,使得用户以一种更灵活可靠的方式来管理应用程序。
当我们谈论微服务架构时,我们在谈论什么? 服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理(断路器与限流)、监控与报警、数据存储与共享、日志分析…… 除了以上自然联想到的技术点,还有如Spring Cloud、Dubbo这样在过去几年受到广泛关注和应用的微服务架构框架,以及最近数个月内在国内外技术圈异军突起的Service Mesh。 什么是ServiceMesh Service Mesh是一种非入侵、透明化的微服务治理框架。作为服务与服务直接通信的透明化管理框架,Service Mesh不限制服务开发语言、
pod 相当于一个容器,pod 有独立的 ip 地址,也有自己的 hostname,利用 namespace 进行资源隔离,相当于一个独立沙箱环境。
一个目标:容器操作;两地三中心;四层服务发现;五种Pod共享资源;六个CNI常用插件;七层负载均衡;八种隔离维度;九个网络模型原则;十类IP地址;百级产品线;千级物理机;万级容器;相如无亿,K8s有亿:亿级日服务人次。
服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理(断路器与限流)、监控与报警、数据存储与共享、日志分析……
前面我们课程中的集群是单 master 的集群,对于生产环境风险太大了,非常有必要做一个高可用的集群(https://kubernetes.io/zh/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/ha-topology/),这里的高可用主要是针对控制面板来说的,比如 kube-apiserver、etcd、kube-controller-manager、kube-scheduler 这几个组件,其中 kube-controller-manager 于 kube-scheduler 组件是 Kubernetes 集群自己去实现的高可用,当有多个组件存在的时候,会自动选择一个作为 Leader 提供服务,所以不需要我们手动去实现高可用,apiserver 和 etcd 就需要手动去搭建高可用的集群的。
Kubernetes是Google开源的一个容器编排引擎,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用,Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效。它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。在生产环境中部署一个应用程序时,通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。
负载均衡(Load Balancing)是开源PaaS Rainbond的亮点功能,主要由“软件定义负载均衡”Rainbond-Entrance控制器完成。 本文将围绕设计架构和实现介绍Rainbond-Entrance。 为什么需要负载均衡 Rainbond内部网络划分支持多租户,每个租户都有一个私有的IP段,不同租户的网络相互不可见。当我们把一个容器化应用部署到Rainbond,Rainbond会为该容器分配一个内部IP,用于同一租户中不同应用在集群内部的通信,而集群外部无法直接访问,因此我们需要有一个
1、k8s的node默认已经有高可用了,因为在pod会随机分配到各个node上,如果有pod挂了,就会分配到其他node上,所以这里主要是做一下master的高可用。
BorgMaster:负责请求分发,整个集群的大脑 BorgLet:真正运行的节点,提供计算 sheduler:调度器,将数据写入到Paxos(键值对数据库)BorgLet监听Paxos数据库,如果发现有自己的请求则处理相应的任务
本节目标: 要求会画bolg系统和kubernetes系统的架构图, 并且知道架构每一部分的作用.
gRPC是一个跨语言的微服务框架,但gRPC本身不支持微服务框架生态圈的一些功能,比如注册中心,限流,熔断等,今天我们就看看如何利用gRPC提供的接口实现简单的注册中心,文章将介绍什么是注册中心、注册中心方案,常用的注册中心实现方式,优劣,以及为gRPC-go实现一个注册中心。
Spring Cloud是一个相对比较新的微服务框架,2016年才推出1.0的release版本. 虽然Spring Cloud时间最短, 但是相比Dubbo等RPC框架, Spring Cloud提供的全套的分布式系统解决方案。
虽然 Docker 已经很强大了,但是在实际使用上还是有诸多不便,比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案,比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等,其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。
虽然 Docker 已经很强大了,但是在实际使用上还是有诸多不便,比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案,比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等,其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。也可参考:k8s 和 Docker 关系简单说明
作者简介 Yellowsea,携程资深技术支持工程师,负责四层负载均衡研发及私有云k8s cloud provider开发,关注Kubernetes、Linux Kernel、分布式系统等技术领域。 前言 在携程的服务流量接入架构中,一般是采用四层负载均衡与七层负载均衡相结合的方式,其中四层负载均衡支撑着业务运行的关键部分。在业务流量不断增长的过程中,不断考验着四层负载均衡的性能及可靠性。由于原硬件四层负载均衡存在成本高、采购周期长、HA工作模式等问题,原有的体系难以满足快速增长的业务需求,迫切需要在开源
Kubernetes是谷歌开源的容器集群管理系统,是Google多年大规模容器管理技术Borg的开源版本,主要功能包括:
Kubernetes 是一个跨主机集群的 开源的容器调度平台,它可以自动化应用容器的部署、扩展和操作 , 提供以容器为中心的基础架构。
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