在 K8s 中,使用 helm 部署 redis 主从模式,一主可以有多从,可指定任意数量的从节点,扩容缩容都很方便。
安装 helm install redis-ha stable/redis-ha -ndev 查看helm安装的应用 helm list -A 删除 helm uninstall redis-cluster 查看redis-ha的chart helm show chart stable/redis-ha
Cenos7安装helm3(及常用命令)
笔者用过 helm,它是Kubernetes下的包管理器,相当于apt-get、yum、brew这样的软件工具,用的是 helm(v2)版本,下面所介绍的 helm指的都是 v2 版本。通过使用 helm 解决了安装和部署复杂的 Kubernetes 应用,比如经常使用的 memecache、redis、MySQL。也解决过部分粉丝在用 helm 部署程序过程遇到一些问题,其中有几个粉丝一再建议我写一篇文章介绍下 helm,其实我是不想写的,究其原因有两点,第一、helm 官网和镜像仓库介绍非常详尽,当然安装也非常简单。第二、helm 如果想深入使用,必须搞明白 go 的模板语法,对于大多数用户来说,只是用来管理不同环境的编排文件,现在又要学一门模板语言,有一定的学习成本,所以就这点我是不太认可 helm 的。当然很多人会说,不如直接选择 Kubernetes 集成的 Kustomize,不用安装任何多余程序,即可完成不同环境应用配置和打包,但从本质上来说,helm 和 Kustomize 是有一定区别的,Kustomize 利用base+overlay的思想生成最终的描述文件,对原有yaml 编排文件不用怎么修改,即可无缝集成,使用上更简单。而 helm 则又分为仓库、helm 客户端、tiller 服务端,使用过程中,在底层定义模板,外层赋值。使用起来更复杂,但不可否认 helm 更强大,它不仅能够完成不同环境应用的打包和配置,更是对应用进行全生命周期的管理,比如查看历史部署版本、回退、升级等;另外支持应用程序的查找、以及应用程序依赖关系定制化等功能。之前介绍过 Kustomize 的使用,下文结合 redis-ha 安装部署介绍下 helm,使你对 Kustomize 和 helm 之间的功能点有一个更清楚的认识。
工作中需要向外部提供一些诸如MySQL、Redis、MongoDB、Kafka之类的基础PaaS服务。以前每做一个PaaS都要自己去实现工作节点管理、实例调度、实例运维、实例监控等功能模块,实在是太累。这次花了些时间想了下,感觉基于Kubernetes做这个会简单很多。下面概要性地梳理下基于Kubernetes构建基础PaaS服务的过程。
Helm 是 Kubernetes 的包管理器。包管理器类似于我们在 Ubuntu 中使用的apt、Centos中使用的yum 或者Python中的 pip 一样,能快速查找、下载和安装软件包。Helm 由客户端组件 helm 和服务端组件 Tiller 组成, 能够将一组K8S资源打包统一管理, 是查找、共享和使用为Kubernetes构建的软件的最佳方式。
考虑到我们这很多微服务依赖的redis的压力并不大(大量1-4G实例),轻量级的redis主从即可满足需求,使用社区现有解决方案,基本不会增加运维成本。
• request(需求资源):即运行Pod的节点必须满足运行Pod的最基本需求才能运行Pod • limit(资源限额):即运行Pod期间,可能内存使用量会增加,可以在yaml文件中设定最多能使用多少内存配置资源限额
2)移除了用于本地临时搭建Chart Repository的helm serve命令
很早以前就听说过redis社区推崇一种哨兵模式的高可用集群部署模式,今天花时间研究了一下,正好记录下来。
GitOps 是 Weaveworks 提出的一种持续交付方式,它的核心思想是将应用系统的声明性基础架构 和应用程序存放在 Git 版本库中。将 Git 作为交付流水线的核心,每个开发人员都可以提交拉取请求 (Pull Request)并使用 Git 来加速和简化 Kubernetes 的应用程序部署和运维任务。通过使用像 Git 这样的简单工具,开发人员可以更高效地将注意力集中在创建新功能而不是运维相关任务上(例如,应用系统安装、配置、迁移等)。
Redis 不管主从版还是集群规格,replica作为备库不对外提供服务,只有在发生HA的时候,replica提升为master后才承担读写流量。这种架构读写请求都在master上完成,一致性较高,但性能受到master数量的限制。经常有用户数据较少,但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格。
mq是个好东西,我们都在用。这也决定了mq应该是高高高可用的。某团就因为这个组件,出了好几次生产事故,呵呵。
Sentinel使用一个守护进程对正在运行的Redis实例进行监控和管理,可以有效实现分布式监控与投票,但是failover过后,新的master对于client来说不可知,需要问sentinel,所以这种机制需要client端的逻辑支持
奇虎360 https://github.com/Qihoo360 1.MySQL中间层 Atlas Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上,修改了大量bug,添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用,很多MySQL业务已经接入了Atlas平台,每天承载的读写请求数达几十亿条。 主要功能: * 读写分离 * 从库负载均衡 * IP过滤 * SQ
Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务。
Maxwell是由美国Zendesk开源,使用Java编写的MySQL实时抓取工具,可以实时读取MySQL二进制日志binlog,并生成 JSON 格式的消息,作为生产者发送给 Kafka,Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它设计的初衷是实时采集Mysql数据到Kafka。支持全表load数据,支持自动断点还原,支持按照列将数据发送到Kafka不同分区。
这一部分介绍了核心概念,并讨论了如何将Argo CD作为SRE进行操作。 本书的这一部分包括以下章节:
https://github.com/wandoulabs/codis/blob/master/doc/tutorial_zh.md
大家好,我是小碗汤,今天分享一篇搭建一个高可用镜像仓库的教程。详细中夹杂着简单~。篇幅较长,兄弟们不妨耐心看完~
缓存对应实时性要求比较高的业务需求可谓十分重要,但缓存中的实时数据一旦丢失,将直接影响整个业务功能。考虑到各场景的业务需求,redis推出了高可用的方案,即:主从+哨兵的HA机制。
(*)前身:Memcached (*)区别:支持持久化,RDB、AOF 支持丰富的数据类型
Loki Operator 前段时间小白在《Loki多租户模式下的方案》文中说到日志分区存储的方案时,引入了一个Loki控制器来帮助平台租户创建自己独占资源的Loki实例。一个月过去了,之前埋下的这
随着企业对数据处理和存储需求的不断增长,Redis作为一款高性能的内存数据结构存储系统,已成为业界的首选。然而,在Redis中的使用中,会面对一些潜在的故障风险,其中主节点故障,发生主从切换最为常见。
我们先来看一下为什么要做集群,如果我们要部署一个单节点Redis,很明显会遇到单点故障的问题。
02 微服务架构设计 微服务架构设计 以业务为中心 高内聚低耦合 高度自治 弹性设计 日志与监控 自动化 03 实时消息推送技术演进 实时消息推送技术演进 接入层负载均衡基于http七层负载均衡,从HA演进到Nginx HA支持TCP与Http协议,支持8种负载均衡策略,支持通过URL健康检测,支持心跳检测,工作在网络4层和7层,但对ws协议支持不好,造成ws消息堆积 Nginx支持Http协议,工作在网络7层,支持WebSocket协议,支持通过端口健康检测,支持强大的正则匹配规则 Nginx分流: se
【转载请注明出处】:https://cloud.tencent.com/developer/article/1636529
共享后端存储是一种比较标准的方案,将多个Harbor实例共享同一个后端存储,任何一个实例持久化到存储的镜像,都可被其他实例中读取。通过前置LB组件,如Keepalived,可以分流到不同的实例中去处理,从而实现负载均衡,也避免了单点故障,其架构图如下:
今天无意中发现了一个画架构图的东西,还是python的,那我们就稍微学习一下。这个python库的名字叫做diagrams,安装也很方便。直接pip install diagrams即可。但是安装好了之后,咋还用不了,需要安装Graphviz,我们可以这样理解diagrams只是提供一些基础的语法,然后拼接成指定的graphviz运行文件,然后调用graphviz去执行,最后将结果输出。Diagrams调用graphviz是通过系统变量来调用的,因此如果在没有安装graphviz的情况下运行就会出现下边的报错。这说明我们的系统变量中没有这个graphviz或者压根就没安装。
3、在tomcat1和tomcat2中的webapps\ROOT目录下删除页面然后加上这三个页面
是备份关系, 我们操作主库,数据也会同步到从库。 如果主库机器坏了,从库可以上。就好比你 D盘的片丢了,但是你移动硬盘里边备份有。
由于集群中每个实例都需要保存路由信息,彼此不断传播通信更新,也造成通信成本进而影响集群规模。
客户需要清理lua内存,于是按照标准动作执行了script flush。发现系统直接hang住了,请求无法执行,超时报错。
郜德光,携程技术保障中心高级数据库经理,负责数据库相关的运维工作,参与了SQL Server和MySQL的高可用以及数据库容灾建设。喜欢钻研技术,对数据相关的技术一直保持着浓厚的兴趣。
Sentinel是Redis官方的高可用方案,支持静态配置和运行时动态配置,Sentinel本身的机制不是本文重点,有兴趣可以直达官网:
Slave Server同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间,如果有客户端提交查询请求,Redis则返回同步之前的数据(注意初次同步则会阻塞)。
美团第一代的分布式 KV 存储如下图左侧的架构所示,相信很多公司都经历过这个阶段。在客户端内做一致性哈希,在后端部署很多的 Memcached 实例,这样就实现了最基本的 KV 存储分布式设计。但这样的设计存在很明显的问题:比如在宕机摘除节点时,会丢数据,缓存空间不够需要扩容,一致性哈希也会丢失一些数据等等,这样会给业务开发带来的很多困扰。
Remote Dictionary Server(Redis)是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、基于内存亦可持久化的日志型、key-value数据库,并提供多种语言的API
晚上把公司应用的架构结合之前研究的东西梳理了下,整理了一张架构规划图,贴在这里备份 下面是个人理解的做架构的几个要点: 1、系统安全 这是首要考虑的,以这张图为例,网络划分为3个区: a) DMZ区可
redis Redis是个流行的in-momery存储。接口好用,性能也很强,还支持多种数据结构,加上各种HA和Cluster方案,实在是居家旅行、杀人灭口、必备良药。 必备良药 但是就是因为太好用了,好用到让很多人都晕了脑子: 用Redis性能就大大提高了 用Redis可以保证原子性 用Redis可以实现事务 用Redis可以当队列 …… 这就好像一个股民,在手机上操作买卖几笔股票,赚了一些,然后感叹道"股市就是为我发财而存在的啊"!! 他的下场可想而知。 Redis的种种优势源自于他的设计——简单直接的
Redis 提供了主从库模式,以保证数据副本的一致,主从库之间采用的是读写分离的方式。
nohup /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --user=root > /dev/null 2>&1 &
许春植(Luocs) (阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验,擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库,目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系) 编辑手记:感谢许春植授权独家转载其精华文章,这是系列文章之一,与大家分享其个人学习与经验总结,编辑时略有修订与节略。也欢迎读者朋友向我们投稿。 首先我们看一下数据库以及常看到的 HA 以及分布式架构方案: 数据库类型架构方案架构类型MySQLKeepalived+MySQL ReplicationHA MHA+MySQL
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
出于学习目的,您可以很轻松地在docker环境下运行redis的单个实例,但是如果您需要在生产环境中运行它,那么必须将Redis部署为HA(High Avaliable)模式。
如清晰度低,可转PC网页观看高清版本: http://v.qq.com/x/page/q0500qsajc2.html Session共享 tomcat中session复制 1:在tomca:8081配置文件中(conf/server.conf),找到 <Engine name="Catalina" defaultHost="localhost" > 修改为: <Engine name="Catalina" defaultHost="localhost" jvmRoute="tomcat808
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云