作者 | 陈洁(墨封)  阿里云开发工程师 导读:etcd 作为 K8s 集群中的存储组件,读写性能方面会受到很多压力,而 etcd 3.4 中的新特性将有效缓解压力,本文将从 etcd 数据读写机制的发展历史着手,深入解读 etcd 3.4 新特性. 背景 etcd 是 Kubernetes 集群中存储元数据,保证分布式一致性的组件,它的性能往往影响着整个集群的响应时间.而在 K8s 的使用中,我们发现除了日常的读写压力外,还存在某些特殊的场景会对 etcd 造成巨大的压力,比如 K8s 下

  降低 80% 的读写响应延迟!我们测评了 etcd 3.4 新特性(内含读写发展史) https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11555426.html 作者 | 陈洁(墨封)  阿里云开发工程师 导读:etcd 作为 K8s 集群中的存储组件,读写性能方面会受到很多压力,而 etcd 3.4 中的新特性将有效缓解压力,本文将从 etcd 数据读写机制的发展历史着手,深入解读 etcd 3.4 新特性. 背景 etcd 是 Kubernetes

背景与挑战 随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群.EKS弹性集群.edge边缘计算集群.mesh服务网格.serverless knative)也越来越丰富.各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理.基于它我们目前管理了千级etcd集群,背后支撑了万级K8s集群. 在万级K8s集群规模下的我们如何高效保障etcd集群的

1背景与挑战随着腾讯自研上云及公有云用户的迅速增长,一方面,腾讯云容器服务TKE服务数量和核数大幅增长, 另一方面我们提供的容器服务类型(TKE托管及独立集群.EKS弹性集群.edge边缘计算集群.mesh服务网格.serverless knative)也越来越丰富.各类容器服务类型背后的核心都是K8s,K8s核心的存储etcd又统一由我们基于K8s构建的etcd平台进行管理.基于它我们目前管理了千级etcd集群,背后支撑了万级K8s集群.在万级K8s集群规模下的我们如何高效保障etcd集群的稳

1. ETCD是什么 ETCD是用于共享配置和服务发现的分布式,一致性的KV存储系统.该项目目前最新稳定版本为2.3.0. 具体信息请参考[项目首页]和[Github].ETCD是CoreOS公司发起的一个开源项目,授权协议为Apache. 提供配置共享和服务发现的系统比较多,其中最为大家熟知的是[Zookeeper](后文简称ZK),而ETCD可以算得上是后起之秀了.在项目实现,一致性协议易理解性,运维,安全等多个维度上,ETCD相比Zookeeper都占据优势. 2. ETCD vs ZK

etcd作为一个受到ZooKeeper与doozer启发而催生的项目,除了拥有与之类似的功能外,更专注于以下四点. 简单:基于HTTP+JSON的API让你用curl就可以轻松使用. 安全:可选SSL客户认证机制. 快速:每个实例每秒支持一千次写操作. 可信:使用Raft算法充分实现了分布式. 分布式系统中的数据分为控制数据和应用数据.etcd的使用场景默认处理的数据都是控制数据,对于应用数据,只推荐数据量很小,但是更新访问频繁的情况. 应用场景有如下几类:场景一:服务发现(Service Di

1.通过etcd中的选主机制,我们实现了服务的高可用.同时利用systemd对etcd本身进行了保活,只要etcd服务所在的机器没有宕机,进程就具备了容灾性. https://mp.weixin.qq.com/s/IQEoXyewwXDc-BFl-ZpP5Q Etcd集群的介绍和选主应用 原创 武伟 360云计算 2020-04-21 1 背景介绍 在实际生产环境中,有很多应用在同一时刻只能启动一个实例,例如更新数据库的操作,多个实例同时更新不仅会降低系统性能,还可能导致数据的不一致.但是单点部

一.HBase 读优化 1. HBase客户端优化 和大多数系统一样,客户端作为业务读写的入口,姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法,这里一般需要关注四个问题: 1) scan缓存是否设置合理? 优化原理:在解释这个问题之前,首先需要解释什么是scan缓存,通常来讲一次scan会返回大量数据,因此客户端发起一次scan请求,实际并不会一次就将所有数据加载到本地,而是分成多次RPC请求进行加载,这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其

CoreOS是一个基于Docker的轻量级容器化Linux发行版,专为大型数据中心而设计,旨在通过轻量的系统架构和灵活的应用程序部署能力简化数据中心的维护成本和复杂度.CoreOS作为Docker生态圈中的重要一员,日益得到各大云服务商的重视,目前已经完成了A轮融资,发展风头正劲.InfoQ希望<CoreOS实战>系列文章能够帮助读者了解CoreOS以及相关的使用方法.如果说Docker是下一代的虚拟机,那CoreOS就应该是下一代的服务器Linux,InfoQ愿和您一起探索这个新生事物.另外

作者 | 酒祝.墨封.宇慕.衷源 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词 "资料" ,即可获得 2019 全年 meetup 活动 PPT 合集及 K8s 最全知识图谱. 业界要闻 etcd 发布 3.4 版本 etcd 发布了 3.4 版本,是最近性能提升最大的一次发布,相信各位已经期待已久了!这次升级带来稳定性和性能等方面诸多优化,例如底层存储优化,客户端优化等多个方面. 「阿里巴巴云原生」公众号将在下周带来更详细的解读分析. 阿里联合谷歌共同研发,raft

etcd 在超大规模数据场景下的性能优化   阿里系统软件技术 2019-05-27 09:13:17 本文共5419个字,预计阅读需要14分钟. http://www.itpub.net/2019/05/27/1958/ 不明觉厉 作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 划重点 etcd 优化背景 问题分析 优化方案展示 实际优化效果 本文被收录在 5 月 9 日 cncf.io 官方 blog 中,链接:https://www.cncf.io/blog/2019/05/09

作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 概述 etcd是一个开源的分布式的kv存储系统, 最近刚被cncf列为沙箱孵化项目.etcd的应用场景很广,很多地方都用到了它,例如kubernetes就用它作为集群内部存储元信息的账本.本篇文章首先介绍我们优化的背景,为什么我们要进行优化, 之后介绍etcd内部存储系统的工作方式,之后介绍本次具体的实现方式及最后的优化效果. 优化背景 由于阿里巴巴内部集群规模大,所以对etcd的数据存储容量有特殊需求,之前的etcd支持的存储大小无法满

作者 唐聪,腾讯云资深工程师,极客时间专栏<etcd实战课>作者,etcd活跃贡献者,主要负责腾讯云大规模k8s/etcd平台.有状态服务容器化.在离线混部等产品研发设计工作. etcd 3.5发布 美东时间2021年6月15号18点,继 etcd 3.4 版本发布近两年之后,etcd 社区官宣发布了3.5 稳定版本,其主要贡献者来自 Google.AWS.Tencent.Red Hat.ByteDance.IBM 等公司的开发者.etcd 3.5 版本的发布,将极大提升开发者体验.更快.更稳

在 K8s 中,kube-apiserver 使用 etcd 对 REST object 资源进行持久化存储,本文介绍如何配置生成自签 https 证书,搭建 etcd 集群给 apiserver 使用,并附相关坑点记录. 1. 安装 cfssl 工具 cd /data/work wget https://github.com/cloudflare/cfssl/releases/download/v1.6.0/cfssl_1.6.0_linux_amd64 -O cfssl wget https

转载自新浪微博架构师杨卫华的博客 http://timyang.net/tag/redis/,省略了部分内容 按:杨卫华在2010年就已经测试了Redis的性能,并给出了初步的结论:“Redis性能惊人,国内前十大网站的子产品估计用1台Redis就可以满足存储及Cache的需求.” 而我在今天才开始看Redis,已经落后了6年. Redis是什么?这个问题的结果影响了我们怎么用Redis.如果你认为Redis是一个key value store, 那可能会用它来代替MySQL:如果认为它是一个可

在使用Redis过程中,我们发现了不少Redis不同于Memcached,也不同于MySQL的特征. (本文主要讨论Redis未启用VM支持情况) 1. Schema MySQL: 需事先设计Memcached: 无需设计Redis: 小型系统可以不用,但是如果要合理的规划及使用Redis,需要事先进行类似如下一些规划 数据项: value保存的内容是什么,如用户资料 Redis数据类型: 如String, List 数据大小: 如100字节 记录数: 如100万条(决定是否需要拆分) ⋯⋯ 上

Redis新的存储模式diskstore Thursday, Jan 6th, 2011 by Tim | 13 CommentsFiled under: data | Tags: Mongo, MongoDB, redis Redis作者antirez是一个非常勤奋的开发者,在Redis性能已经非常惊人的情况下持续不断开发新的特性,比如从新的cluster源代码看到,作者已经把Dynamo及Paxos一些核心的思想考虑进去并进行了一些简洁的实现.相比其它产品如Memcached则几年没什么大变

1.Redis复制的原理和优化 1.1 Redis单机的问题 1.1.1 机器故障 在一台服务器上部署一个Redis节点,如果机器发生主板损坏,硬盘损坏等问题,不能在短时间修复完成,就不能处理Redis操作了,这就是单机可能存在的问题 同样的,服务器正常运行,但是Redis主进程发生宕机事件,此时只需要重启Redis就可以了.如果不考虑在Redis重启期间的性能损失,可以考虑Redis的单机部署 Redis单机部署出现故障时,把Redis迁移到另一台服务器上,此时需要把发生故障的Redis中的数

*****************开篇介绍**************** ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三个重要的标准: ---大型缓存架构中需要首先说一下: 海量数据:支持海量数据缓存,支持大规模数据: 高并发:在亿级QPS的场景下,可以做到满足业务需求: 高可用:表示redis可以做

1.1 导言 如果你从来没使用过 Redis 数据库,那你肯定会问,为什么我们要学 Redis数据库,我只使用 MySQL 或 Oracle 就够了.其实 Redis 虽叫数据库,可又不是传统意义上的关系型数据库,Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库. 首先我们先来讲一下 Redis 的历史.Redis 其实是作者 Salvatore Sanfilippo 为了解决实际问题而创造出来的.当时作者 Salvatore 有这么一个需求,就是多个网站不断向服务器发送页面,而服务器需要