11 月 23 日,Erda 与 OSCHINA 社区联手发起了[高手问答第 271 期 -- 聊聊大规模 K8s 集群管理],目前问答活动已持续一周,由 Erda SRE 团队负责人骆冰利为大家解答,以下是本次活动的部分问题整理合集,其他问题也将于近期整理后发布,敬请期待! Q1:K8s 上面部署不通的应用对于存储有不同的要求,有的要高吞吐,有的是要低响应.大规模 K8s 部署的时候是怎么协调这种存储差异的问题?还是说需要根据不同的场景,运维不同的存储服务?又或者说尽量存储使用解决方案? A1

目录 写在前面 亿级流量IM的应用场景 十万级 单体IM 系统 高并发分布式IM系统架构 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -10[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ,今天是第10篇. 亿级流量IM的应用场景 随着移动互联网.AI的飞速发展,高性能高并发IM(即时通讯),有着非常广泛的应用场景. 一切高实时性通讯.消息推送的场景

单集群10万节点 走进腾讯云分布式调度系统VStation https://www.sohu.com/a/227223696_355140 2018-04-04 08:18 云计算并非无中生有的概念,它将普通的单台 PC计算能力通过分布式调度软件连接起来.其最核心的问题是如何把一百台.一千台.一万台机器高效地组织起来,灵活进行任务调度和管理,从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器.目前,业界已存在多种分布式调度实现方案,比较知名的有 Hadoop YARN.Mesos.Google Borg

改天学习一下. https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11570806.html   当 K8s 集群达到万级规模,阿里巴巴如何解决系统各组件性能问题?   作者 | 阿里云容器平台高级技术专家 曾凡松(逐灵) 本文主要介绍阿里巴巴在大规模生产环境中落地 Kubernetes 的过程中,在集群规模上遇到的典型问题以及对应的解决方案,内容包含对 etcd.kube-apiserver.kube-controller 的若干性能及稳定性增强,这些关键

k8s之list-watch机制.节点调度以及亲和性 目录 k8s之list-watch机制.节点调度以及亲和性 一.list-watch机制 1. list-watch介绍 2. list-watch工作流程 二.节点调度 1. 调度策略 2. 预算策略 3. 优选策略 4. 指定调度节点 4.1 方法一:nodeName 4.2 方法二:nodeSelector 三.亲和性 1. 官方文档 2. 节点亲和性 3. Pod亲和性 4. 键值运算关系 5. 节点亲和性(硬策略)测试 5. 节点亲

http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=190176&id=4234854 一 前言   当管理大量连接时,特别是只有少量活跃连接,NGINX有比较好的CPU和RAM利用率,如今是多终端保持在线的时代,更能让NGINX发挥这个优点.本文做一个简单测试,NGINX在一个普通PC虚拟机上维护100k的HTTP长连接,然后查看NGINX和系统的资源利用率.   二 测试环境   1.服务端   硬件:双核2.3GHz,2GB

(原标题:涨姿势:创业做一个App要花多少钱?) 作为互联网从业者,被外行的朋友们问及最多的问题是,“做一个网站需要多少钱?”或者“做一个APP需要多少钱?”. 作为做过完整网站项目和APP的人,今天从产品经理的角度,一起来算一下中小型APP从无到有需要做哪些工作,以及为达成使命,需要付出多少金钱代价. 以下内容的前提是:深圳.移动互联网方向.包含研发一个新产品过程中一些常见的工作,并非十全十美. 首先假设在做APP之前我们已经有了一个成熟的团队(这是非常幸运的前提,很多产品研发进度极其缓慢的原

时尚B2B方兴未艾-Maker's Row 获100万美元种子投资 |华丽志 华丽志 » 网internet, 时尚B2B方兴未艾-Maker's Row 获100万美元种子投资 由 luxeco 发表于 2013-07-24 虽然服务于消费者(Consumer)的时尚电子商务网站层出不穷,但如何利用互联网提高时尚产业各个环节的效率,创造新的价值,仍有许多空白待填补-时尚B2B (商家对商家的互联网应用)正蹒跚起步. 去年11月刚成立的 Maker's Row 试图用互联网在美国本土的生产商.供

作者 | 阿里云容器平台高级技术专家 曾凡松(逐灵) 本文主要介绍阿里巴巴在大规模生产环境中落地 Kubernetes 的过程中,在集群规模上遇到的典型问题以及对应的解决方案,内容包含对 etcd.kube-apiserver.kube-controller 的若干性能及稳定性增强,这些关键的增强是阿里巴巴内部上万节点的 Kubernetes 集群能够平稳支撑 2019 年天猫 618 大促的关键所在. 背景 从阿里巴巴最早期的 AI 系统(2013)开始,集群管理系统经历了多轮的架构演进,到

https://blog.csdn.net/RancherLabs/article/details/79483013 大家好,今天我们分享的内容是基于Helm和Operator的K8S应用管理. 我们知道,Kubernetes基于服务粒度提供了多种资源描述类型.描述一个应用系统尤其是微服务架构系统,需要组合使用大量的Kubernetes资源.针对有状态应用,常常还需要复杂的运维管理操作以及更多的领域知识. 今晚的分享就将介绍如何用Helm这一Kubernetes应用包管理的社区主导方案来简化应用

欢迎来到数据中台小讲堂!这一期我们来看看,作为阿里巴巴数据中台(OneData - OneModel.OneID.OneService)方法论的产品载体,Dataphin如何帮助传统零售企业实现数字化转型,并在短时间内新增100万用户? 传统营销的痛点:数据分散分析难 营销可谓是零售行业最重要的的业务环节之一,是企业和消费者链接的重要纽带,如何进行更有效的营销以实现提效降本成为各大企业关注的重点,过程中不得不思考如下几个方向:如何维持现有老客户?如何识别并触达目标新客户?如何进行客户画像以实现人

写在前面 最近在研究K8S,今天就输出部分研究成果吧,后续也会持续更新. 集群规划 IP 主机名 节点 操作系统版本 192.168.175.101 binghe101 Master CentOS 8.0.1905 192.168.175.102 binghe102 Worker CentOS 8.0.1905 192.168.175.103 binghe103 Worker CentOS 8.0.1905 基础配置 在三台服务器上的/etc/hosts文件中添加如下配置项. 192.168.1

首先说AVL树的概念 1 左右子树的深度差<=1 2 左右子树都是AVL树. 其实这样算,可以倒推的. 空树  DEPTH = 0; AVL_DEPTH = 2^0+2^1+......+2^k-1; 100个节点,放平了往下推. 1+2+4+8+16+32 这是可以有子节点的节点数. 63 这样剩下的节点其实都铺在第7层.

投递人 itwriter 发布于 2016-06-20 23:43 评论(16) 有1795人阅读 原文链接 [收藏] « » 不久前我开始使用「分答」,将回答问题的价格设置成 10 元.花最长 1 分钟的时间回答一条问题,对我来说没有损失:花 10 元问一条回答最长只有 60 秒的问题,提问者不会有很高的期待.所以这样的「交易」一直持续着. 几乎每天,都有人给我提类似以下的问题: “作为一个年轻人,怎样赚到第一个十万(百万)?请给出可行方案.” 比如这个: 再比如这个: 又类似这个: 中国有句

最近在论坛看到有人问,如何快速生成100万不重复的8位编号,对于这个问题,有几点是需要注意的: 1．    如何生成8位随机数,生成的数越随机,重复的可能性当然越小 2．    控制不重复 3．    考虑性能 针对这个问题,我写了如下的示例来解决,希望能为有这类需求的人提供指导 */ USE tempdb GO --创建测试表 CREATE TABLE tb(id char(8)) --创建用于自动过滤重复值的唯一索引 CREATE UNIQUE INDEX IX_tb ON tb(id) W

从100万条记录中的到 成绩最高的记录 问题分析:要从一张表中找到成绩最高的记录并不难,有很多种办法,最简单的就是利用TOP 1 select top 1 * from student order by score desc top TOP 子句用于规定要返回的记录的数目. 对于拥有数千条记录的大型表来说,TOP 子句是非常有用的. 注释:并非所有的数据库系统都支持 TOP 子句. SQL Server 的语法: SELECT TOP number|percent column_name(s)

个性化品牌开始繁荣?为设计师和代工厂牵线的平台Maker's Row获得100万美元融资 | 36氪 个性化品牌开始繁荣?为设计师和代工厂牵线的平台Maker's Row获得100万美元融资

libgo 是一个使用 C++ 编写的协作式调度的stackful协程库, 同时也是一个强大的并行编程库. 设计之初是为高并发分布式Linux服务端程序开发提供底层框架支持,可以让链接进程序的同步的第三方库变为异步库,不影响逻辑的前提下提升其性能. 目前支持两个平台: Linux (GCC 4.8+) Windows (Win7.Win8.Win10 x86 and x64 使用VS2013/2015编译) 使用libgo编写并行程序,即可以像golang一样开发迅速且逻辑简洁,又有C++原生的

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

原文:极限挑战-C#100万条数据导入SQL SERVER数据库仅用4秒 (附源码) 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为VS2008和SQL SERVER 2000.SQL SERVER 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL 2000与SQL 2008中,实验环境是DELL 2850双2.0GCPU,2G内存的服务器.感兴趣的朋友可以下载源代码自己验证一下所用时间

SQLite数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件,所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作,而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程,会极大地影响数据库存取的速度.例如:向数据库中插入100万条数据,在默认的情况下如果仅仅是执行query.exec("insert into DataBase(......) values(......)");就会打开和关闭文件100万次,所以速度当然会很慢.SQLite数据库是支持事务操作的,于是我们就可以通过事务来提高数据库的读写速度.事务的基本