Kubernetes之路 3 - 解决服务依赖
在容器服务的客户群中,一个经常被问起的问题就是如何处理服务间依赖。本文介绍了常见的解决方法来实现服务的依赖检查,还进一步用示例展示了如何利用init container, liveness/readiness探针等技术实现服务健康检查,依赖检查等等功能。
在容器服务的客户群中,一个经常被问起的问题就是如何处理服务间依赖。本文介绍了常见的解决方法来实现服务的依赖检查,还进一步用示例展示了如何利用init container, liveness/readiness探针等技术实现服务健康检查,依赖检查等等功能。
本文深入探讨了几种思维框架,包括28原理、谬误推导和终局思维等,帮助在决策中聚焦关键因素,判断信息真伪。文章还列举了常见误区,如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等,提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析,这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。
本文介绍了解决问题的通用框架,基于“第一性原理”思考,分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据,建立问题模型,量化核心指标并不断优化策略,可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位,但帮助接近真实问题,为复杂决策提供可靠支持。
遇到 Nginx 反代时的 SSL_do_handshake 错误?本文深入分析了该问题的原因,并提供了详细的解决方案,包括如何配置 Nginx 以避免 502 错误。如果你在运维中遇到 SSL 问题,这篇文章能帮你快速解决!
随着微服务以及云原生的发展,越来越多的企业都将业务部署运行到Kubernetes中,主要是想依托Kubernetes的可扩展、可伸缩、自动化以及高稳定性来保障业务的稳定性。
然而,Kubernetes本身是一个复杂的管理系统,它既然是作为企业业务的基础设施,其本身以及运行在集群内部的业务系统对于企业来说都变得非常重要。
在整个大环境的降本增效的熏陶下,我们也不得不做好应对方案。
根据对线上流量、存储以及系统资源的占用,发现我们的 Pulsar 集群有许多的冗余,所以考虑进行缩容从而减少资源浪费,最终也能省一些费用。
不过在缩容之前很有必要先聊聊扩容,Pulsar 一开始就是存算分离的架构(更多关于 Pulsar 架构的内容本文不做过多介绍,感兴趣的可以自行搜索),天然就非常适合 kubernetes 环境,也可以利用 kubernetes 的能力进行快速扩容。
IM消息需要面对的另一个难题:如何保证收到的消息不乱序。下面先展开看看要解决这个难题有哪些障碍。
Kubernetes Pods被驱逐是什么意思?它们被终止了,通常是由于没有足够的资源,但是为什么会发生这种情况呢?
驱逐是一个过程,分配给一个节点的Pod被要求终止。Kubernetes中最常见的情况之一是抢占,为了在资源有限的节点上安排一个新的Pod,通常需要终止另外一个Pod。
另外,Kubernetes会不断检查资源使用情况,当节点压力过大的时候,会触发节点压力驱逐。
每天,数以千计的Pod被驱逐出他们的家园。搁浅和迷茫,他们不得不放弃以前的生活方式。他们中的一些人甚至会无家可归。当前的社会,对CPU和内存的要求会越来越高。
使用 Kubernetes 时,内存不足 (OOM) 错误和 CPU 节流是云应用程序中资源处理的主要难题。
这是为什么?
云应用程序中的 CPU 和内存要求变得越来越重要,因为它们与您的云成本直接相关。
通过 limits 和 requests ,您可以配置 pod 应如何分配内存和 CPU 资源,以防止资源匮乏并调整云成本。
如果节点没有足够的资源, Pod 可能会通过抢占或节点压力被驱当一个进程运行内存不足 (OOM) 时,它会被终止,因为它没有所需的资源。
如果 CPU 消耗高于实际限制,进程将开始节流。
但是,如何主动监控 Kubernetes Pod 到达 OOM 和 CPU 节流的距离有多近?
在这篇文章中,我们将在Kubernetes中使用Grafana、Prometheus、Loki、Tempo、OpenTelemetry来搭建可观测性平台。其中Grafana作为操作面板,Prometheus、Loki、Tempo作为数据源,分别用来获取指标、日志以及跟踪数据。同时,我们还将使用Exemplars将trace_id与Java指标相关联,使用OpenTelemetry对应用进行检测。
当在Kubernetes中使用容器时,重要的是要知道所涉及的资源是什么以及如何需要它们。有些进程比其他进程需要更多的CPU或内存。有些是关键的,不应该被饿死。
知道了这一点,我们应该正确配置我们的容器和Pod,以获得两者的最佳效果。