每个node上只能运行一个副本: apiVersion: extensions/v1beta1 kind: DaemonSet #使用DaemonSet的方式运行 metadata: name: kube-flannel namespace: kube-system labels: tier: node app: flannel spec: template: metadata: labels: tier: node app: flannel spec: hostNetwork: true #指

在配置副本集之前,我们先来了解一些关于副本集的知识. 1,副本集的原理 副本集的原理与主从很相似,唯一不同的是,在主节点出现故障的时候,主从配置的从服务器不会自动的变为主服务器,而是要通过手动修改配置.但是副表集就不用,它会自动选出一台服务器做为主节点,从而保障系统的稳定性. 2,副本集新的主节点是怎么选举出来的呢 是通过bully算法来的,也就是一致性协议.具体如下 1):当主节点挂了后,副本集会获得其他从节点的最后更新时间与主服务做对比 2):如果所有从节点的最后更新时间都是很旧,那就选举停

工作原理 1.副本集之间的复制是通过oplog日志现实的.备份节点通过查询这个集合就可以知道需要进行复制的操作 2.oplog是节点中local库中的一个固定的集合,在默认情况下oplog初始化大小为空闲磁盘的5%.oplog是capped collection,所以当oplog的空间被占满时,会覆盖最初写入的日志 3.通过改变oplog文档的大小直接改变local所占磁盘空间的大小.可以在配置文件中设置oplogSize参数来指定oplog文档的大小. 4.通过oplog中的操作记录,把数据复

十四.AbstractFetcherManager.scala 该scala定义了两个case类和一个抽象类.两个case类很简单: 1. BrokerAndFectherId:封装了一个broker和一个fetcher的数据结构 2. BrokerAndInitialOffset:封装了broker和初始位移的一个数据结构 该scala中最核心的还是那个抽象类:AbstractFetcherManager.它维护了一个获取线程的map,主要保存broker id + fetcher id对应的

四.TopicDeletionManager.scala 管理topic删除的状态机,具体逻辑如下: TopicCommand发送topic删除命令,在zk的/admin/delete_topics目录下创建topic节点 controller会监听该zk目录下任何节点的变更并为对应的topic开启删除操作 controller开启一个后台线程处理topic的删除.使用该线程主要为了以后能够增加TTL(time to live)的特性.无论何时开启或重启topic删除操作时都会通知该线程.当前,

Kafka集群中的一个broker会被作为controller负责管理分区和副本的状态以及执行类似于重分配分区之类的管理任务.如果当前的controller失败了,会从剩下的broker中选出新的controller. 一.PartitionLeaderSelector.scala 顾名思义就是为分区选举出leader broker,该trait只定义了一个方法selectLeader,接收一个TopicAndPartition对象和一个LeaderAndIsr对象.TopicAndPartit

[TOC] 在KafkaServer中的入口在: apis = new KafkaApis(socketServer.requestChannel, replicaManager, groupCoordinator, kafkaController, zkUtils, config.brokerId, config, metadataCache, metrics, authorizer) requestHandlerPool = new KafkaRequestHandlerPool(confi

本文主要参考社区0.11版本Controller的重设计方案,试图给大家梳理一下Kafka controller这个组件在设计上的一些重要思考.众所周知,Kafka中有个关键组件叫controller,负责管理和协调Kafka集群.网上关于controller的源码分析也有很多,本文就不再大段地列出代码重复做这件事情了.实际上,对于controller的代码我一直觉得写的非常混乱,各种调用关系十分复杂,想要完整地理解它的工作原理确实不易.好在我们就是普通的使用者,大致了解controller的工

转载自 huxihx,原文链接 Kafka controller重设计 目录 一.Controller是做什么的 二.Controller当前设计 三.Controller组成 四.Controller当前问题 1. 需要在多线程间共享状态 2. 代码组织混乱 3. 管理类请求与数据类请求未分离 4. Controller同步写Zookeeper且是一个分区一个分区地写 5. Controller按照一个分区一个分区的发送请求 6. Controller给broker的请求无版本号信息 7. Z

系列目录 概述 向外网暴露集群内服务,以使客户端能够访问,有以下几种方法,本文重点描述Ingress. LoadBalancer LoadBalancer一般由云服务供应商提供或者用户自定义,运行在集群之外.在创建service时为其配置LoadBalancer相关参数,当从外网访问集群内servcie时,用户直接连接到LoadBalancer服务器,LoadBalancer服务器再将流量转发到集群内service.Loadbalancer配置及使用方法与各云服务供应商有关,本文不详细描述. N

写在前面的 最近看了Kafka Summit上的这个分享,觉得名字很霸气,标题直接沿用了.这个分享源于社区的KIP-500,大体的意思今后Apache Kafka不再需要ZooKeeper.整个分享大约40几分钟.完整看下来感觉干货很多,这里特意总结出来.如果你把这个分享看做是<三国志>的话,那么姑且就把我的这篇看做是裴松之注吧:) 客户端演进 首先,社区committer给出了Kafka Java客户端移除ZooKeeper依赖的演进过程.下面两张图总结了0.8.x版本和0.11.x版本(是

参考文档:Kafka 设计与原理详解:http://blog.csdn.net/suifeng3051/article/details/48053965Kafka深度解析:http://blog.csdn.net/qqqq724/article/details/43228863/Kafka controller重设计:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6980045.htmlcontroller详解:http://blog.csdn.net/u013970991/a

概述 这一篇随笔介绍kafka的状态机模块,Kafka 源码中有很多状态机和管理器,比如之前我们学过的 Controller 通道管理器 ControllerChannelManager.处理 Controller 事件的 ControllerEventManager,等等.这些管理器和状态机,大多与各自的"宿主"组件关系密切,可以说是大小不同.功能各异.就比如 Controller 的这两个管理器,必须要与 Controller 组件紧耦合在一起才能实现各自的功能.不过,Kafka

概念 DaemonSet能够让所有(或者特定)的节点运行同一个pod. 当节点加入到K8S集群中,pod会被(DaemonSet)调度到该节点上运行,当节点从K8S集群中被移除,被DaemonSet调度的pod会被移除,如果删除DaemonSet,所有跟这个DaemonSet相关的pods都会被删除. 在某种程度上,DaemonSet承担了RC的部分功能,它也能保证相关pods持续运行,如果一个DaemonSet的Pod被杀死.停止.或者崩溃,那么DaemonSet将会重新创建一个新的副本在这台

Pod控制器相关知识 控制器的必要性 自主式Pod对象由调度器调度到目标工作节点后即由相应节点上的kubelet负责监控其容器的存活状态,容器主进程崩溃后,kubelet能够自动重启相应的容器.但对出现非主进程崩溃类的容器错误却无从感知,这便依赖于pod资源对象定义的存活探测,以便kubelet能够探知到此类故障.但若pod被删除或者工作节点自身发生故障(工作节点上都有kubelet,kubelet不可用,因此其健康状态便无法保证),则便需要控制器来处理相应的容器重启和配置. 常见的工作负载控制

保持 pod 健康 P84 只要 pod 调度到某个节点,该节点上的 Kubelet 就会运行 pod 的容器,从此只要该 pod 存在,就会保持运行.如果容器的主进程奔溃, Kubelet 就会自动重启容器:如果应用程序奔溃, Kubelet 就会自动重启应用程序. P84 应用程序也可能因为无限循环或死锁等情况而停止响应.为确保应用在这种情况下可以重新启动,必须从外部检查应用程序的运行状况,而不是依赖于应用的内部检测. P84 介绍存活探测器 P84 Kubernetes 可以通过存活探测器

1.建立MongoDB副本集 现利用一台机器完成MongoDB副本集的建立 机器1:127.0.0.1:27017 机器2:127.0.0.1:27018 机器3:127.0.0.1:27019 在D盘建立以下目录 在各自目录的主目录中创建文件夹db(用来存储数据库文件),log(存储日志文件),配置文件mongo.txt,内容如下 dbpath=D:\Mongo\Mongo27017\3.2\db logpath=D:\Mongo\Mongo27017\3.2\log\log.txt port

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

Read Preferences/读写分离 有时候为了考虑应用程序的性能或响应性,为了提高读取操作的吞吐率,一个常见的措施就是进行读写分离,MongoDB副本集对读写分离的支持是通过Read Preferences特性进行支持的,这个特性非常复杂和灵活.以下几种应用场景可能会考虑对副本集进行读写分离: 1)操作不影响前端应用程序,比如备份或者报表: 2)在一个物理上分布的副本集群中,为了减少应用程序的延迟,可能会优先选择离应用程序更近的secondary节点而不是远在千里之外机房的主节点: 3)

概念: 在了解了这篇文章之后,可以进行该篇文章的说明和测试.MongoDB 副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群,有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成.类似于MySQL的MMM架构.更多关于副本集的介绍请见官网.也可以在google.baidu上查阅. 副本集中数据同步过程:Primary节点写入数据,Secondary通过读取Primary的oplog得到复制信息,开始复制数据并且将复制信息写入到自己的oplog.如果某个操作失败,则备份节点