背景 某项目采用微服务架构,dubbo 框架,K8s 方式部署. 其中 HTTP 协议由网关应用统一处理,大部分应用仅提供 dubbo 协议. 目标 应用某个实例(pod)状态异常时,尝试自动重启恢复. 解决 K8s 提供了3种存活探针(livenessProbe),以实现 pod 状态异常时重启. HTTPGetAction 首先排除了,因为上文我们说了,HTTP 访问由网关统一处理,应用本身没有 HTTP 协议. 然后是 TCPSocketAction,该探针仅能确认 dubbo 端口是否为

文章原文 存活探针 Kubelet使用liveness probe(存活探针)来确定何时重启容器.例如,当应用程序处于运行状态但无法做进一步操作,liveness探针将捕获到deadlock,重启处于该状态下的容器,使应用程序在存在bug的情况下依然能够继续运行下去(谁的程序还没几个bug呢). Kubelet使用readiness probe(就绪探针)来确定容器是否已经就绪可以接受流量.只有当Pod中的容器都处于就绪状态时kubelet才会认定该Pod处于就绪状态.该信号的作用是控制哪些Po

容器探针 探针是由 kubelet对容器执行的定期诊断.要执行诊断, kubelet 调用由容器实现的    Handler .有三种类型的处理程序:   ExecAction :在容器内执行指定命令.如果命令退出时返回码为 0 则认为诊断成功.   TCPSocketAction :对指定端口上的容器的 IP 地址进行 TCP 检查.如果端口打开,则诊断被认为是成功的.   HTTPGetAction :对指定的端口和路径上的容器的 IP 地址执行 HTTP Get 请求.如果响应的状态码大于

重启策略 (RestartPolicy ) Always:当容器终止退出后,总是重启容器,默认策略. OnFailure:当容器异常退出(退出状态码非0)时,才重启容器. Never:当容器终止退出,从不重启容器.   probe有以下两种类型: livenessProbe:如果检查失败,将杀死容器,根据Pod的restartPolicy来操作. readinessProbe: 如果检查失败,Kubernetes会把Pod从service endpoints中剔除   Probe支持以下三种检查

背景 1,之前我们的yaml文件里面有就绪探针. 2,探针是检测一个文件是否生成,生成了说明服务正常. 3,现在要加一个检测,也是一个文件是否存在并且不为空. 4,只有两个条件同时满足了 服务才算正常.然后就可以给外部提供服务了. 一.k8s的探针 1,K8s的探针,其实就是一种检测预设是否满足一种条件,然后做出相应的动作. 2,比如检测容器是否正常,服务是否正常,是一种提前做出反应的一种手段机制. 3,容器的启动和服务的状态是我们最关心的. 4, 存活探针:检测容器是否启动存活 就绪探针:检测

liveness与readiness的探针工作方式源码解析 liveness和readiness作为k8s的探针,可以对应用进行健康探测. 二者支持的探测方式相同.主要的探测方式支持http探测,执行命令探测,以及tcp探测. 探测均是由kubelet执行. 执行命令探测 func (pb *prober) runProbe(p *v1.Probe, pod *v1.Pod, status v1.PodStatus, container v1.Container, containerID kub

相信大家都有感觉,就是当程序员写业务写了几年后,就会有想进阶的想法,技术方面当然就是架构师了,然后具体从哪些方面丰富自己才能个达到目的呢?大部分人可能会很迷茫,当然也包括我, 最近和很多大牛交流了一些相关架构师进阶经验涉及方面,在这里分享给大家,如果有所收获,那就更好了. 1.一些webserver基础配置.优化.实际问题解决,php/nginx/mysql/linux相关进阶书籍. 2.数据和日志分析,快速定位线上问题,包括搭建相关平台,如grafana/kfaka/k8s/日志探针等. 3.

一.容器探测器 1.所谓的容器探测无非就是我们在里面设置了一些探针,或者称之为传感器来获取相应的数据作为判定其存活与否或就绪与否的标准,目前k8s所支持的存活性和就绪性探测方式都是一样的. 2.k8s的探针类型有三种 1.ExecAction 2.TCPSocketAction:TCPSocket探针 3.HTTPGetAction : 如果对方是http服务那么直接向对方发http的get请求就可以了 3.相应字段在  pods.spec.containers 之上 a.livenessPro

在将dubbo框架里的服务提供者迁移进k8s时,有几个注意事项: 1, 要为默认情况下,dubbo会将k8s里的pod ip地址作为注册服务的地址,所以这个地址需要被改写(ip测试过,行得通,而dns待测试). 2, Tomcat启动的端口需要与xxxx-dubbo.xml文件里的定义一致. 3,   同时,要将k8s的service和deploy的容器端口和nodePort端口都映射为同一个端口才可以.

作者 | 曹胜利  Apache Dubbo PMC 导读:Dubbo 作为高性能 Java RPC 框架的刻板印象早已深入人心,在 Cloud Native 的架构选型上,Spring Cloud 或许才是业界的优先选择.实际上,Dubbo 已经悄然地衍进为 Cloud Native 基础设施,不仅承袭过去 RPC 时代的荣耀,而且也完善了现有基础设施的缺失.自从容器和 K8s 登上舞台之后,给原有的 RPC 领域带来了很大的挑战,本文主要讲述 RPC 领域遇到的问题,以及 RPC 怎么去拥抱

## 说在前面 大概是三年前,因一些原因公司原项目最初为单体结构部署,所有业务模块都在一个项目里面,而后随着业务的不断膨胀以及模块之间的耦合,导致后面增加或修改一些简单业务时的成本都会变的极大.新入职的同事更是苦不堪言,学习代码的成本极高.基于这些原因,就开始了后面漫长的架构改造旅途. ## 这么多微服解决方案,到底选哪个? #### 1.介绍 ![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/820767/202001/820767-20200101211354

1.登录到jenkins,新建一个项目 2.新建流水线 3.设置保留的天数及份数 4. 添加参数 # 参数 . name: git_repo type: string description: 项目在git版本仓库的地址,如 https://gitee.com/xxx/dubbo-demo-service.git . name: app_name type: string description: 项目名称,如 dubbo-demo-service . name: git_ver type: s

1.基础架构 主机名 角色 ip HDSS7-11.host.com K8S代理节点1,zk1 10.4.7.11 HDSS7-12.host.com K8S代理节点2,zk2 10.4.7.12 HDSS7-21.host.com K8S运算节点1,zk3 10.4.7.21 HDSS7-22.host.com K8S运算节点2,jenkins 10.4.7.22 HDSS7-200.host.com K8S运维节点(docker仓库) 10.4.7.200 Dubbo微服务概述  实验架构

需要这样一套日志收集.分析的系统: 收集 -- 能够采集多种来源的日志数据 (流式日志收集器) 传输 -- 能够稳定的把日志数据传输到中央系统 (消息队列) 存储 -- 可以将日志以结构化数据的形式存储起来 (搜索引擎) 分析 -- 支持方便的分析.检索方法,最好有GUI管理系统 (前端) 警告 -- 能够提供错误报告,监控机制 (监控工具) 优秀的社区开源解决方案 ---- ELK Stack E ----- ElasticSearch L ----- LogStash K ----- Kib

1.登录到jenkins,新建一个项目 2.新建流水线 3.设置保留的天数及份数 4.添加第一个参数:设置项目的名称 5.添加第二个参数:docker镜像名称 6.添加第三个参数:项目所在的git中央仓库地址 7.添加第四个参数:项目在git仓库的对应分支或版本号 8.添加第五个参数:添加镜像标签 9.添加第六个参数:编译项目的位置 10.添加第七个参数:项目编译完成后,产生jar/war包的位置 11.添加第八个参数:编译所要使用的命令 12.添加第九个参数:使用哪个底包 13.添加第十个参数

基础架构 主机名 角色 IP地址 mfyxw10.mfyxw.com K8S代理节点1,zk1 192.168.80.10 mfyxw20.mfyxw.com K8S代理节点2,zk2 192.168.80.20 mfyxw30.mfyxw.com K8S Node节点1,zk3 192.168.80.30 mfyxw40.mfyxw.com K8S Node节点2,jenkins 192.168.80.40 mfyxw50.mfyxw.com K8S运维节点(docker仓库) 192.168

k8s交付实战-流水线构建dubbo服务 目录 k8s交付实战-流水线构建dubbo服务 1 jenkins流水线准备工作 1.1 参数构建要点 1.2 创建流水线 1.2.1 创建流水线 1.2.2 添加10个构建参数 1.2.3 添加完成效果如下: 1.2.4 添加pipiline代码 1.3 用流水线完成dubbo-service的构建 1.3.1 选择参数化构建 1.3.2 填写完成效果如下 1.3.3 执行构建并检查 2 交付dubbo-service到k8s 2.1 准备资源清单 2

我们这里的dubbo-consumer是dubbo-demo-service的消费者: 我们之前已经在jenkins配置好了流水线,只需要填写参数就行了. 由于dubbo-consumer用的gitee的私有仓库,需要添加公钥,这里大家可以自己找个client服务来做实验. 下面是我们通过jenkins构建的镜像,已经上传到我们的harbor私有仓库当中了: 这里我们构建了两次,构建了两个镜像,11bb9cd这个用来做模拟生产发版更新实验. 准备资源配置清单: 1.dp.yaml  红色部分根据

使用jenkins创建一个新的项目:dubbo-demo,选择流水线构建 勾选保存构建历史和指定项目为参数化构建项目: 添加构建参数:以下配置项,是王导根据多年生产经验总结出来的甩锅大法: 除了base_image和maven是choice parameter,其他都是string parameter 添加完成后,效果如图: 编写pipeline:仔细查看这个pipeline,里面都是我们上面编写的参数. pipeline { agent any stages { stage('pull') {

首先下载jenkins镜像并上传到我们自己的私有仓库:7-200 # docker pull jenkins/jenkins:2.190.3 # docker tag 22b8b9a84dbe harbor.od.com/public/jenkins:v2.190.3 # docker push harbor.od.com/public/jenkins:v2.190.3 为了适应我们的环境,我们的jenkins不能直接使用,需要进行配置: # mkdir -p /data/dockerfile/