Zabbix高级应用 --K8s集群监控 ����� ��������FiberHome 演讲主题： • CactiFans • Zabbix • Microservice • K8s • Golang https://blog.cactifans.com/ 无边界监控 应用架构发展趋势 数据采集 RESTful 接口 LLD – 低级别发现 低级发现提供了一种监控主机上变化实体，并

Traffic Controller Health Controller Host B Service B Service C RPC Muttley ⼿手动发送1%流量量到新集群 服务健康检查，⾃自动流量量切换 部署管理理 •逐步部署 •Staging •Shadow •Canary •⾃自动部署 •⾃自动触发+⼈人⼯工审核 •根据监控⾃自动回滚 变更更管理理

云+社区技术沙龙 腾讯云提高K8S集群资源利用率实践 庄鹏锐 腾讯云高级工程师 资源利用率分析 Node节点资源碎片 Pod Resource（requests）配置不合理 WorkLoad/HPA 副本数设置不合理 业务空闲时间 解决方案 Pod 压缩 Node 超卖 HPA VPA 动态 调度 碎片 处理 Pod 资源压缩 • MutatingAdmission

curvefs使用raft作为元数据一致性的保证。为了提高元数据的可扩展性和并发处理能力，采用元数据分片的方式管理inode和dentry的元数据。inode的分片依据是fsid + inodeid，dentry的分片依据是fsid + parentinodeid。借鉴curve块设备的设计思路，（补充copyset的设计文档在这 ），curvefs的元数据分片仍然按照的copyset的方式去管理。 curve块存储的topo 要去metaserver上去进行分配。 这里需要重新考虑curvefs的copyset和fs的元数据分片的对应关系。© XXX Page 3 of 19 2、chubaofs的元数据管理 chubaofs（补充链接）的元数据也是采用的raft的方式进行管理，可以借鉴一下chubaofs的元数据的分片策略。 通过分析chubaofs的源代码。chubaofs的用volume管理一个文件系统，每个volume有若干meta ok = true } return } 2.2、meta partition的管理 当这个partition inode用完了怎么办？当partition管理的分片的inode id分配完了。 ，但是dentry可以继续。而且meta 这个partition会变成readonly状态，不再接收新的inode的申请 partition还会自动的分裂， 是把vo

• 元数据节点 MDS 管理元数据信息 收集集群状态信息，自动调度 • 数据节点 Chunkserver 数据存储 副本一致性 • 客户端 Client 对元数据增删改查 对数据增删改查 • 快照克隆服务器MDS各个组件 MDS是中心节点，负责元数据管理、集群状态收集与调度。MDS包含以下几个部分： • Topology: 管理集群的 topo 元数据信息。 • Nameserver: 通过结合curve的用户系统，LogicalPool可以通过配置限定特定user使用的方式，实现多个租户数据物理 隔离（待开发）。TOPOLOGY Topology的实际例子，右侧是topo配置文件： 集群有一个物理pool，由3个zone组成，每个zone有1台server。 在物理pool上，还创建了一个逻辑pool，逻辑pool使用3个zone，采用 3副本，有100个copyset。 cluster proto）： • FileInfo: 文件的信息。 • PageFileSegment: segment是给文件分配空间的最小单位 。 • PageFileChunkInfo: chunk是数据分片的最小单元。 segment 和 chunk的关系如下图:NAMESERVER Namespace的文件的目录层次关系如右图。 文件的元数据以KV的方式存储。 • Key：ParentID + “/”+

主要是 redis cluster + 主从复制 (或者第三方 codis + 哨兵) redis cluster/codis 主要解决扩展性的问题，它会进行分片，每个 redis 实例保存分片的 key 主从复制主要解决高可用，一个分片实例挂 2 个从实例，当主节点挂掉时，cluster/哨兵会自动将从节点升为主节点 redis + muliraft 存在的问题？ 每个 raft ，需要独立的 中的哈希实现很独立，单独的文件 t_hash.c，其性能表现也非常好） redis 哈希表实现主要优点参考以下 总的来说，我们只是参考 redis 持久化实现，而 redis 中的大头（各类数据结构、模块化、主从复制、集群等这些都是我们目前不需要的），因此去改造 redis 感觉不是很划算 redis 中哈希表实现的优点？ 主要是当哈希表需要扩桶的时候，rehash 过程中 redis 采用了均摊/渐进式的思想，把

映射信息无需记录，直接通过计算获得 • 伪随机算法在服务器数量特别大的时候接近均衡 • 节点故障（DiskNums）变更会涉及其他数据的迁移 有中心节点：持久化对应关系 • 需要将数据分布（元数据）持久化 • 中心节点感知集群的信息，进行资源实时调度 • 节点故障不会涉及其他的数据迁移 KEY (Offset, Len) VALUE (DiskID) (0, 4MB) 70 (4MB, 8MB) 60 (8MB io抖动（一致性协议）： 异常场景（比如阵列卡一致性巡检，坏盘，慢盘，网络异常），服务升级 • 性能差（一致性协议）：在通用硬件下，无法支撑数据库、kafka等中间件对存储性能和稳定性要求 • 容量不均衡（数据放置）：集群各节点容量不均衡需要人为干预 • 上述问题和架构涉及、核心功能的选型有关，在已有开源版本上改进代价很大分布式存储介绍 01 存储的发展 | 分布式存储的分类 | 分布式存储的要素 02 架构简介 | 主要亮点 | 应用情况 FAQ 答疑架构简介 — 总体架构 支持块存储、文件存储（多种存储后端）架构简介 — 概念介绍 Segment: 空间分配的基本单元 Chunk: 数据分片 Copyset: 复制组 ChunkServer: 管理一个磁盘进程架构简介 — 数据放置 Copyset的放置 Chunk的分配 • 由中心节点MDS以Scatter-width 均衡为目标进行创建

安全容器方案：iSulad+shimv2+StratoVirt 安全容器方案，相比传统 Docker+Qemu 方案，底噪和启动时间优化 40%。 • 双平面部署工具 eggo：ARM/x86 双平面混合集群 OS 高效一键式安装，百节点部署时间 <15min。 新场景 • 边缘计算：发布面向边缘计算场景的版本 openEuler 22.03 LTS Edge，支持 KubeEdge + 边云协同框架，具备边云 的快速抢占，确定性的调度运行，同时控制离线任务干扰。 优化 OOM 时内存回收调度算法，在发生 OOM 时，优先对低优先级的进程组进行内存回收，保障在线业务的正常运行。 针对 Kubernetes 集群下的混合部署，openEuler 用户仅需给业务打上在线或离线的标签，系统即能自动感知业务的 创建，并根据业务的优先级配置，实现资源的隔离和抢占。 功能描述 1. 进程属性设置：支持通过 cgroup RCHOS、AWS BottleRocket 等，实现 OS 容器化部署、运维，提供与业务容器一致的管理 和运维体验。 openEuler 适应云原生发展趋势，推出容器化操作系统 KubeOS，实现云原生集群 OS 的统一容器化管理，具备如下 特点： 1. OS 容器化管理、对接 K8s，原子化的生命周期管理。 2. OS 轻量化裁剪，减少不必要的冗余包，可实现快速升级、替换等。 功能描述 1

2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片 5.1.1 场景分析 查找：查找/A/C。 创建：/A/C不在，创建/A/C 删除文件：删除/A/C 删除目录：删除/A rename：rename /A/C到/B/E link： hardlink：生成一个hardlink /B/E，指向文件/A/C list：遍历/A目录 5.1.2 好处 5.1.2 问题 5.2 分片方式二：Inode按照inodeid进行分片，Dentry按照parentid进行分片 rename：rename /A/C到/B/E hardlink：生成一个hardlink /B/E，指向文件/A/C 6、curve文件系统的多文件系统的设计 ::curve::common::RWLock lock_;© XXX Page 10 of 24 }; 5 元数据分片 inode和dentry的组织是按照什么方式进行组织，还有一些因素需要考虑。 是mds节点上组成一个全局的结构体，还是分目录，按照一个目录进行组织。 这需要考虑的元数据管理的分片策略。当前curve文件系统目的是提供一个通用的文件系统，能够支持海量的文件，这就需要文件系统的元数据有扩

预处理管理器统计信息 alerting - 警报管理器统计信息 lld - LLD 管理器统计信息 locks - 互斥锁列表（在 **BSD 系统 * 上为空） ha_status 记录高可用性 (HA) 集群状态。 ha_remove_node=target 删除由其列出的编号或名称指定的高可用性 (HA) 节 点。 请注意，无法删除活动/备用节点。 target - 列表中的节点编号或名称（可以通过运行 Zabbix 高可用模式下，多台 Zabbix server 作为集群中的节点运行。当集群中的一个 Zabbix server 处于 active 时，其他服务器处于 standy，随时准备在必要时接管。 切换到 Zabbix HA 还不确定。您可以在任何时候切换回 standalone 状态。 参见: 实施细节 启用高可用集群 作为集群节点启动 Zabbix server 在 server配置中需要两个参数来启动 server配置中需要两个参数来启动 Zabbix server 作为集群节点: • HANodeName 集群中每个 zabbix server 节点名称必须要有且唯一。 28 这是将在 agent 和 proxy 配置中引用 server 的名称 (例如：zabbix-node-01)。如果您没有指定 HANodeName，那么服务器将以 standalone 模式启动。 • NodeAddress