© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 MDS使用election模块的功能进行选主 4.1 Curve中MDS的选举过程 4.2 图示说明选举流程 4.2.1 正常流程 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 4.2.3 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 4.2.4 异常情况3：Etcd的leader发生重新选举，MDS1受到影响退出，不一定可以正常处理。 4.2.4.1 LeaseTIme 异常情况四: Etcd集群与MDS1(当前leader)出现网络分区 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds,

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

(API DB) Paypal&
 Braintree • 单数据中⼼心, Uber⾃自有 • 所有程序运⾏行行在Linux裸机 • ⼏几乎全部机器器都是单点故障 • 软件升级和变更更是⾼高⻛风险活动 • ⽆无法扩容 2014架构运维问题与挑战 • 流量量⼀一年年涨5倍 • 不不变的话, ⼏几个⽉月后会被流量量压垮 2016年年架构 Demand Supply Optic Disco 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 通过 tracking系统 开源: Jaeger@github 右侧是Uber在线服务依 赖关系图。对于⼤大规模 复杂系统，⼈人⼯工处理理故 障速度太慢 Ring0 • 单⼀一核⼼心组，拥有⾼高系统权 线，包括流量量切换 • 在较⼤大故障的处理理中起到领导 和汇报作⽤用 流程优化 Post Mortem • ⼀一切事故免责 • 对事不不对⼈人 • 分析问题根源并进⾏行行讨论 • Follow各个可执⾏行行任务的

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

创新架构，全栈优化，打造全场景协同的 One OS，充分释放多样性算力。 IDE 自调优工具 A-Tune 测试平台 Compass-CI 工具链 OpenStack Kubernetes 麒麟HA 集群调度 和管理 CPU: X86、Arm、RISC-V GPU NPU 芯片 APPS 虚拟化 容器 QEMU Docker libvirt 虚拟化/ 容器 StratoVirt iSula 虚拟化：支持内存弹性、大页、增强 IO 子系统、通过多通道并发提升 IO 性能。 • OpenStack&Kubernetes：向云而生，集成两大主流云计算调度和管理软件，构筑云化基座 。 • HA 高可用集群方案：麒麟软件贡献的 HA 高可用集群方案，故障秒级切换。 繁荣社区生态： • 更多桌面环境支持：UKUI、DDE 、Xfce 桌面环境，丰富社区桌面环境生态。 平台架构 6 7 openEuler 21 支持调度器优化：优化 CFS Task 的公平性，新增 NUMA-Aware 异步调用机制，在 NVDIMM 初始 化方面有明显的提升；优化 SCHED_IDLE 的调度 策略，可以显著改善高优先级任务的调度延迟， 降低对其他任务的干扰。优化 NUMA balancing 机制，带来更好的亲和性、更高的使用率和更少 的无效迁移。 2. CPU 隔离机制增强：支持中断隔离，支持

etMem：新增用户态 swap 功能，策略配置淘汰的冷内存交换到用户态存储，用户无感知，性能优于 内核态 swap。 • 内存 RAS 增强：内存可靠性分级技术，可以指定内核、关键进程等对内存故障敏感的数据优先使用高可靠内存，降 低宕机率，提升可靠性（技术预览特性）。 夯实云化基座 • 容器操作系统 KubeOS：云原生场景，实现 OS 容器化部署、运维，提供与业务容器一致的基于 K8s 的管理体验。 • 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 22.03-LTS 技术白皮书 14 openEuler 内核中的新特性 openEuler 22.03 LTS 基于 Linux Kernel 5.10 内核构建，在此基础上，同时吸收了社区高版本的有益特性及社区创新 特性： • 进程调度优化：优化进程负载均衡算法，减少负载均衡过程中的开销，提升性能。 • 内核动态抢占：新增启动选 preempt=none/voluntary/full，允许内核动态切换抢占模式。

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 24.03 LTS Edge，支持 KubeEdge+ 边云协同框架，具备边云应用统一管 相关使用方式请参考 openEuler AI 容器镜像用户指南。 openEuler 使能 AI，向用户提供更多 OS 选择。基于 openEuler 的 AI 容器镜像可以解决开发运行环境部署门槛高的问题，用 户根据自身需求选择对应的容器镜像即可一键部署，三类容器镜像的应用场景如下。 • SDK 镜像：提供对应硬件的计算加速工具包和开发环境，用户可进行 Ascend CANN 或 NVIDIA openEuler 24.03 LTS 技术白皮书 openEuler 内核中的新特性 openEuler 24.03 LTS 基于 Linux Kernel 6.6 内核构建，在此基础上，同时吸收了社区高版本的有益特性及社区创新特性： 上游继承特性： • 内存管理 folio 特性：Linux 内存管理基于 page（页）转换到由 folio（拉丁语 foliō，对开本）进行管理，相比 page，folio

....................................................................................... 59 7.2 生产高可用环境................................................................................................. 小组申请 配合协作部署资源、申请 IP 地址、将资源信息同步加入到 CMDB、堡垒机、应用部署平台 等运维工具，部署配置监控代理、备份代理，挂载到负载均衡，因此造成流程链路较长，协 作沟通成本高、排期等待时间比较长的问题。 通过云管平台整合 CMDB、堡垒机等运维工具，在部署虚拟机等资源后，能够按预置 策略自动同步管理信息到运维工具，自动部署监控代理、备份代理，配置负载均衡，能够有 效 项目的生命周期的环节场景 杭州飞致云信息科技有限公司 软件用起来才有价值，才有改进的机会 16 表 2: 支持场景列表 场景 子场景 是否支持 运行环境服务 虚拟机申请部署、变更 (单机、批量、集群、定时执行、克隆) 支持 磁盘申请部署、变更，快照创建及管理 支持 虚拟机申请时指定安全组、弹性 IP、负载均衡 支持 虚拟机部署后初始化操作系统环境、部署安全基线 支持 虚拟机部署后自动部署中间件数据库

- 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效 / 低质量 / 低效率 / 高成 本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 高人效 / 高质量 / 高效率 / 低成 本： 人在系统之外 / 上，复杂性下沉到单一平台 希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源 / 业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 全流程安全门禁：关键环节设置安全门禁，快速反馈研发改进 故障拦截率提升 1-3 倍 业务响应效率提升 3-5 倍 全流程安全建设 更多价值体现 组织 靠流程和个人，效率越来越低 • 低人效 / 低质量 / 低效率 / 高成本 • 人淹没在系统的海洋里 • 无数平台手工切换 靠系统和技术，能力长在平台上 • 高人效 / 高质量 / 高效率 / 低成本 • 人在系统之上 / 高效交互 • 复杂性下沉到单一平台

统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 云原生 DevOps 平台 高人效 低人效 低人效/低质量/低效率/高成本： 人淹没在系统的海洋里，无数平台手工切换 高人效/高质量/高效率/低成本： 人在系统之外/上，复杂性下沉到单一平台 希望 工程师不再花时间在开发写代码之外的脏活累活，比如服务部署、找环境，服务编排等Infra的事情。 平台运维 业务压力大，能力建设缓慢： • 大量工作花在工具链维护 • 项目间依赖复杂，环境管理难 • 交付版本依赖工单，发布风险高 • 公共资源/业务资源利用率低 赋能多业务：一个平台解决了多异构项目的管理和规范 团队高效协作：定义团队角色工作流模板，随时可用云上环境 价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 业务资源利用率提升 全流程安全门禁：关键环节设置安全门禁，快速反馈研发改进 故障拦截率提升 1-3 倍 业务响应效率提升 3-5 倍 全流程安全建设 更多价值体现 组织 靠流程和个人，效率越来越低 • 低人效/低质量/低效率/高成本 • 人淹没在系统的海洋里 • 无数平台手工切换 靠系统和技术，能力长在平台上 • 高人效/高质量/高效率/低成本 • 人在系统之上/高效交互 • 复杂性下沉到单一平台 整体人效提升 1-5