OpenShift Logging 5.0.0 1.2.11.1. 新功能及功能增强 Cluster Logging 变为 Red Hat OpenShift Logging 每个索引最多五个主分片 更新了 OpenShift Elasticsearch Operator 名称和成熟度等级 OpenShift Elasticsearch Operator 报告 CSV 成功 减少 Elasticsearch 每个索引最多五个主分片 每个索引最多五个主分片 在这个版本中，OpenShift Elasticsearch Operator（EO）会根据为集群定义的数据节点数量来设置一个 或多个索引的主分片数量。 在以前的版本中，EO 会将索引的分片数量设置为数据节点的数量。当 Elasticsearch 中的索引被配置为带 有多个副本时，它会为每个主分片创建多个副本，而不是每个索引。因此，因为索引分片，集群中存在更 更 多副本分片，这为集群复制和保持同步造成大量消耗。 更新了 更新了 OpenShift Elasticsearch Operator 名称和成熟度等 名称和成熟度等级 级 此发行版本更新了 OpenShift Elasticsearch Operator 和 Operator 成熟度等级的显示名称。Operator Hub 中更新了新的显示名称并明确指定了 OpenShift Elasticsearch

管理默认日志存储的替代选择，您可以使用 Loki Operator。 1.6.2. 程序错误修复 在此次更新之前，OpenShift Logging 仪表板会显示活跃主分片的数量，而不是所有活跃分片。 在这个版本中，仪表板显示所有活跃分片。(LOG-2781) 在此次更新之前，elasticsearch-operator 使用的库中的有一个程序错误，它包含一个拒绝服务 攻击的安全漏洞。在这个版本中， 在此次更新之前，OpenShift Container Platform Logging 仪表板显示分片"x"数量大于 Elasticsearch 具有 'x' 节点时的实际值。出现这个问题的原因是，它会输出每个 Elasticsearch pod 的所有主分片，并计算出整个 Elasticsearch 集群的总和。在这个版本中，分片数量会被正确 计算。(LOG-2156) 在此次更新之前，如果 secret kibana 基于角色的访问 访问控制 控制 (RBAC) RBAC 是一个关键安全控制，可确保集群用户和工作负载只能访问执行其角色所需的资源。 分片 分片 Elasticsearch 将日志数据从 Fluentd 整理到数据存储或索引中，然后将每个索引划分为多个碎片，称 为分片 (shard)。 taint 污点可确保 pod 调度到适当的节点上。您可以在节点上应用一个或多个污点。 容限 容限 (tolerations)

CONTROLLER 7.9. 其他资源 第 第 8 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 中的 中的 INGRESS 分片 分片 8.1. INGRESS CONTROLLER 分片 8.2. 为 INGRESS CONTROLLER 分片创建路由 8 9 9 9 10 13 13 14 14 14 14 14 14 14 15 15 15 16 16 16 Container Platform 内置的 OAuth 服务器集成。 namespaceSelector namespaceSelector 用来过滤由 Ingress 控制器提供服务的一组命名空间。这 对实现分片（shard）非常有用。 routeSelector routeSelector 用于由 Ingress Controller 提供服务的一组 Routes。这对实现分 片（shard）非常有用。 认情况下，Ingress Controller 提供集群中任何命名空间中创建的任何路由。您可以在集群中添加额外的 Ingress Controller，以通过创建 分片来优化路由，这些分片是基于所选特征的路由子集。要将路由标记为 分片的成员，请使用 route 或 namespace metadata 字段中的标签。Ingress Controller 使用选择器 （也 称为 选择表达式 ）从要提供服务的整个路由池中选择路由子集。

NewSQL?数据库中间层的优势 系统 •事务 运维 • DBA 开发 • SQL数据库中间层应具备的能力 分片化 多副本 数据一致性 弹性化 治理能力 观察能力数据分片 App2 DB App1 App3 App2 DB1 DB2 DB3 App1 App3数据分片：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write write sync read读写分离 S App1 M App2 App3 write sync read数据分片 + 读写分离 App1 S1 App2 App3 M2 sync read S2 S3 M1 M3 write数据分片 + 读写分离：引入中间件 App1 M1 App2 App3 S2 M2 M3 S1 S3 数据库中间件 write Sidecar的优势Database Mesh架构图Sharding-Sphere 核心功能 数据分片 分布式事务 数据库治理 弹性伸缩 管控界面 实现方案 Sharding-JDBC Sharding-Proxy Sharding-Sidecar Sharding -Sphere 云原生 无中心 零侵入Sharding-Sphere：数据分片Sharding-Sphere：分布式事务Sharding-Sphere：治理中心

模型可变计算路径  运行阶段  计算图裁剪 模型训练框架 • 应用场景——离线预计算  模型召回，ANN检索  粗排模型，降低线上计算量 • 分布式Sharding  模型分片存储，支持超大规模模型  数据并行计算，加速Optimizer计算 • 低频特征过滤  Counting Bloom Filter  概率方式 • 模型数据通路  Base + Delta方式 • Ps分布式分片的均衡，避免分片大小不一致  NN网络矩阵按行切分，解决请求包不均衡问题  特征按照Hash方式分布式存储 • 模型并行调超参  grid search  random search PS的多模型训练 • 提高内存使用效率  model group内共享特征key的存储 • 超大规模模型 -> 高扇出的分布式PS • 长尾效应：单个分片的抖动（网络、CPU）对请求影响变大 长尾效应：单个分片的抖动（网络、CPU）对请求影响变大  单分片4个9的可用性  16分片整体可用性：99.99% ^ 16 = 99.84%  64分片整体可用性：99.99% ^ 64 = 99.36%  128分片整体可用性：99.99% ^ 128 = 98.72% • Backup Request  Jeff Dean在解决BigTable高扇出时提出的方案 PS的长尾效应 Backup Request

设置自定义默认证书 6.8.2. 删除自定义默认证书 6.8.3. 扩展 Ingress Controller 6.8.4. 配置 Ingress 访问日志 6.8.5. Ingress Controller 分片 10 10 10 10 12 12 13 13 13 13 14 14 14 15 15 15 16 17 17 18 18 19 19 20 20 20 21 23 23 . . . . . . . . . . . . . . . . 6.8.5.1. 通过路由标签（label）配置 Ingress Controller 分片 6.8.5.2. 使用命名空间标签配置 Ingress Controller 分片 6.8.6. 配置 Ingress Controller 以使用内部负载均衡器 6.8.7. 将集群的默认 Ingress Controller 配置为内部 16.3.3. 创建项目和服务 16.3.4. 通过创建路由公开服务 16.3.5. 通过路由标签（label）配置 Ingress Controller 分片 16.3.6. 使用命名空间标签配置 Ingress Controller 分片 16.3.7. 其他资源 16.4. 使用负载均衡器配置集群入口流量 16.4.1. 使用负载均衡器使流量进入集群 16.4.2. 先决条件 16.4.3

0，但消息积压数却在降低是个什么 “鬼” 49 1.6 RocketMQ 一个新的消费组初次启动时从何处开始消费呢？ 64 1.7 一次 RocketMQ 进程自动退出排查经验分享 78 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 82 1.9 RocketMQ 消息发送 system busy、broker busy 原因分析与解决方案坑 91 1.10 再谈 RocketMQ broker busy 104 broker Permission -v 6 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 < 82 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 推荐语：RocketMQ 分片扩容后部分队列中的数据无法消费？ 消息组 接到某项目组反馈，topic 在扩容后出现部分队列无法被消费者，导致消息积 压，影响线上业务？ 考 例如业务主体名 topic_dw_test_by_order_01 的路由信息如图所示： 本文来自『中间件兴趣圈』公众号，仅作技术交流，未授权任何商业行为。 83 > 1.8 RocketMQ 主题扩分片后遇到的坑 当前的消费者信息： broker 的配置信息如下： brokerClusterName = DefaultCluster brokerName = broker-a brokerId

raft range 分片，增大写并发 Brain 层无磁盘 io，只有网络 io 写优化 - 3 事务优化 精心设计 key 格式 一个 k8s 对象的索引和数据在同一分区内 跨分区分布式事务 -> 分区内单机事务 读优化 - 1 Range 读 Unary -> Stream 代替分页，降低延迟 内存高效复用，避免 OOM 读优化 - 2 多分片并发读 通过并发，大大减少读时延 • 目前所有消息严格要求有序 • 消息不重不丢、严格有序，所以写必须单点 • Kubernetes 本质是一个最终一致性的系统 • 关注单个对象的最终状态 • 分片多点写，避免写单点 • 分片内部消息严格有序 • 分片间消息可以乱序 • 读、写、watch 能力均可以水平扩展 欢迎交流 联系邮箱: xuchen.xiaoying@bytedance.com

。 基于路由的部署策略不会缩放服务中的 pod 数。要保持所需的性能特性，部署配置可能必须要扩展。 7.4.1. 代理分片和流量分割 在生产环境中，您可以精确控制特定分片上的流量分布。在处理大量实例时，可以使用相对比例的独立分 片来实现基于百分比的流量分布。这可与代理分片良好结合，将接收到的流量转发或分割到在其他位置运 行的单独服务或应用程序。 在最简单的配置中，代理会原封不动转发请求。在 发送到独立集群以及应用程序的本地实例，并且比较其结果。其他模式包括使 DR 安装的缓存保持活跃， 或抽样传入的流量来满足分析需要。 任何 TCP（或 UDP）代理都可以在所需的分片下运行。使用 oc scale 命令更改代理分片下服务请求的相 对数量。对于更复杂的流量管理，请考虑使用比例平衡功能自定义 OpenShift Container Platform 路由 器。 7.4.2. N-1 兼容性 创建一个新应用程序，添加对所有分片都通用的 ab-example=true 标签： 应用程序完成部署，并创建了服务。这是第一个分片。 2. 通过路由提供应用程序，或者直接使用服务 IP: 3. 通过 ab-example-. 访问应用程序，验证您能否看到 v1 镜 像。 4. 创建第二个分片，它基于与第一分片相同的源镜像和标签，但使用不同的标记版本和独特的环境

。 基于路由的部署策略不会缩放服务中的 pod 数。要保持所需的性能特性，部署配置可能必须要扩展。 8.4.1. 代理分片和流量分割 在生产环境中，您可以精确控制特定分片上的流量分布。在处理大量实例时，可以使用相对比例的独立分 片来实现基于百分比的流量分布。这可与代理分片良好结合，将接收到的流量转发或分割到在其他位置运 行的单独服务或应用程序。 在最简单的配置中，代理会原封不动转发请求。在 发送到独立集群以及应用程序的本地实例，并且比较其结果。其他模式包括使 DR 安装的缓存保持活跃， 或抽样传入的流量来满足分析需要。 任何 TCP（或 UDP）代理都可以在所需的分片下运行。使用 oc scale 命令更改代理分片下服务请求的相 对数量。对于更复杂的流量管理，请考虑使用比例平衡功能自定义 OpenShift Container Platform 路由 器。 8.4.2. N-1 兼容性 8.4.5.1.4. 一个服 一个服务 务，多个 ，多个 Deployment 对 对象 象 流程 流程 1. 创建一个新应用程序，添加对所有分片都通用的 ab-example=true 标签： 应用程序完成部署，并创建了服务。这是第一个分片。 2. 通过路由提供应用程序，或者直接使用服务 IP: 3. 通过 ab-example-.