## Node Operator: Kubernetes Node Management Made Simple 陈俊(Joe)，Ant Financial ## Agenda • Background and Motivation • Introduction of Operators • Node-Operator • Advanced Topic: Kube-on-Kube-Operator Cluster fast and convenient • Add & delete Node at any time • Upgrade Master & Node Components reliably • Canary Rollout • Master & Node Component Versions Management  ## • Upgrade Nodes Versions • Upgrade Node 10.10.10.1 • Upgrade docker • Upgrade kubelet • Upgrade Node 10.10.10.2 ![Image](/uploads/documents/6/d/a/4/6da4da32c88eebb82

jpg) ### OpenShift Container Platform 4.9 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Enter your first name here. Enter your surname European Union and other countries. Node.js $ ^{®} $ is an official trademark of Joyent. Red Hat is not formally related to or endorsed by the official Joyent Node.js open source or commercial project their respective owners. ## 摘要 本文提供有关在集群中配置和管理节点、Pod和容器的说明。它还提供有关配置Pod调度和放置、使用作业（job）和 DaemonSet来自动执行操作，以及确保集群保持高效性的其他任务信息。 ## 目录 第1章 节点概述 ..... 9 1.1. 关于节点 ..... 9 读取操作 ..... 9 管理操作 ..... 10 增强操作

jpg) ### OpenShift Container Platform 4.6 节点 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点 Enter your first name here. Enter your surname European Union and other countries. Node.js $ ^{®} $ is an official trademark of Joyent. Red Hat is not formally related to or endorsed by the official Joyent Node.js open source or commercial project their respective owners. ## 摘要 本文提供有关在集群中配置和管理节点、Pod和容器的说明。它还提供有关配置Pod调度和放置、使用作业（job）和 DaemonSet来自动执行操作，以及确保集群保持高效性的其他任务信息。 ## 目录 第1章 节点概述 ..... 9 1.1. 关于节点 ..... 9 读取操作 ..... 9 管理操作 ..... 9 功能增强操作

## Greenplum资源管理器 姚珂男/Pivotal kyao@pivotal.io ## Agenda • Greenplum数据库 • Resource Queue • Resource Group ## Greenplum数据库 • 基于PostgreSQL • 分布式 • OLAP • MPP(Massively Parallel Processing) ## Greenplum数据库 优化器不能被纳入资源管理器 ## Resource Queue ## • Priority is rough – 不能精确控制CPU - CHECK FOR INTERRUPTS – BackoffBackendTick – sweeper process (backoff.c) ## Resource Queue ## • Memory – Chaotic – 没有严格资源隔离 – 第三方库的malloc Resource Group • SQL语句并发控制 => 事务并发控制 ·基于cost的并发控制 • 基于优先级的CPU控制 => 精确CPU比例 • 内存控制 => 严格资源隔离 ## Running Example • CREATE RESOURCE Group rg WITH ( concurrency=1, cpu_rate_limit=.5,

## Pod 容忍节点异常时间调整 ### 1. 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有一个等待时间，才会对节点上的 Pod 进行驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发生异常时及时将 Pod 驱逐并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们首先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes 1.13 gate，节点及其上 Pod 的生命周期管理将通过节点的 Condition 和 Taint 来进行，Kubernetes 会不断地检查所有节点状态，设置对应的 Condition，根据 Condition 为节点设置对应的 Taint，再根据 Taint 来驱逐节点上的 Pod。 同时在创建 Pod 时会默认为 Pod 添加相应的 tolerationSeconds 参数，指定当节点出现异常（如 Pod 还将在这个节点上运行多长的时间。 那么，节点发生异常到 Pod 被驱逐的时间，就取决于两个参数：1. 节点实际异常到被判断为不健康的时间；2. Pod 对节点不健康的容忍时间。 Kubernetes 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s, Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min, 也就是说, 节点实际异常 5min40s(340s) 后, 节点上的 Pod

Curve元数据节点高可用 • 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 4. MDS使用election模块的功能进行选主 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，但同时只有一个mds节点提供服务，称该提供服务的mds节点为主，等待节点为备；主节点的服务挂掉之后，备节点能启动服务，尽量减小服务中断的时间 需要解决的问题就是：如何确定主备节点。 ### 2. 技术选型 提供配置共享和服务发现的系统比较多，其中最为大家熟知的就是zookeeper和etcd，考虑当前系统中mds有两个外部依赖模块，一是mysql，用于存储集群拓扑的相关信息；二是etcd，用于存储文件的元数据信息。而etcd可以用于实现mds高可用，没必要引入其他组件。 使用etcd实现元数据节点的leader主要依赖于它的两个核

## Node 的设计错误 Ryan Dahl JS Conf 柏林 2018.06 ## 背景: 1. 基于最初的开发，我创建了并管理 Node。 2. 我的主要关注目标是事件驱动的 HTTP server。 3. 这一主要目标对当时服务器端的 JavaScript 起着关键作用。即使在当时这一点不那么明显，但是服务器端 JS 的成功需要事件循环的助力。 ## 背景: 2012 年我离开 年我离开 Node 项目的时候，当时我觉得 Node（或多或少）实现了我的预定目标：创建一个用户友好的非阻塞框架，具体内容如下 1 核心支持许多协议：HTTP，SSL... 2. 在 Windows（使用 IOCP）Linux（EPOLL）和MAC（KQuey）上跨平台工作。 3. 一个比较稳定的相对较小的核心API。 4. 通过 NPM 增加外部模块的生态系统。 但我错了...因为还有许多问题仍待解决 因为还有许多问题仍待解决..... ## 使得 Node 保持增长的几项关键工作 1. NPM（Isaac 开发）将核心 Node 库解耦并允许生态系统的分布。 2. N-API 是设计精美的绑定API。 3. Ben Noordhuis 和 Bert Belder 构建了 libuv。 4. Mikeal Rogers 组织了管理活动和社区。 5. Fedor Indutny 在代码基础上产生了巨大的影响，尤其是在加密中。

curvefs s3数据整理(合并碎片、清理冗余) ## 背景 1. 只考虑单客户端，单metaserver 2. 为了解决的问题：客户端在对一个文件的某个部分多次写入后，同一个chunk会产生很多版本数据；而客户端在读的时候，会需要对这些chunk进行筛选和构建，得到有效的部分，越是散乱的状态，就越需要发送更多次读请求至s3．最后导致无效旧数据的堆积和读请求性能的下降，所以需要在合适的时候进行重叠元数据和数据的合并

## 👍 ## Node 在有赞的实践 KK · 一、Node 基础框架的迭代与演进 · 二、Node 接入有赞服务化体系的历程 · 三、未来需要做的一些事情 ## 第一个 Node 项目 有人（有赞的一个内部管理系统）  3_16.jpg) ## 第二个 Node 项目 有人（有赞的一个内部管理系统） Koa 中间件 有赞官网 ## ↑ 脚手架模板 #### 阿童木 0.0.1 诞生 有人 有赞官网 有赞招聘 有赞云官网 Koa + 中间件 脚手架模板 Astroboy 阿童木 Koa 中间件 阿童木 0.0.1 ## 很多项目都开始用 Node 了 有人 有赞官网 有赞招聘 目前有哪些重要业务用了 Node · 1、订单详情（灰度白名单） · 2、下单（灰度白名单） · 3、微页面（灰度白名单） · 4、有赞云、有赞官网、分销等等 ## 二、 Node 接入有赞服务化体系的历程 ## 服务化 php Node.js Java 模板渲染 业务编排 接口转发 业务逻辑 服务接口 ## 如何调用？ ### Node.js ? Java 方案

Pod Kube-scheduler Assigned to Node2 Node1 Node2 Request Load Level Request Load Level Real Load Level Real Load Level ## Dynamic-Scheduler Kube-scheduler Node1 has a lower load Pod Dynamic-scheduler Assigned to Node1 Node1 Node2 Request Load Level Request Load Level Real Load Level Real Load Level ## Dynamic-Scheduler Prometheus Dynamic-scheduler-node-annotator Record to node annotation telegraf Node1 telegraf Node2 1h Load 5m Load 1d Load 1d Load 1h Load 5m Load ## Dynamic-Scheduler Predicate Pod Dynamic-scheduler Add node1 to priority candidate list 5m Load >65%