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K8s中优雅停机和零宕机部署

创建、删除 Pod 是 K8s 中最常见的任务之一。本文介绍了 Pod 在响应创建、删除请求时发生的内部流程,还讨论了如何在 Pod 启动或关闭时防止断开连接,以及如何正常关闭长时间运行的任务。 作者:Sudip Sengupta 翻译:Bach(才云) 校对:bot(才云)、星空下的文仔(才云) 在 Kubernetes 中,创建、删除 Pod 可以说是最常见的任务之一。当我们进行滚动更新、扩展部署等等,都会创建 Pod。另外,在我们将节点标记为不可调度时,Pod 被驱逐后也会被删除并重新创建。 这些 Pod 的生命周期非常短暂,如果 Pod 还在响应请求的过程中,就被关闭了会怎么样? 关闭前的请求是否已完成? 接下来的请求又如何呢? 在讨论删除 Pod 时会发生什么之前,我们需要知道在创建 Pod 时会发生什么。假设我们在集群中创建了以下 Pod: 我们将Pod YAML 定义提交给集群: 在输入命令后,kubectl 就会将 Pod 定义提交给 Kubernetes API。 K8sMeetup 在数据库中保存集群状态 API 接收并检查 Pod 定义,然后将其存储在 etcd ...

滴滴ElasticSearch千万级TPS写入性能翻倍技术剖析

桔妹导读:滴滴ElasticSearch平台承接了公司内部所有使用ElasticSearch的业务,包括核心搜索、RDS从库、日志检索、安全数据分析、指标数据分析等等。平台规模达到了3000+节点,5PB 的数据存储,超过万亿条数据。平台写入的峰值写入TPS达到了2000w/s,每天近 10 亿次检索查询。为了承接这么大的体量和丰富的使用场景,滴滴ElasticSearch需要解决稳定性、易用性、性能、成本等诸多问题。我们在4年多的时间里,做了大量优化,积攒了非常丰富的经验。通过建设滴滴搜索平台,打造滴滴ES引擎,全方位提升用户使用ElasticSearch体验。这次给大家分享的是滴滴在写入性能优化的实践,优化后,我们将ES索引的写入性能翻倍,结合数据冷热分离场景,支持大规格存储的物理机,给公司每年节省千万左右的服务器成本。 1. 背景 前段时间,为了降低用户使用ElasticSearch的存储成本,我们做了数据的冷热分离。为了保持集群磁盘利用率不变,我们减少了热节点数量。ElasticSearch集群开始出现写入瓶颈,节点产生大量的写入rejected,大量从kafka同步的数据出现...

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