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如何在Kubernetes中实现容器原地升级

Author: xidianwangtao@gmail.com, Based Kubernetes 1.12 摘要:在Kubernetes中,Pod是调度的基本单元,也是所有内置Workload管理的基本单元,无论是Deployment还是StatefulSet,它们在对管理的应用进行更新时,都是以Pod为单位,Pod作为Immutable Unit。然而,在部署业务时,Pod中除了业务容器,经常会有一个甚至多个SideCar Container,如何在不影响业务Container的情况下,完成对SideCar Container的原地升级呢,这正是本文需要探讨的技术实现。 为什么需要容器的原地升级 在Docker的世界,容器镜像作为不可变基础设施,解决了环境依赖的难题,而Kubernetes将这提升到了Pod的高度,希望每次应用的更新都通过ReCreate Pod的方式完成,这个理念是非常好的,这样每次ReCreate都是全新的、干净的应用环境。对于微服务的部署,这种方式并没有带来多大的负担,而对于传统应用的部署,一个Pod中可能包含了主业务容器,还有不可剥离的依赖业务容器,以及Si...

一次分表踩坑实践的探讨

前言 之前不少人问我“能否分享一些分库分表相关的实践”,其实不是我不分享,而是真的经验不多?;和大部分人一样都是停留在理论阶段。 不过这次多少有些可以说道了。 先谈谈背景,我们生产数据库随着业务发展量也逐渐起来;好几张单表已经突破亿级数据,并且保持每天 200+W 的数据量增加。 而我们有些业务需要进行关联查询、或者是报表统计;在这样的背景下大表的问题更加突出(比如一个查询功能需要跑好几分钟)。 可能很多人会说:为啥单表都过亿了才想方案解决?其实不是不想,而是由于历史原因加上错误预估了数据增长才导致这个局面。总之原因比较复杂,也不是本次讨论的重点。 临时方案 由于需求紧、人手缺的情况下,整个处理的过程分为几个阶段。 第一阶段应该是去年底,当时运维反应 MySQL 所在的主机内存占用很高,整体负载也居高不下,导致整个 MySQL 的吞吐量明显降低(写入、查询数据都明显减慢)。 为此我们找出了数据量最大的几张表,发现大部分数据量在7/8000W 左右,少数的已经突破一亿。 通过业务层面进行分析发现,这些数据多数都是用户产生的一些日志型数据,而且这些数据在业务上并不是强相关的,甚至两三个月...

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