© 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 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。 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心机制: TTL和CAS。TTL(time to live)指的是给一个key设置一个有效期，到期后key会被自

在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring

0 Service Mesh 高可用在企业 级生产中的实践 罗广明 百度高级研发工程师1/总页数 讲师介绍 • 罗广明、百度高级工程师 • ServiceMesher 社区（servicemesher.com）治理委员会核心成员 • 云原生社区（cloudnative.to）联合创始成员 • 百度云智学院认证讲师 • 目前在「百度云云原生团队」负责微服务治理与相关中间件研发 • 对云 注册中心与 高可用方案 通过治理策略 保证服务高可用3/总页数 Service Mesh 与 Spring Cloud 应用的互通、共治 /014/总页数 优点 • 微服务架构的集大成者 • 轻量级组件 • 开发灵活、简便 • 社区生态强大、活跃度高 Spring Cloud 的优缺点 缺点 • 仅适用于 JAVA 应用、Spring Boot 框架 • 侵入性强 • 升级成本高、版本碎片化严重 升级成本高、版本碎片化严重 • 内容多、门槛高 • 治理功能仍然不全5/总页数 优点 • 微服务治理与业务逻辑解耦 • 异构系统的统一治理 • 三大技术优势： • 可观察性 • 流量控制 • 安全 Service Mesh 的优缺点 缺点 • 增加了复杂度 • 整体链路的复杂度 • 操作运维的复杂度 • 需要更专业的运维技能 • 带来延迟 • 平台的适配 Istio-Handbook：Service

进行静态扫描，尽可能前置，在IDE编写代码或者提交代码时进行，将极 大优化整体效率和成本 可以无视环境随时可以进行，覆盖漏洞类型全面， 可以精确定位到代码段 路径爆炸问题，并一定与实际相符合，误报率较 高。 DAST(动态安全应用 程序安全测试) 黑盒测试，通过模拟业务流量发起请求，进行模糊测试，比如故障注入 或者混沌测试 语言无关性，很高的精确度。 难以覆盖复杂的交互场景，测试过程对业务造成 较大的干扰，会产生大量的报错和脏数据，所以 存算分离: 自动调整、拓展能 力强，满足更大吞 吐量 存储自动扩缩容 手工填加机器， 手工同步 完全自动化 高性能 存在性能瓶颈 类似日志方式的顺 序写，性能高 易用程度 封闭体系，集成各 类优秀能力较差 集成能力强，多模 态接口，兼容各类 协议 可用性、稳定性 需要强大的旁路运 维能力 简化运维、自动化 容量和故障转移 云原生数据库其特点，使得应用场 景会更加广泛 高级能力-云原生数据库-应用的基石-2-技术架构 Chunk Data Chunk • 云原生的本质在于为云这种弹性资源下能够为应用提供 稳定的基础架构，所以云原生数据库相对于传统数据库 最大的不同也在这个方面：弹性 • 对于数据存储的高性能、高稳定性、高拓展、资源成本 等等都需要同时满足（和传统CAP相悖） • 接入层需要能够根据规则的路由，以及兼容各类协议接 口以及数据模型，并能根据应用的规模来自动拓展。 • 实现HTAP(OLTP+OLAP)，将在线事务|分析混合计算模型

n Component 微服务 数据库 MQ Cache Trait 灰度 监控告警 弹性扩缩容 高可用 负载均衡 客户环境 • 关注点分离：开发者关注应用本身，运维人员关注模块化运维 能力，让应用管理变得更轻松、应用交付变得更可控； • 平台无关与高可扩展：应用定义与平台层实现解耦，应用描述 支持任意扩展和跨环境实现； • 模块化应用运维特征：可以自由组合和支持模块化实现的运维 现交个各个开源项目和 厂商去实现，譬如： kubevela。 OAM实现原理分析 • OAM是更高级的抽象， 执行面打包都是通用 格式，比如HELM，很 好的兼容了现有的基 础设施，无论怎样的 基础设施，都能在高 层保持一致的情况下， 在差异化的环境下运 行，而让业务研发人 员更加关注业务，而 不是基础设施本身。 • OAM本身就是基础设 施即代码的典范设计， 在中间层隔离了用户 使用和底层执行体， 进一步加强了统一性。

云原生学院 第 22 期 云原生产品与架构系列：第1讲 曾任阿里巴巴、华为架构师、深信服云原生产品规划主管 10月27日（周三）晚8点-9 点 高磊 主 办 方 ： 互 动 平 台 ： 增加环境、网络（端口）和资源管理的复杂性，治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要，线上问题难以排查定位，往往需要研发介入 我们需要一种新型的、为云而生的业务承载平台，去应对上述问题。 微服务应 用 大型 单体 应用 VM/服务器 VM/服务 器 VM/服务 器 VM/服务 器 目 标  支持微服务级别的细粒度资源隔离  支持快速扩缩容  支持热升级，服务更新不影响业务可用性  支持服务的快速地部署、扩展、故障转移 新以及数字疆域规 模扩张 1 技术架构变化：因商业或者演化而 变带来不稳定因素 2 制品变化：代码因商业而变带来新 的功能缺陷 3 配置变化：因环境而变带来的不稳 定性因素 6 外部依赖变化：ERP可用性变化 带来的不稳定因素 5 人员变化：没有知识沉淀导致的 不稳定因素 4 环境变化：因安全、流量、故障、环境崩 溃、底层IT变更而变带来的不稳定因素 非云原生：无法对应变 化=稳定性无法保证 云原生：主动对应变化=

定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推 理计算位于BOX端，并 且能够适应各类算法 态，意味着企业可以避免云计算供应商锁定， 可以提供超过5个9的响应率（99．999％），以避免每次停机导致平均数百万美元的损失。企业管理者终于意识到，云计算供 应商锁定会阻碍多云方法所带来的创造力、可用性和流动性。 • 云原生PaaS可以屏蔽多云的差异， 统一的不分何种云上的一致的运行 同一服务或者应用。 • 避免厂家锁定，客户可以自由选择 资源分布和费用组合，更加灵活。 • 中心云统一纳管运维和输出服务。

注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置⼀致性模型 97 Nacos ⾼可⽤设计 100 Nacos 高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103 Nacos 账号权限体系 103 Nacos 认证机制 110 Nacos 前端设计 117 Nacos 前端设计 117 Nacos 性能报告 作为核心引擎 孵化于 2008 年的阿里五彩石项目，自主研发完全可控，经历十多年双 11 洪峰考验，沉淀了高性能、 高可用、可扩展的核心能力，2018 年开源后引起了开发者的广泛关注和大量使用。本书也将介绍 Nacos 偏 AP 分布式系统的设计、全异步事件驱动的高性能架构和面向失败设计的高可用设计理念 等。相信开发者阅读后不仅可以更深入了解 Nacos，也有助于提高分布式系统的设计研发能力。 阿里巴巴中间件负责人 & 创始人 & PMC Chair - 王小瑞（誓嘉） 服务发现，配置中心这两个领域在淘宝 2007 年做分布式系统改造时开始建设，特殊之处在于它是整 个分布式系统的协调者和全局入口，也意味着它的可用性，可靠性，可观测性等分布式系统指标影 响整个分布式系统的运行。历史上，这个系统在阿里也触发过大故障，经历过数次血与火的考验。 在阿里数次架构升级中，Nacos 都做了大量的功能迭代，用来支持阿里的异地多活，容灾演练，容

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1524 12.5.4 TiDB 高并发写入场景最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4177 15.9 高可用常见问题 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2 TiDB 是否提供三中心跨机房多活部署的推荐方案？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4178 15.10 高可靠常见问题 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1782 12.5.4 TiDB 高并发写入场景最佳实践 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4198 15.9 高可用常见问题 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2 TiDB 是否提供三中心跨机房多活部署的推荐方案？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4199 15.10 高可靠常见问题 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·