ServiceCenter 崔毅华 什么是服务注册中心？ 服务注册中心具有服务注册和服务发现能力的可靠的分布式 服务。 1. 服务注册 2. 服务发现 3. 可靠 4. 分布式 为什么需要服务注册中心？ 是单体架构向微服务服务化演迚的需要。 服务注册中心 1. 服务端发现 1. DNS 2. 客户端发现 1. ServiceCenter，eureka 为什么实现自己的服务注册中心？ 1. 提供标准接口（RESTful） 2. 负载均衡，服务订阅（客户端LB，长连接） 3. 运行时依赖（Go） 4. 可靠性（BASE，最终一致性） 从服务注册中心到服务管理中心 1. 元数据 2. 依赖关系 3. 实例变化推送 4. 多租隔离 5. 高可用性保障 从服务注册中心到服务管理中心 元数据 1. 应用App，便于微服务可在多个应用间重用 失败。 Partition tolerance(分区容错性)，当出现网络分区故障时系统的容错能力 从微服务到服务管理中心 1.实例缓存机制 从微服务到服务管理中心 2.心跳保活机制 从服务管理中心到etcd 1.异步缓存机制 从服务管理中心到etcd 2.异步心跳机制 自我保护机制 前面提到的缓存机制，保证了ServiceCenter在etcd出现网络分区故障时依

Redis 多数据中心双向同步 祝辰 • 携程框架架构部门 • 资深研发工程师 • 专注于 Redis 高可用系统的 研发工作 • 对分布式存储系统有所涉猎 讲师介绍 祝辰 1 开篇 2 3 4 5 目 录 CONTENTS 携程的Redis架构 分布式理论 双向/多向同步的问题 CRDT 19 世纪的通讯 “At 12:30 am on April 4th • 棕色的区域需要 40 天以上 的时间 21 世纪的通讯 同样的一张地图 在今天, 仅仅需要毫秒级 别的时间, 一条消息可以 被全世界共享起来 互联网的规模也从单独 一个数据中心的部署方 式转变为多数据中心, 甚 至是跨区域的部署模式 多区域部署 Serverless 分布式存储 Redis 内存数 据库 支持多种 数据结构 支持主 从架构 缓存服务 分布式锁 消息队列 对于单元化部署的 应用来讲, 跨数据中心的数据访问一直 是一个最大的痛点. 目前很多用户 • 抑或是采取了同一份写入到两个站 点的数据库 • 抑或是跨站点写入数据库同时同步 回来(例如 AWS 的AURORA) 这两种方式都没有从根本上解决问题, DRC 概念的出现, 让大家对分布式存储 又有了新的期待 Data Replication Center 目前携程的应用也在进行单元化的部署模

事件 ONCALL 中心建设方法 一站式处理值班 OnCall，智能降噪 北京快猫星云科技有限公司 前言 市面上有众多监控系统，刨去商业软件不说，开源的就有 Nagios、Zabbix、Open-Falcon、 Nightingale、Grafana、Prometheus、Elastalert 等等，还有云厂商提供的监控系统，比如华为云的云 监控、腾 可能有多套）或者 Nightingale， 日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 力。这里说的后续处理主要包括：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升 级、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有一些这方面的能力，但是通常都不完备，而这，正是 警太多、打扰太多的原因是什么，然后针对原因提出对应的 方案。 告警太多的常见原因 最常见的原因，是告警规则设置得不合理。比如很多规则触发了告警之后，实际没有后续动作，只是起到 常态化通知的效果，不需要排查，也不需要止损，甚至连个长线的 TODO 都没有。这类告警多了人就疲 了，当重要的告警来临的时候，也容易忽略。这样的规则如果不经过治理，日积月累，就会产生很多无用 的告警。

chunkid 持久化© XXX Page 2 of 3 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1. 2. 3. 4. 1. 1. 1. 2. 1. 2. 3. 4. 3. 2. 背景 将原有的获取chunkid的方法从space迁入mds中，并持久化写入etcd中； 只考虑单 ChunkIDGenerator 类对象，方法 AllocateS3Chunk 调用 ChunkIDGenerator对象的GenChunkID方法； ChunkIDGenerator 类 构造函数 初始化 init 函数：用于初始化或者更改 ChunkIdAllocatorImpl 的一些配置。但是这些配置不会立即生效，而是等到当前 chunkId池枯竭时才会生效。 析构函数 GenChunkID 申请的chunkID池是否枯竭？

携程 Redis 多数据中心 双向同步实践 祝辰 祝辰 目前任职携程框架架构部门资深 研发工程师 负责框架Redis团队的开发工作 目录 1 业务背景 2 3 双向同步 4 CRDT 高可用 开篇 & 背景 Redis 在携程的规模 25,000,0 00 QPS 2000+Clust er 200TB + 跨公网同步 SHANGHAI CANADA Sequential Specifications for Replicated Datatypes • Thanks For Watching 本PPT来自2019携程技术峰会 更多信息请关注“携程技术中心”微信公众号~

Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL 务管理 Kubernetes 模板管理 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud • 弹性伸缩能力不足 • 机器资源利用率不高 • 服务管理复杂 问题 有状态服务的需求越来越多 有状态服务容器化 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL Operator 设计实践 4. 小结 无状态服务 服务调度 有状态服务集群 服务调度 状态保存 集群管理 有状态服务 服务调度 状态保存

OpenShift Container Platform 4.10 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 虚拟化 OpenShift Virtualization 安装、使用和发行注记 法律通告 法律通告 Copyright © 12.1. 观察节点网络状态 12.2. 更新节点网络配置 12.3. 对节点网络配置进行故障排除 第 第 13 章 章 日志 日志记录 记录、事件和 、事件和监 监控 控 13.1. 查看虚拟化概述 13.2. 查看虚拟机日志 13.3. 查看事件 13.4. 使用事件和条件诊断数据卷 13.5. 查看有关虚拟机工作负载的信息 13.6. 监控虚拟机健康状况 13.7. 使用 OPENSHIFT 243 244 256 261 261 263 264 265 267 267 271 272 OpenShift Container Platform 4.10 虚 虚拟 拟化 化 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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