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​Kubernetes的演变:从etcd到分布式SQL的过渡

DevRel领域专家Denis Magda表示,他偶然发现了一篇解释如何用PostgreSQL无缝替换etcd的文章。该文章指出,Kine项目作为外部etcd端点,可以将Kubernetes etcd请求转换为底层关系数据库的SQL查询。

受到这种方法的启发,Magda决定进一步探索Kine的潜力,从etcd切换到YugabyteDB。YugabyteDB是一个基于PostgreSQL构建的分布式SQL数据库。

etcd有什么问题?

etcd是Kubernetes用来存放所有集群数据的键值库。

在Kubernetes集群遇到可扩展性或高可用性(HA)问题之前,它通常不会引起人们的注意。以可扩展和高可用性(HA)的方式管理etcd对于大型Kubernetes部署来说尤其具有挑战性。

此外,Kubernetes社区对etcd项目的未来开发也有越来越多的担忧。它的社区规模正在缩小,只有少数维护人员有兴趣和能力支持和推进这个项目。

这些问题催生了Kine,这是一个etcd API到SQL的转换层。Kine正式支持SQLite、PostgreSQL和MySQL,这些系统的使用量正在不断增长,并且拥有强大的社区。

为什么选择分布式SQL数据库?

虽然PostgreSQL、SQLite和MySQL是Kubernetes的理想选择,但它们是为单一服务器部署而设计和优化的。这意味着它们可能会带来一些挑战,特别是对于具有更严格的可扩展性和可用性要求的大型Kubernetes部署。

如果开发人员的Kubernetes集群要求RPO(恢复点目标)为零,RTO(恢复时间目标)以秒为单位测量,那么MySQL或PostgreSQL部署的架构和维护将是一个挑战。如果人们有兴趣深入研究这个话题,可以探索PostgreSQL的高可用性选项。

分布式SQL数据库作为一个相互连接的节点集群,可以跨多个机架、可用区或区域部署。通过设计,它们具有高可用性和可扩展性,因此可以为Kubernetes改进相同的特性。

在YugabyteDB上启动Kine

而决定使用YugabyteDB作为Kubernetes的分布式SQL数据库是受到PostgreSQL的影响。YugabyteDB建立在PostgreSQL源代码的基础上,在提供自己的分布式存储实现的同时,重用了PostgreSQL的上半部分(查询引擎)。

YugabyteDB和PostgreSQL之间的紧密联系允许开发人员为YugabyteDB重新设计PostgreSQL的Kine实现。然而需要继续关注,这不会是一个简单的提升和转移的故事。

现在,将这些想法转化为行动,并在YugabyteDB上启动Kine。为此,使用了一个配备了8个CPU和32GB内存的Ubuntu22.04虚拟机。

首先,在虚拟机上启动一个三个节点的YugabyteDB集群。在进行分布式之前,可以在单个服务器上对分布式SQL数据库进行试验。有多种方法可以在本地启动YugabyteDB,但作者更喜欢的方法是通过Docker:

Shell mkdir ~/yb_docker_datadocker network create custom-networkdocker run -d --name yugabytedb_node1 --net custom-network \-p 15433:15433 -p 7001:7000 -p 9000:9000 -p 5433:5433 \-v ~/yb_docker_data/node1:/home/yugabyte/yb_data --restart unless-stopped \yugabytedb/yugabyte:latest \bin/yugabyted start --tserver_flags="ysql_sequence_cache_minval=1" \--base_dir=/home/yugabyte/yb_data --daemon=falsedocker run -d --name yugabytedb_node2 --net custom-network \-p 15434:15433 -p 7002:7000 -p 9002:9000 -p 5434:5433 \-v ~/yb_docker_data/node2:/home/yugabyte/yb_data --restart unless-stopped \yugabytedb/yugabyte:latest \bin/yugabyted start --join=yugabytedb_node1 --tserver_flags="ysql_sequence_cache_minval=1" \--base_dir=/home/yugabyte/yb_data --daemon=falsedocker run -d --name yugabytedb_node3 --net custom-network \-p 15435:15433 -p 7003:7000 -p 9003:9000 -p 5435:5433 \-v ~/yb_docker_data/node3:/home/yugabyte/yb_data --restart unless-stopped \yugabytedb/yugabyte:latest \bin/yugabyted start --join=yugabytedb_node1 --tserver_flags="ysql_sequence_cache_minval=1" \--base_dir=/home/yugabyte/yb_data --daemon=false

注:在启动YugabyteDB节点时设置ysql_sequence_cache_minval=1,以确保数据库序列可以按顺序递增1。如果没有这个选项,一个Kine连接到YugabyteDB将缓存序列的下一个100个ID。这可能导致在Kubernetes集群引导期间出现“版本不匹配”错误,因为一个Kine连接可能插入ID范围从1到100的记录,而另一个Kine连接可能插入ID范围从101到200的记录。

接下来,使用PostgreSQL实现启动一个连接到YugabyteDB的Kine实例:

(1)克隆Kine库:

Shell 
1 git clone https://github.com/k3s-io/kine.git && cd kine

(2)启动一个连接到本地YugabyteDB集群的Kine实例:

Shell 
1 go run . --endpoint postgres://yugabyte:yugabyte@127.0.0.1:5433/yugabyte

(3)连接YugabyteDB,确认Kine架构已准备就绪:

SQL psql -h 127.0.0.1 -p 5433 -U yugabyteyugabyte=# \dList of relationsSchema |    Name     |   Type   |  Owner--------+-------------+----------+----------public | kine        | table    | yugabytepublic | kine_id_seq | sequence | yugabyte
(2 rows)

很好,第一次测试成功了。Kine将YugabyteDB视为PostgreSQL,并且启动时没有任何问题。现在进入下一个阶段:使用YugabyteDB在Kine之上启动Kubernetes。

使用YugabyteDB在Kine上启动Kubernetes

Kine可以被各种Kubernetes引擎使用,包括标准的Kubernetes部署、Rancher Kubernetes引擎(RKE)或K3 (一种轻量级的Kubernetes引擎)。为简单起见,将使用后者。

K3s集群可以通过一个简单的命令启动:

(1)停止上一节中启动的Kine实例。

(2)启动连接到相同本地YugabyteDB集群的K3s(K3s可执行文件随Kine提供):

Shell 
curl -sfL https://get.k3s.io | sh -s - server --write-kubeconfig-mode=644 \--token=sample_secret_token \
--datastore-endpoint="postgres://yugabyte:yugabyte@127.0.0.1:5433/yugabyte"

(3)Kubernetes启动时应该没有问题,可以通过运行以下命令来确认:

Shell k3s kubectl get nodesNAME STATUS ROLES AGE VERSIONubuntu-vm Ready control-plane,master 7m13s v1.27.3+k3s1

Kubernetes在YugabyteDB上无缝运行。这要归功于YugabyteDB很好的特性和与PostgreSQL的运行时兼容性。这意味着可以重用为PostgreSQL创建的大多数库、驱动程序和框架。

这可能标志着这一旅程的结束,可以回顾一下K3s日志。在Kubernetes引导期间,日志可能会报告缓慢的查询,如下所示:

SQL INFO[0015] Slow SQL(total time: 3s) :SELECT*FROM (SELECT(SELECTMAX(rkv.id) AS idFROMkine AS rkv),(SELECTMAX(crkv.prev_revision) AS prev_revisionFROMkine AS crkvWHEREcrkv.name = 'compact_rev_key'), kv.id AS theid, kv.name, kv.created, kv.deleted, kv.create_revision, kv.prev_revision, kv.lease, kv.value, kv.old_valueFROMkine AS kvJOIN (SELECTMAX(mkv.id) AS idFROMkine AS mkvWHEREmkv.name LIKE $1GROUP BYmkv.name) AS maxkv ON maxkv.id = kv.idWHEREkv.deleted = 0OR $2) AS lkvORDER BYlkv.theid ASCLIMIT 10001

在一台机器上运行YugabyteDB时,这可能不是一个重要的问题,但是一旦切换到分布式设置,这样的查询就会成为热点并产生瓶颈。

因此克隆了Kine源代码,并开始探索PostgreSQL实现,寻找潜在的优化机会。

YugabyteDB的Kine优化

在这里,Magda与Franck Pachot合作,Pachot是一位精通SQL层优化的数据库专家,对应用程序逻辑没有或只有很少的更改。

在检查了Kine生成的数据库模式并将EXPLAIN ANALYZE用于某些查询之后,Franck提出了对任何分布式SQL数据库都有利的基本优化。

幸运的是,优化不需要对Kine应用程序逻辑进行任何更改。所要做的就是引入一些SQL级别的增强。因此,创建了一个直接支持YugabyteDB的Kine fork。

与此同时,与PostgreSQL相比,YugabyteDB的实现有三个优化:

(1)kine表的主索引已从primary index(id)更改为primary INCEX(id asc)。在默认情况下,YugabyteDB使用哈希分片在集群中均匀分布记录。然而,Kubernetes在id列上运行了许多范围查询,这使得切换到范围分片是合理的。

(2)通过在索引定义中包括id列,kine_name_prev_revision_uindex索引已被更新为覆盖索引:

CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS kine_name_prev_revision_uindex ON kine (name asc, prev_revision asc) INCLUDE(id);

YugabyteDB的索引分布类似于表记录。因此,索引条目可能引用存储在不同YugabyteDB节点上的id。为了避免节点之间额外的网络往返,可以将id包含在二级索引中。

(3)Kine在完成Kubernetes请求的同时执行许多连接。如果查询规划器/优化器决定使用嵌套循环连接,那么在默认情况下,YugabyteDB查询层将每次读取和连接一条记录。为了加快这个过程,可以启用批处理嵌套循环连接。YugabyteDB的Kine实现通过在启动时执行以下语句来实现:

ALTER DATABASE " + dbName + " set yb_bnl_batch_size=1024;

尝试一下这个优化的YugabyteDB实现。

首先,停止之前的K3s服务,并从YugabyteDB集群中删除Kine模式:

(1)停止并删除K3s服务:

Shell sudo /usr/local/bin/k3s-uninstall.shsudo rm -r /etc/rancher

(2)删除模式:

SQL psql -h 127.0.0.1 -p 5433 -U yugabytedrop table kine cascade;

接下来,启动一个为YugabyteDB提供优化版本的Kine实例:

(1)克隆fork:

Shell git clone https://github.com/dmagda/kine-yugabytedb.git && cd kine-yugabytedb

(2)启动Kine:

Shell go run . --endpoint "yugabytedb://yugabyte:yugabyte@127.0.0.1:5433/yugabyte"

Kine的启动没有任何问题。现在唯一的区别是,不是在连接字符串中指定“postgres”,而是指示“yugabytedb”以启用优化的YugabyteDB实现。关于Kine和YugabyteDB之间的实际通信,Kine继续使用Go的标准PostgreSQL驱动程序。

在Kine的优化版本上构建Kubernetes

最后,在这个优化版本的Kine上启动k3。

要做到这一点,首先需要从资源中构建k3:

(1)停止上一节中启动的Kine实例。

(2)克隆K3s存储库:

Shell git clone --depth 1 https://github.com/k3s-io/k3s.git && cd k3s

(3)打开go.mod文件,并在replace(..)部分的末尾添加以下行:

Go github.com/k3s-io/kine => github.com/dmagda/kine-yugabytedb v0.2.0

这条指令告诉Go使用带有YugabyteDB实现的最新版本的Kinefork。

(4)启用对私有仓库和模块的支持:

Shell go env -w GOPRIVATE=github.com/dmagda/kine-yugabytedb

(5)确保更改生效:

Shell go mod tidy

(6)准备构建K3s的完整版本:

Shell mkdir -p build/data && make download && make generate

(7)构建完整版本:

Shell SKIP_VALIDATE=true make

完成构建大约需要五分钟。

注意:一旦停止使用这个自定义K3s构建,可以按照说明卸载它。

在优化的Kubernetes版本上运行示例工作负载

在构建完成后,可以使用Kine的优化版本启动K3s。

(1)导航到包含构建构件的目录:

Shell cd dist/artifacts/

(2)通过连接到本地YugabyteDB集群启动K3s:

Shell sudo ./k3s server \--token=sample_secret_token \--datastore-endpoint="yugabytedb://yugabyte:yugabyte@127.0.0.1:5433/yugabyte"

(3)确认Kubernetes启动成功:

Shell sudo ./k3s kubectl get nodesNAME STATUS ROLES AGE VERSIONubuntu-vm Ready control-plane,master 4m33s v1.27.4+k3s-36645e73

现在,部署一个示例应用程序,以确保Kubernetes集群不仅仅能够自我引导:

(1)采用Kubernetes克隆一个库的例子:

Shell git clone https://github.com/digitalocean/kubernetes-sample-apps.git

(2)部署Emojivoto应用:

Shell sudo ./k3s kubectl apply -k ./kubernetes-sample-apps/emojivoto-example/kustomize

(3)确保所有部署和服务成功启动:

Shell sudo ./k3s kubectl get all -n emojivotoNAME READY STATUS RESTARTS AGEpod/vote-bot-565bd6bcd8-rnb6x    1/1 Running 0 25spod/web-75b9df87d6-wrznp  1/1 Running 0 24spod/voting-f5ddc8ff6-69z6v   1/1 Running 0 25spod/emoji-66658f4b4c-wl4pt  1/1 Running 0 25sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEservice/emoji-svc   ClusterIP 10.43.106.87 <none> 8080/TCP,8801/TCP 27sservice/voting-svc   ClusterIP 10.43.14.118 <none> 8080/TCP,8801/TCP 27sservice/web-svc   ClusterIP 10.43.110.237 <none> 80/TCP 27sNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGEdeployment.apps/vote-bot  1/1 1 1 26sdeployment.apps/web   1/1 1 1 25sdeployment.apps/voting 1/1 1 1 26sdeployment.apps/emoji 1/1 1 1 26sNAME DESIRED CURRENT READY AGEreplicaset.apps/vote-bot-565bd6bcd8  1 1 1 26sreplicaset.apps/web-75b9df87d6 1 1 1 25sreplicaset.apps/voting-f5ddc8ff6  1 1 1 26sreplicaset.apps/emoji-66658f4b4c  1  1   1   26s

(4)使用CLUSTER_IP:80调用服务/web svc以触发应用程序逻辑:

Shell curl 10.43.110.237:80

应用程序将使用以下HTML进行响应:

HTML <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>Emoji Vote</title><link rel="icon" href="/img/favicon.ico"><script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-60040560-4"></script><script>window.dataLayer = window.dataLayer || [];function gtag(){dataLayer.push(arguments);}gtag('js', new Date());gtag('config', 'UA-60040560-4');</script></head><body><div id="main" class="main"></div></body><script type="text/javascript" src="/js" async></script></html>

结语

完成工作!Kubernetes现在可以使用YugabyteDB作为其所有数据的分布式和高可用性SQL数据库。

现在可以进入下一阶段:在跨多个可用性区域和区域的真正云计算环境中部署Kubernetes和YugabyteDB,并测试解决方案如何处理各种中断。

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按照官网文档新增view 新增之后点击显示一直在加载中 解决方案&#xff1a;删除script中这段代码...

论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》阅读

论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》阅读 BackgroundIntroducitonProblem StatementMethodology Δ W \Delta W ΔW 的选择 W W W的选择 总结 今天带来的是由微软Edward Hu等人完成并发表在ICLR 2022上的论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Lan…...

MySQL数据类型篇

数值类型 类型有符号(SIGNED)取值范围无符号(UNSIGNED)取值范围大小描述TINYINT(-128&#xff0c;127)(0&#xff0c;255)1byte小整数值SMALLINT(-32768&#xff0c;32767)(0&#xff0c;65535)2bytes大整数值INT/INTEGER(-2147483648&#xff0c;2147483647)(0&#xff0c;429…...

Eureka注册中心

全部流程 注册服务中心 添加maven依赖 <!--引用注册中心--> <dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId> </dependency> 配置Eureka 因为自…...

代码随想录算法训练营第53天|动态规划part14

8.19周六 1143.最长公共子序列 1035.不相交的线 53. 最大子序和 动态规划 详细布置 1143.最长公共子序列 题目&#xff1a;两个字符串&#xff0c;问最长的公共子序列多长&#xff08;不连续&#xff09; 题解&#xff1a; 1、dp[i][j]&#xff1a;长度为[0, i - 1]的字…...

houdini xyzdist primuv 实现按路径走

2. meause distance v 0; add popforce...

Asrock-Z690-PG-Reptide i5-13600kf电脑 Hackintosh 黑苹果引导文件

硬件配置&#xff08;需要下载请百度搜索&#xff1a;黑果魏叔&#xff09; 硬件型号驱动情况主板 Asrock Z690 PG Reptide 处理器i5-13600kf RaptorLake (Undervolted)已驱动内存2x16Gb DDR4 3600 ADATA XPG已驱动硬盘1Tb Netac NV7000 NVME M2 (PCI-e 4.0)已驱动显卡Radeon …...

linux 搭建 nexus maven私服

目录 环境&#xff1a; 下载 访问百度网盘链接 官网下载 部署 &#xff1a; 进入目录&#xff0c;创建文件夹,进入文件夹 将安装包放入nexus文件夹&#xff0c;并解压​编辑 启动 nexus,并查看状态.​编辑 更改 nexus 端口为7020,并重新启动&#xff0c;访问虚拟机7020…...

MySQL中按月统计并逐月累加统计值的几种写法

有时候&#xff0c;我们可能有这样的场景&#xff0c;需要将销量按月统计&#xff0c;并且按月逐月累加。写惯了GROUP BY,按月统计倒是小case,但是逐月累加实现起来&#xff0c;要稍微麻烦一点。下面就整理几种写法&#xff0c;以备不时之需。 本月第一天 -- 本月第一天 SELE…...

音视频 FFmpeg音视频处理流程

ffmpeg -i test_1920x1080.mp4 -acodec copy -vcodec libx264 -s 1280x720 test_1280x720.flv推荐一个零声学院项目课&#xff0c;个人觉得老师讲得不错&#xff0c;分享给大家&#xff1a; 零声白金学习卡&#xff08;含基础架构/高性能存储/golang云原生/音视频/Linux内核&am…...

Linux网络编程:多进程 多线程_并发服务器

文章目录&#xff1a; 一&#xff1a;wrap常用函数封装 wrap.h wrap.c server.c client.c 二&#xff1a;多进程process并发服务器 实现思路 server.c服务器 client.c客户端 三&#xff1a;多线程thread并发服务器 实现思路 server.c服务器 client.c客户端 一&am…...

解决:(error) ERR unknown command shutdow,with args beginning with

目录 一、遇到问题 二、出现问题的原因 三、解决办法 一、遇到问题 要解决连接redis闪退的问题&#xff0c;按照许多的方式去进行都没有成功&#xff0c;在尝试使用了以下的命名去尝试时候&#xff0c;发现了这个问题。 二、出现问题的原因 这是一个粗心大意导致的错误&am…...

《TCP IP网络编程》第十八章

第 18 章 多线程服务器端的实现 18.1 理解线程的概念 线程背景&#xff1a; 第 10 章介绍了多进程服务端的实现方法。多进程模型与 select 和 epoll 相比的确有自身的优点&#xff0c;但同时也有问题。如前所述&#xff0c;创建&#xff08;复制&#xff09;进程的工作本身会…...

TCP编程流程

目录 1、主机字节序列和网络字节序列 2、套接字地址结构 3、IP地址转换函数 4、TCP协议编程&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;服务器端&#xff1a; &#xff08;2&#xff09;客户端: 1、主机字节序列和网络字节序列 主机字节序列分为大端字节序和小端字节序 大端…...

CSDN编程题-每日一练(2023-08-19)

CSDN编程题-每日一练(2023-08-19) 一、题目名称:风险投资二、题目名称:幼稚班作业三、题目名称:韩信点兵一、题目名称:风险投资 时间限制:1000ms内存限制:256M 题目描述: 风险投资是一种感性和理性并存的投资方式,风险投资人一般会对请公允的第三方评估公司对投资对象…...

03_缓存双写一致性

03——缓存双写一致性 一、缓存双写一致性 如果redis中有数据&#xff0c;需要和数据库中的值相同如果redis中无数据&#xff0c;数据库中的值要是最新值&#xff0c;且准备回写redis 缓存按照操作来分&#xff0c;可以分为两种&#xff1a; 只读缓存 读写缓存 同步直写操作…...