只有等到积累了 N 个事务之后才 fsync 将 binlog 写入到磁盘,在 MySQL 崩溃的时候会有丢失 N 个事务日志的风险。很显然三种模式下,sync_binlog=1 是强一致的选择,选择 0 或者 N 的情况下在极端情况下就会有丢失日志的风险,具体选择什么模式还是得看系统对于一致性的要求。## 2、redo log### 2.1 redo log 设计目标redo log 是属于引擎层(innodb)的日志,称为**重做日志** ,当 MySQL 服务器意外崩溃或者宕机后,**保证已经提...
## 问题描述云服务器实例挂载的系统盘占满,如何扩容。具体问题操作场景如下所示,当逻辑卷容量不能满足需求时,可以扩展逻辑卷容量以满足需求。![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_3b81bcd83150a915829c28ec5c365e0a.png)## 问题分析单纯磁盘磁盘被占满的情况下,可以根据需要直接进行磁盘扩容,不需要考虑其他因素。本案例中,实质上不仅是对磁盘的扩容,还是对逻辑卷的扩容。相比于单纯...
还是对它存在的服务进行日志采集,这些动作都会产生一定量的运维成本。同时,在任务结束后,这些集群事实上变为了一个空置的集群。站在总成本承受的角度上来讲,这其实是一个不利的选项,以上就是典型的Stateful模式。... Stateless 解决了非常困扰运维的一个问题——日志把本地磁盘写满。** 在 Stateless 体系下面不会再有这样的问题,通过 TOS 对象存储,日志都是落在一个按需的对象存储上面。对象存储可以被认为是无限大的,所以无需为...
还是对它存在的服务进行日志采集,这些动作都会产生一定量的运维成本。同时,在任务结束后,这些集群事实上变为了一个空置的集群。站在总成本承受的角度上来讲,这其实是一个不利的选项,以上就是典型的Stateful模式。... Stateless 解决了非常困扰运维的一个问题——日志把本地磁盘写满。**在 Stateless 体系下面不会再有这样的问题,通过 TOS 对象存储,日志都是落在一个按需的对象存储上面。对象存储可以被认为是无限大的,所以无需为...
还是对它存在的服务进行日志采集,这些动作都会产生一定量的运维成本。同时,在任务结束后,这些集群事实上变为了一个空置的集群。站在总成本承受的角度上来讲,这其实是一个不利的选项,以上就是典型的Stateful模式。... Stateless 解决了非常困扰运维的一个问题——日志把本地磁盘写满。** 在 Stateless 体系下面不会再有这样的问题,通过 TOS 对象存储,日志都是落在一个按需的对象存储上面。对象存储可以被认为是无限大的,所以无需为...
还是对它存在的服务进行日志采集,这些动作都会产生一定量的运维成本。同时,在任务结束后,这些集群事实上变为了一个空置的集群。站在总成本承受的角度上来讲,这其实是一个不利的选项,以上就是典型的Stateful模式。... Stateless 解决了非常困扰运维的一个问题——日志把本地磁盘写满。**在 Stateless 体系下面不会再有这样的问题,通过 TOS 对象存储,日志都是落在一个按需的对象存储上面。对象存储可以被认为是无限大的,所以无需为...
我们发现节点扩容失败是因为云服务器在初始化 Kubernetes 组件的过程中,写入磁盘的速度特别慢,很久都不能加入集群,超过了预设的超时限制,我们判定这是一个异常的节点。异常节点随后又被 CA 清理删除,那我们就很好奇... 日志采集组件等等,这些 Pod 的镜像也会大量的、同时的从镜像仓库拉取,很容易就达到网络瓶颈,或者给云盘服务带来写入压力。如果 500 个节点同时扩容,每个节点上都在争抢带宽或者磁盘的写入,是无法达到刚刚说的性能要...
还是对它存在的服务进行日志采集,这些动作都会产生一定量的运维成本。同时,在任务结束后,这些集群事实上变为了一个空置的集群。站在总成本承受的角度上来讲,这其实是一个不利的选项,以上就是典型的Stateful模式。... Stateless 解决了非常困扰运维的一个问题——日志把本地磁盘写满。在 Stateless 体系下面不会再有这样的问题,通过 TOS 对象存储,日志都是落在一个按需的对象存储上面。对象存储可以被认为是无限大的,所以无需为它所...
日志查询Linux日志报错:fork failed: Resource temporarily unavailable 如何从CentOS、RHEL、Ubuntu上收集操作系统日志分析问题 监控问题如何使用Ansible批量部署云监控插件 如何在Linux系统内查看历史监控 如何监控在ECS Linux实例上的文件系统做的更改 如何获取所有ECS云监控指标的Python脚本 如何处理ECS实例的“Cloud-monitor-agent无法采集监控数据”问题 使用率问题Linux 系统CPU使用率变高,但找不到占用CPU的应用,如何进...
我们发现节点扩容失败是因为云服务器在初始化 Kubernetes 组件的过程中,写入磁盘的速度特别慢,很久都不能加入集群,超过了预设的超时限制,我们判定这是一个异常的节点。异常节点随后又被 CA 清理删除,那我们就很好奇... 日志采集组件等等,这些 Pod 的镜像也会大量的、同时的从镜像仓库拉取,很容易就达到网络瓶颈,或者给云盘服务带来写入压力。如果 500 个节点同时扩容,每个节点上都在争抢带宽或者磁盘的写入,是无法达到刚刚说的性能要...
以避免日志文件过大,占满磁盘空间。常见的日志轮转规则为 rename,表示根据文件大小或日期进行轮转,即重命名原日志文件,并新建原名的空日志文件以供新日志写入。例如原日志文件为 bar.log,轮转后会生成 bar.log.1、... 建议一台服务器中的 LogCollector 采集配置数不超过 100 个。 单个文件匹配的采集配置数量 单个文件只能匹配一个采集配置,若同一个文件同时匹配多个采集配置时,仅创建时间最新的采集配置会生效。 table th:firs...
不能被客户使用,但是节点对应的云服务器是实实在在被创建出来了,客户花了钱,但资源又没用上,就增加了无谓的成本。经过仔细排查,我们发现节点扩容失败是因为云服务器在初始化 Kubernetes 组件的过程中,写入磁盘的... 就很有可能会打满云厂商的限速,对整个端到端的影响比较大。比如在这张图里,在多个节点同时扩容时,除了用户的计算任务的 Pod,节点上还有很多系统 daemonset 的 Pod,比如网络组件、device plugin、日志采集组件等...
最终可以均匀的分摊到后端上游服务器上,然后上游服务器进行响应后再返回数据给客户端。负载均衡的最常见应用是充当反向代理,通过负载均衡,可以大大的提高服务的响应速度、提高并发请求、提高稳定性(防止单点故障)。... 我们显然不能够再继续采用原有写死 IP 的方式来进行 7 层代理的维护了。由于服务 IP 的不确定性,我们必须要改变姿势,不能由人为填充 Nginx 的 upstream 的 server ip 的方式,只能通过动态的获取和变更,这个就需要 ...