Это уже четвёртая в общей сложности, но первая в 2021-м году подборка занятных случаев из нашей практики эксплуатации разнообразной инфраструктуры. Она затронет такие технологии, как ClickHouse вместе с ZooKeeper (в их контексте также напомню про недавно описанную нами аварию), MySQL (да, снова будем обновлять эту СУБД), DNS в Kubernetes (любимая многими тема, но здесь всё дело в сторонней утилите…). Поехали!
В основе Apache Kafka находится лог — простая структура данных, которая использует последовательные операции, работающие в симбиозе с оборудованием. Эффективное использование дискового буфера и кэша процессора, prefetch, передача данных zero-copy и много других радостей — все это благодаря построенной на логе структуре, которая славится своей эффективностью и пропускной способностью. Обычно эти преимущества, а еще базовая реализация в виде лога коммитов, — первое, что люди узнают о Kafka.
Код самого лога составляет относительно малую часть всей системы. Гораздо больше занимает код, который отвечает за организацию партиций (т. е. логов) на множестве брокеров в кластере — назначает лидеров, обрабатывает сбои и т. д. Этот код и делает Kafka надежной распределенной системой.
Раньше важной частью работы распределенного кода был Apache ZooKeeper. Он хранил самые важные метаданные системы: где находятся партиции, кто из реплик лидер и т. д. Читать полностью »
Про некоторые свои failure stories мы уже писали и раньшеЧитать полностью »
Предлагаю ознакомиться с расшифровкой лекции "Hadoop. ZooKeeper" из серии "Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop"
Что такое ZooKeeper, его место в экосистеме Hadoop. Неправда о распределённых вычислениях. Схема стандартной распределённой системы. Сложность координации распределённых систем. Типичные проблемы координации. Принципы, заложенные в дизайн ZooKeeper. Модель данных ZooKeeper. Флаги znode. Сессии. Клиентский API. Примитивы (configuration, group membership, simple locks, leader election, locking без herd effect). Архитектура ZooKeeper. ZooKeeper DB. ZAB. Обработчик запросов.
В прошлой статье мы рассмотрели кластеризацию RabbitMQ для обеспечения отказоустойчивости и высокой доступности. Теперь глубоко покопаемся в Apache Kafka.
Здесь единицей репликации является раздел (partition). У каждого топика один или несколько разделов. В каждом разделе есть лидер с фолловерами или без них. При создании топика указывается количество разделов и коэффициент репликации. Обычное значение 3, это означает три реплики: один лидер и два фолловера.
Читать полностью »
Салют! Поздравляем всех с днем программиста и делимся переводом статьи, который был подготовлен специально для студентов курса «Архитектор высоких нагрузок».
«Шардировать. Или не шардировать. Без попыток.»
— Йода
Сегодня мы погрузимся в разделение данных между несколькими MySQL серверами. Мы закончили шардинг в начале 2012 года, и эта система используется и по сей день для хранения наших основных данных. Читать полностью »
По долгу работы мне приходится сталкиваться с проектированием и разработкой распределенных приложений. Такие приложения часто используют различные средства межпроцессного взаимодействия для организации взаимодействия компонентов. Особые сложности возникают в процессе реализации алгоритмов, обрабатывающих связанные данные распределенно. Для поддержки таких задач используются специализированные системы распределенной координации. Самым популярным и широко используемым продуктом является Apache Zookeeper.Читать полностью »
На прошлой неделе компания CoreOS порадовала очередным Open Source-проектом — zetcd. На самом деле о нём было известно ещё с прошлого года, но теперь состоялся первый релиз, который перевёл продукт в статус бета-тестирования — заявил о готовности продукта к серьёзным испытаниям перед выпуском в мир production. Авторы позиционируют zetcd как готовую замену для ZooKeeper внутри таких распределённых/кластерных решений, как Mesos, Apache Kafka и Apache Drill. Их настрою не препятствует даже тот факт, что etcd предлагает «плоское» хранение ключей-значений против иерархического подхода своего конкурента. Как они к этому пришли?
Читать полностью »
Привет! Меня зовут Андрей Степачев. В конце прошлого года я выступил перед коллегами с небольшим рассказом о том, что такое ZooKeeper, и как его можно использовать. Доклад изначально был рассчитан на широкий круг аудитории и может быть полезен и разработчикам, и админам, желающим разобраться, как все это примерно работает.
Начнем, пожалуй, с истории появления ZooKeeper. Сначала, как известно, в Google написали сервис Chubby для управления своими серверами и их конфигурацией. Заодно решили задачу со взаимными блокировками. Но у Chubby была одна особенность: для захвата локов необходимо открывать объект, потом закрывать. От этого страдала производительность. В Yahoo посчитали, что им нужен инструмент, при помощи которого они могли бы строить различные системы для конфигураций своих кластеров. Именно в этом основная цель ZooKeeper — хранение и управление конфигурациями определенных систем, а локи получились как побочный продукт. В итоге вся эта система была создана для построения различных примитивных синхронизаций клиентским кодом. В самом ZooKeeper явных понятий подобных очередям нет, все это реализуется на стороне клиентских библиотек.
Мы представляем восьмое из серии интервью с техническими руководителями проекта OpenStack в блоге Mirantis. Наша цель – обучить более широкое сообщество технических специалистов и помочь людям понять, как они могут внести вклад в проект OpenStack и извлечь из него выгоду. Естественно, ниже изложена точка зрения интервьюируемого, а не компании Mirantis.
Ниже приведено интервью с Майклом Баснайтом (Michael Basnight), техническим руководителем проекта OpenStack Trove.Читать полностью »
