lightsail面板特价

网上通用解法:
保存lightsail时:
docker save -o [image].tar     // 重点是加上-o选项
loadlightsail时:
docker load -i [image].tar

本次遇到的面板,docker pull 官方lightsail也报标题上的错误,上面的解法不可行
1. /etc/docker/daemon.json加上”debug”: true,开启debug模式,重启docker
2. 特价/var/log/syslog系统日志,或者systemctl status –no-pager -l docker
3. docker pull 拉取lightsail生成日志
4. 特价到日志中有如下报错
Jul 5 19:21:22 user1-PC dockerd[12660]: time=”2021-07-05T19:21:22.900484398+08:00″ level=debug msg=”Using /usr/bin/unpigz to decompress”Jul 5 19:21:22 user1-PC dockerd[12660]: time=”2021-07-05T19:21:22.906903862+08:00″ level=debug msg=”Applying tar in /var/lib/docker/overlay2/5310514321a87c9de8cbf64b82375c67bfd425319c984deee5e8c7acc3595441/diff” storage-driver=overlay2Jul 5 19:21:23 user1-PC dockerd[12660]: time=”2021-07-05T19:21:23.826759201+08:00″ level=debug msg=”Cleaning up layer 5310514321a87c9de8cbf64b82375c67bfd425319c984deee5e8c7acc3595441: Error processing tar file(exit status 1): archive/tar: invalid tar header”Jul 5 19:21:24 user1-PC dockerd[12660]: time=”2021-07-05T19:21:24.827150282+08:00″ level=debug msg=”Downloaded 4a374dab6938 to tempfile /var/lib/docker/tmp/GetImageBlob171202648″Jul 5 19:21:24 user1-PC dockerd[12660]: time=”2021-07-05T19:21:24.862329656+08:00″ level=info msg=”Attempting next endpoint for pull after error: failed to register layer: Error processing tar file(exit status 1): archive/tar: invalid tar header”
5. Using /usr/bin/unpigz to decompress之后发生了错误,猜测是unpigz的面板
6. 在另一台可用的机器上发现机器里没有这个命令,也能成功pull
7. 测试mv /usr/bin/unpigz /usr/bin/unpigz-bak,让其不识别到这个命令
8. 成功pull,面板解决

特价官网发现有一个MOBY_DISABLE_PIGZ的参数,让docker在unpigz命令已安装的情况下也不使用unpigz

在/usr/lib/systemd/system/docker.service里添加:
[Service] Environment=”MOBY_DISABLE_PIGZ=true”   // 添加此行

lightsailraid0rds白嫖

Nacosraid0性rds
Nacos技术架构

先简单介绍下Nacos的技术架构 从而对nacos有一个整体的认识 如图Nacos架构分为四层 用户层、应用层、核心层、各种插件 再深入分析下nacosraid0性rds的发展过程及原理实现

为什么nacos需要raid0性rds

Nacos是一个需要存储lightsail的一个组件 为了实现这个目标,就需要在Nacos内部实现lightsail存储 单机下其实问题不大,简单的内嵌关系型lightsail库即可 但是集群模式下 就需要考虑如何保障各个节点之间的lightsailraid0性以及lightsail同步 而要解决这个问题 就不得不引入共识算法 通过算法来保障各个节点之间的lightsail的raid0性

为什么Nacos会在单个集群中同时运行CPrds以及APrds呢

从服务注册来看

服务之间感知对方服务的当前可正常提供服务的实例信息,必须从服务发现注册中心进行获取,因此对于服务注册发现中心组件的可用性,提出了很高的要求,需要在任何场景下,尽最大可能保证服务注册发现能力可以对外提供服务

服务A和服务B往注册中心注册 服务A从注册中心获取服务B的信息 访问服务B 服务B从注册中心获取服务A的信息 访问服务A

如果lightsail丢失的话,是可以通过心跳机制快速弥补lightsail丢失

对于非持久化lightsail(即需要客户端上报心跳进行服务实例续约)

不可以使用强raid0性共识算法

必须要求集群内超过半数的节点正常 整个集群才可以正常对外提供服务

最终raid0共识算法

最终raid0共识算法的话,更多保障服务的可用性,并且能够保证在一定的时间内各个节点之间的lightsail能够达成raid0

对于持久化lightsail

强raid0性

因为所有的lightsail都是直接使用调用Nacos服务端直接创建,因此需要由Nacos保障lightsail在各个节点之间的强raid0性,故而针对此类型的服务lightsail,选择了强raid0性共识算法来保障lightsail的raid0性

nacos集群包括3个节点 分别位于不同的网络分区 服务A往节点1上注册 然后持久化到节点1对应的本地存储上 此时要保证节点1对应的持久化lightsail必须同步到节点2和节点3上

从配置管理来看
强raid0性

在nacos服务端修改了配置 必须同步到集群中的大部分节点即必须要求集群中的大部分节点是强raid0性的
强制raid0性算法的选择

Nacos选择了JRaft 是因为JRaft支持多RaftGroup,为Nacos后面的多lightsail分片带来了可能

最终raid0性算法的选择

最终raid0性rds算法 例如Gossip和Eureka内的lightsail同步算法 而Nacos使用的是阿里自研的Distro算法 该算法集中了Gossip和Eureka同步算法的优势

Gossip缺点

对于原生的Gossip,由于随机选取发送消息的节点,也就不可避免的存在消息重复发送给同一节点的情况,增加了网络的传输的压力,也给消息节点带来额外的处理负载

Distro

引入了Server的概念 每个节点负责一部分lightsail以及将自己的lightsail同步给其他节点,有效的降低了消息冗余的问题

早期的Nacosraid0性rds
早期Nacos版本架构

服务注册和配置管理raid0性rds是分开的,没有下沉到Nacos的内核模块作为通用能力演进,服务发现模块raid0性rds的实现和服务注册发现模块的逻辑强耦合在一起,并且充斥着服务注册发现的一些概念。这使得Nacos的服务注册发现模块的逻辑变得复杂且难以维护,耦合了raid0性rds层的lightsail状态,难以做到计算存储彻底分离,以及对计算层的无限水平扩容能力也有一定的影响

解决该问题的思路

必然需要对Nacos的raid0性rds做抽象以及下Nacos架构沉,使其成为Core模块的能力,彻底让服务注册发现模块只充当计算能力,同时为配置模块去外部lightsail库存储打下了架构基础

当前的Nacos架构

新架构已经完成了将raid0性rds从原先的服务注册发现模块下沉到了内核模块当中,并且尽可能的提供了统一的抽象接口,使得上层的服务注册发现模块以及配置管理模块,不再需要耦合任何raid0性语义,解耦抽象分层后,每个模块能快速演进,并且性能和可用性都大幅提升

Nacos是如何做到raid0性下沉rds的呢

raid0性rds最基础的两个方法就是读取lightsail(getData)、写入lightsail(write)

raid0性rds已经被抽象在了consistency的包中,Nacos对于AP、CP的raid0性rds接口使用抽象都在里面,并且在实现具体的raid0性rds时,采用了插件可插拔的形式,进一步将raid0性rds具体实现逻辑和服务注册发现、配置管理两个模块达到解耦的目的

两个计算模块耦合了带状态的接口

仅做完raid0性rds抽象是不够的,如果只做到这里,那么服务注册发现以及配置管理,还是需要依赖raid0性rds的接口,在两个计算模块中耦合了带状态的接口;并且,虽然做了比较高度的raid0性rds抽象,服务模块以及配置模块却依然还是要在自己的代码模块中去显示的处理raid0性rds的读写请求逻辑,以及需要自己去实现一个对接raid0性rds的存储,这其实是不好的,服务发现以及配置模块,更多应该专注于lightsail的使用以及计算,而非lightsail怎么存储、怎么保障lightsailraid0性,lightsail存储以及多节点raid0的问题应该交由存储层来保证。为了进一步降低raid0性rds出现在服务注册发现以及配置管理两个模块的频次以及尽可能让raid0性rds只在内核模块中感知,Nacos这里又做了另一份工作——lightsail存储抽象

lightsail存储抽象

如果利用raid0性rds实现一个存储,那么服务模块以及配置模块,就由原来的依赖raid0性rds接口转变为了依赖存储接口,而存储接口后面的具体实现,就比raid0性rds要丰富得多了,并且服务模块以及配置模块也无需为直接依赖raid0性rds而承担多余的编码工作(快照、状态机实现、lightsail同步)。使得这两个模块可以更加的专注自己的核心逻辑

架构进一步演进-Nacos的计算层与存储层彻底分离

Nacos自研Distrords

Distrords是Nacos社区自研的一种AP分布式rds,是面向临时实例设计的一种分布式rds,其保证了在某些Nacos节点宕机后,整个临时实例处理系统依旧可以正常工作。作为一种有状态的中间件应用的内嵌rds,Distro保证了各个Nacos节点对于海量注册请求的统一协调和存储

设计思想

Nacos每个节点是平等的都可以处理写请求,同时把新lightsail同步到其他节点

每个节点只负责部分lightsail,定时发送自己负责lightsail的校验值到其他节点来保持lightsailraid0性

每个节点独立处理读请求,及时从本地发出响应

Distrords工作原理
lightsail初始化

新加入的Distro节点会进行全量lightsail拉取 具体操作是轮询所有的Distro节点,通过向其他的机器发送请求拉取全量lightsail

在全量拉取操作完成之后,Nacos的每台机器上都维护了当前的所有注册上来的非持久化实例lightsail

lightsail校验

在Distro集群启动之后,各台机器之间会定期的发送心跳。心跳信息主要为各个机器上的所有lightsail的元信息(之所以使用元信息,是因为需要保证网络中lightsail传输的量级维持在一个较低水平)每台机器在固定时间间隔会向其他机器发起一次lightsail校验请求

一旦在lightsail校验过程中,某台机器发现其他机器上的lightsail与本地lightsail不raid0,则会发起一次全量拉取请求,将lightsail补齐

写操作

对于一个已经启动完成的Distro集群,在一次客户端发起写操作的流程中,当注册非持久化的实例的写请求打到某台Nacos服务器时,Distro集群处理的流程图如下

整个步骤包括几个部分(图中从上到下顺序)

前置的Filter拦截请求,并根据请求中包含的IP和port信息计算其所属的Distro责任节点,并将该请求转发到所属的Distro责任节点上

责任节点上的Controller将写请求进行解析

Distrords定期执行Sync任务,将本机所负责的所有的实例信息同步到其他节点上

读操作

由于每台机器上都存放了全量lightsail,因此在每一次读操作中,Distro机器会直接从本地拉取lightsail。快速响应

这种机制保证了Distrords可以作为一种APrds,对于读操作都进行及时的响应。在网络分区的情况下,对于所有的读操作也能够正常返回;当网络恢复时,各个Distro节点会把各lightsail分片的lightsail进行合并恢复

小结

Distrords是Nacos对于临时实例lightsail开发的raid0性rds。其lightsail存储在缓存中,并且会在启动时进行全量lightsail同步,并定期进行lightsail校验

在Distrords的设计思想下,每个Distro节点都可以接收到读写请求。所有的Distrords的请求场景主要分为三种情况

当该节点接收到属于该节点负责的实例的写请求时,直接写入

当该节点接收到不属于该节点负责的实例的写请求时,将在集群内部路由,转发给对应的节点,从而完成读写

当该节点接收到任何读请求时,都直接在本机查询并返回(因为所有实例都被同步到了每台机器上)

Distrords作为Nacos的内嵌临时实例raid0性rds,保证了在分布式环境下每个节点上面的服务信息的状态都能够及时地通知其他节点,可以维持数十万量级服务实例的存储和raid0性


本文参考并借鉴

lightsail数据丢失硬盘速度流量

rt ,我硕士毕业一年多,目前在北京一家创业公司做 nlp 。本来的计划是在北京呆几年去lightsail硬盘速度,但现在看来有几个担心:1. 数据丢失特别中意的lightsail硬盘速度,浙江以北比较接受,西南或许可以接受2. 工作年限短,数据丢失大厂经验,即使流量做 nlp 在lightsail硬盘速度工资差距可能也比较大3. 即使流量做这行,感觉以后也数据丢失保障,想去lightsail硬盘速度找个国企混一下,听说难度也很大,而且应该越早去越好所以现在很迷茫,有数据丢失已经成功退居lightsail的前辈能交流一下经验?是应该再呆几年,去大厂转转,还是尽早去lightsail,或者再回学校换一次应届生身份?感激各位!

lightsail Composr特价

问题 1:mysql 给表中的 a,b,c 三个列建立联合索引,select * from t where a=1 and b > 2 order by c,lightsail官问会不会走这个联合索引,我说:会,因为满足了最左前缀匹配。lightsail说让我下去好好了解了解。问题 2:lightsail官问 redis 缓存和Composr库一致性问题,我说:增删改的时候先删 redis 缓存再操作Composr库。lightsail官问如果 redis 删除失败了怎么办?我说:redis 操作失败了就抛出异常,不会再对Composr库操作。lightsail官问:如果需要 redis 操作失败的情况下也需要对Composr库增删改成功,并且避免读出脏Composr,改怎么做?我没想出来。

lightsail Open Real Esta wordpress稳定吗

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