使用 CoreDNS sidecar 来优化 Kubernetes Pod dns 性能

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介: 介绍一种给业务 Pod 添加 dns cache sidecar 来增强 dns 性能的方法。

kubernetes 集群内,应用可能会遇到 dns 性能问题。该方法需要重制镜像;
下面介绍一种给业务 Pod 添加 dns cache sidecar 来增强 dns 性能的方法,虽然无需重制镜像,但需要改动应用 YAML 配置。可以根据实际情况选择合适优化方法。

部署 dns-cache 配置

将下列 dns-cache 的配置部署到应用的命名空间。该配置说明:

  1. 输出 log 和 errors 信息到标准输出。
  2. 将 dns 查询请求转发到 /etc/resolv.conf 配置的上游 dns 服务器中。
  3. cache 所有请求 30s。(可以调整 cache 时间,配置 prefetch 策略。)
  4. 配置 reload ,当该配置文件有变动时,可以自动 reload 并应用新配置。
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
data:
  Corefile: |
    .:53 {
      errors
      log
      forward . /etc/resolv.conf
      cache 30
      reload
    }
metadata:
  name: dns-cache

给业务 Pod 配置 dns sidecar

  1. 给 pod 配置 sidecar dns-cache。
  2. 通过 postStart 机制,调整业务容器的 dns 配置,把 sidecar 地址作为首选项。
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: ubuntu
  labels:
    app: ubuntu
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ubuntu
    spec:
      containers:
      - name: ubuntu
        image: ubuntu:latest
        command: ["sleep", "100000"]
        lifecycle:
          postStart:
            exec:
              command: ["/bin/sh", "-c", "echo \"$(sed \'1i nameserver 127.0.0.1\' /etc/resolv.conf)\" > /etc/resolv.conf"]
      - name: dns-cache
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/coredns:1.6.2
        args: [ "-conf", "/etc/coredns/Corefile" ]
        volumeMounts:
          - mountPath: /etc/coredns
            name: config-volume
            readOnly: true
      volumes:
      - name: config-volume
        configMap:
          name: dns-cache
          items:
          - key: Corefile
            path: Corefile
相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
4天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
深入解析MySQL的EXPLAIN:指标详解与索引优化
MySQL 中的 `EXPLAIN` 语句用于分析和优化 SQL 查询,帮助你了解查询优化器的执行计划。本文详细介绍了 `EXPLAIN` 输出的各项指标,如 `id`、`select_type`、`table`、`type`、`key` 等,并提供了如何利用这些指标优化索引结构和 SQL 语句的具体方法。通过实战案例,展示了如何通过创建合适索引和调整查询语句来提升查询性能。
41 9
|
1月前
|
消息中间件 存储 缓存
十万订单每秒热点数据架构优化实践深度解析
【11月更文挑战第20天】随着互联网技术的飞速发展,电子商务平台在高峰时段需要处理海量订单,这对系统的性能、稳定性和扩展性提出了极高的要求。尤其是在“双十一”、“618”等大型促销活动中,每秒需要处理数万甚至数十万笔订单,这对系统的热点数据处理能力构成了严峻挑战。本文将深入探讨如何优化架构以应对每秒十万订单级别的热点数据处理,从历史背景、功能点、业务场景、底层原理以及使用Java模拟示例等多个维度进行剖析。
54 8
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
Transformer模型变长序列优化:解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文探讨了Transformer模型中变长输入序列的优化策略,旨在解决深度学习中常见的计算效率问题。文章首先介绍了批处理变长输入的技术挑战,特别是填充方法导致的资源浪费。随后,提出了多种优化技术,包括动态填充、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2和XFormers的memory_efficient_attention。这些技术通过减少冗余计算、优化内存管理和改进计算模式,显著提升了模型的性能。实验结果显示,使用FlashAttention2和无填充策略的组合可以将步骤时间减少至323毫秒,相比未优化版本提升了约2.5倍。
35 3
Transformer模型变长序列优化:解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
|
16天前
|
前端开发 UED
React 文本区域组件 Textarea:深入解析与优化
本文介绍了 React 中 Textarea 组件的基础用法、常见问题及优化方法,包括状态绑定、初始值设置、样式自定义、性能优化和跨浏览器兼容性处理,并提供了代码案例。
42 8
|
21天前
|
缓存 NoSQL Java
千万级电商线上无阻塞双buffer缓冲优化ID生成机制深度解析
【11月更文挑战第30天】在千万级电商系统中,ID生成机制是核心基础设施之一。一个高效、可靠的ID生成系统对于保障系统的稳定性和性能至关重要。本文将深入探讨一种在千万级电商线上广泛应用的ID生成机制——无阻塞双buffer缓冲优化方案。本文从概述、功能点、背景、业务点、底层原理等多个维度进行解析,并通过Java语言实现多个示例,指出各自实践的优缺点。希望给需要的同学提供一些参考。
42 7
|
19天前
|
存储 监控 算法
Java虚拟机(JVM)垃圾回收机制深度解析与优化策略####
本文旨在深入探讨Java虚拟机(JVM)的垃圾回收机制,揭示其工作原理、常见算法及参数调优方法。通过剖析垃圾回收的生命周期、内存区域划分以及GC日志分析,为开发者提供一套实用的JVM垃圾回收优化指南,助力提升Java应用的性能与稳定性。 ####
|
22天前
|
缓存 并行计算 Linux
深入解析Linux操作系统的内核优化策略
本文旨在探讨Linux操作系统内核的优化策略,包括内核参数调整、内存管理、CPU调度以及文件系统性能提升等方面。通过对这些关键领域的分析,我们可以理解如何有效地提高Linux系统的性能和稳定性,从而为用户提供更加流畅和高效的计算体验。
29 2
|
27天前
|
存储 机器学习/深度学习 编解码
阿里云服务器计算型c8i实例解析:实例规格性能及使用场景和最新价格参考
计算型c8i实例作为阿里云服务器家族中的重要成员,以其卓越的计算性能、稳定的算力输出、强劲的I/O引擎以及芯片级的安全加固,广泛适用于机器学习推理、数据分析、批量计算、视频编码、游戏服务器前端、高性能科学和工程应用以及Web前端服务器等多种场景。本文将全面介绍阿里云服务器计算型c8i实例,从规格族特性、适用场景、详细规格指标、性能优势、实际应用案例,到最新的活动价格,以供大家参考。
|
1月前
|
SQL IDE 数据库连接
IntelliJ IDEA处理大文件SQL:性能优势解析
在数据库开发和管理工作中,执行大型SQL文件是一个常见的任务。传统的数据库管理工具如Navicat在处理大型SQL文件时可能会遇到性能瓶颈。而IntelliJ IDEA,作为一个强大的集成开发环境,提供了一些高级功能,使其在执行大文件SQL时表现出色。本文将探讨IntelliJ IDEA在处理大文件SQL时的性能优势,并与Navicat进行比较。
32 4
|
22天前
|
前端开发 Android开发 UED
移动应用与系统:从开发到优化的全面解析####
本文深入探讨了移动应用开发的全过程,从最初的构思到最终的发布,并详细阐述了移动操作系统对应用性能和用户体验的影响。通过分析当前主流移动操作系统的特性及差异,本文旨在为开发者提供一套全面的开发与优化指南,确保应用在不同平台上均能实现最佳表现。 ####
24 0

相关产品

  • 容器服务Kubernetes版
  • 下一篇
    DataWorks