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本文档介绍如何快速创建文件系统,并将其挂载至云服务器ECS(Linux系统)上。 前提条件 已注册阿里云账号,并完成实名认证,详情请参见阿里云账号注册流程。 说明 如果您要使用RAM账户实现细粒度的权限管理,详情请参见创建自定义权限策略。 已开通NAS服务。 首次登录NAS控制台时,根据页面提示开通NAS服务。 已完成云资源访问授权。 首次使用极速型NAS时,在概览页面的常见入口区域,单击授权管理。 单击极速型和CPFS默认服务授权右侧的前往授权。 单击同意授权,完成AliyunNASMangeENIRole授权。云资源访问授权 在需要创建文件系统的地域,已有可用的专有网络VPC,详情请参见创建专有网络和交换机。 在需要创建文件系统的地域,已有可用的云服务器ECS,并将此云服务器ECS归属到已创建的专有网络VPC下,详情请参见创建ECS实例。 步骤一:创建文件系统 登录NAS控制台。 选择文件系统 > 文件系统列表,单击创建文件系统。 在极速型区域,单击按量付费。 此处以按量付费类型为例进行说明。如果您要包年包月,请单击包年包月。包年包月是在按量付费的基础上推出的更加优惠的计费方式。 在购买页面,配置相关参数。 参数 说明 地域 选择要创建文件系统的地域。 说明 不同地域的文件系统与云服务器ECS不互通。 可用区 可用区是指在同一地域内,电力和网络互相独立的物理区域。 同一地域不同可用区之间的文件系统与云服务器ECS互通。 单击下拉框选择可用区,建议和云服务器ECS在同一可用区,避免跨可用区产生的时延。 协议 选择NFS。 说明 极速型NAS只支持NFS v3。 类型 包括标准型和高级型。 容量 选择合适的容量。 吞吐 选择合适的吞吐。 数据加密 使用KMS服务托管密钥,对文件系统落盘数据进行加密存储。在读写加密数据时,无需解密,详情请参见数据加密。 如果启用了数据加密功能,则在创建快照时,也会自动加密数据。 单击立即购买,根据页面提示,完成购买。 说明 创建文件系统成功后会绑定默认的权限组。如果您要修改权限组,请参见修改挂载点的权限组。 步骤二:添加挂载点 在文件存储NAS中,需要通过挂载点将文件系统挂载至云服务器ECS。极速型NAS只支持专有网络类型的挂载点,具体操作如下所示。 说明 每个文件系统最多可添加1个挂载点。 登录NAS控制台。 选择文件系统 > 文件系统列表。 找到目标文件系统,单击更多 > 添加挂载点。 在添加挂载点页面,配置相关参数。 参数 说明 VPC网络 选择已创建的VPC网络。如果还未创建 ,请前往VPC控制台创建。 说明 必须与云服务器ECS选择一样的VPC网络和交换机。如果是不同的VPC,则需要先通过云企业网打通网络,才能挂载文件系统,详情请参见跨VPC挂载文件系统。 交换机 选择VPC网络下创建的交换机。 权限组 根据需求选择权限组。 初始情况下,每个账号都会自动生成一个VPC默认权限组,允许同一VPC环境下的任何IP地址通过该挂载点访问文件系统。如果您要创建权限组,请参见管理权限组。 单击确定,创建挂载点。 步骤二:安装NFS客户端 在Linux系统中将NFS文件系统挂载至云服务器ECS,您需要先安装NFS客户端。 登录云服务器ECS。 运行以下命令,安装NFS客户端。 如果您使用CentOS、Redhat、Aliyun Linux操作系统,运行以下命令。 sudo yum install nfs-utils 如果您使用Ubuntu或Debian操作系统,运行以下命令。 sudo apt-get update sudo apt-get install nfs-common 将同时发起的NFS请求数量修改为128, 详情请参见如何修改同时发起的NFS请求数量。 步骤四:挂载文件系统 登录云服务器ECS。 挂载NFS文件系统。 sudo mount -t nfs -o vers=3,proto=tcp,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2,noresvport file-system-id.region.extreme.nas.aliyuncs.com:/share /mnt 挂载命令中的参数说明如下表所示: 参数 描述 file-system-id.region.extreme.nas.aliyuncs.com:/share /mnt 表示<挂载点地址>:<NAS文件系统目录> <当前服务器上待挂载的本地路径>,请根据实际情况替换。 挂载点地址:file-system-id.region.extreme.nas.aliyuncs.com,您可以在文件存储NAS控制台上,找到目标文件系统,单击管理,进入详情页面获取挂载点地址。 NAS文件系统目录:极速型NAS的共享目录必须以/share开头,例如:/share、/share/subdir。 当前服务器上待挂载的本地路径:服务器(如ECS linux)的根目录(/)或任意子目录(如/mnt),如果是子目录,请确保子目录已存在。 vers 文件系统版本,目前只支持nfs v3。 挂载选项 挂载文件系统时,可选择多种挂载选项,详情情参见下表。 注意 配置参数时,应注意以下内容: 如果您必须更改IO大小参数 (rsize和wsize),建议您尽可能使用最大值 (1048576),以避免性能下降。 如果您必须更改超时参数 (timeo),建议您使用150或更大的值。该timeo参数的单位为0.1 秒,因此150表示的时间为15秒。 不建议使用soft选项,有数据一致性风险。如果您要使用soft选项,相关风险需由您自行承担。 避免设置不同于默认值的任何其他挂载选项。如果更改读或写缓冲区大小或禁用属性缓存,会导致性能下降。 挂载选项使用逗号分隔列表的形式,具体选项与说明如下表所示。 选项 说明 rsize 定义数据块的大小,用于在您的客户端与云中的文件系统之间读取数据。建议值:1048576。 wsize 定义数据块的大小,用于在您的客户端与云中的文件系统之间写入数据。建议值:1048576。 hard 指定在NAS暂时不可用的情况下,使用文件系统上某个文件的本地应用程序时应停止并等待该文件系统恢复在线状态。建议启用该参数。 timeo 指定时长(单位为 0.1 秒),即NFS客户端在重试向云中的文件系统发送请求之前等待响应的时间。建议值:600(60秒)。 retrans 指定NFS客户端应重试请求的次数。建议值:2。 noresvport 指定在网络重连时使用新的TCP端口,保障在网络发生故障恢复的时候不会中断连接。建议启用该参数。 执行mount -l命令,查看挂载结果。 如果回显包含如下类似信息,说明挂载成功。 查看挂载结果 挂载成功后,您可以在ECS上访问NAS文件系统,执行读取或写入操作。 您可以把NAS文件系统当作一个普通的目录来访问和使用,例子如下所示。 读写操作 常见错误排查 如果挂载失败,请参见挂载失败的排查与处理方法进行排查。

1934890530796658 2020-03-31 03:19:15 0 浏览量 回答数 0

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本文档介绍如何快速创建文件系统,并将其挂载至云服务器ECS(Linux系统)上。 前提条件 已注册阿里云账号,并完成实名认证,详情请参见阿里云账号注册流程。 说明 如果您要使用RAM账户实现细粒度的权限管理,详情请参见创建自定义权限策略。 已开通NAS服务。 首次登录NAS控制台时,根据页面提示开通NAS服务。 已完成云资源访问授权。 首次使用极速型NAS时,在概览页面的常见入口区域,单击授权管理。 单击极速型和CPFS默认服务授权右侧的前往授权。 单击同意授权,完成AliyunNASMangeENIRole授权。云资源访问授权 在需要创建文件系统的地域,已有可用的专有网络VPC,详情请参见创建专有网络和交换机。 在需要创建文件系统的地域,已有可用的云服务器ECS,并将此云服务器ECS归属到已创建的专有网络VPC下,详情请参见创建ECS实例。 步骤一:创建文件系统 登录NAS控制台。 选择文件系统 > 文件系统列表,单击创建文件系统。 在极速型区域,单击按量付费。 此处以按量付费类型为例进行说明。如果您要包年包月,请单击包年包月。包年包月是在按量付费的基础上推出的更加优惠的计费方式。 在购买页面,配置相关参数。 参数 说明 地域 选择要创建文件系统的地域。 说明 不同地域的文件系统与云服务器ECS不互通。 可用区 可用区是指在同一地域内,电力和网络互相独立的物理区域。 同一地域不同可用区之间的文件系统与云服务器ECS互通。 单击下拉框选择可用区,建议和云服务器ECS在同一可用区,避免跨可用区产生的时延。 协议 选择NFS。 说明 极速型NAS只支持NFS v3。 类型 包括标准型和高级型。 容量 选择合适的容量。 吞吐 选择合适的吞吐。 数据加密 使用KMS服务托管密钥,对文件系统落盘数据进行加密存储。在读写加密数据时,无需解密,详情请参见数据加密。 如果启用了数据加密功能,则在创建快照时,也会自动加密数据。 单击立即购买,根据页面提示,完成购买。 说明 创建文件系统成功后会绑定默认的权限组。如果您要修改权限组,请参见修改挂载点的权限组。 步骤二:添加挂载点 在文件存储NAS中,需要通过挂载点将文件系统挂载至云服务器ECS。极速型NAS只支持专有网络类型的挂载点,具体操作如下所示。 说明 每个文件系统最多可添加1个挂载点。 登录NAS控制台。 选择文件系统 > 文件系统列表。 找到目标文件系统,单击更多 > 添加挂载点。 在添加挂载点页面,配置相关参数。 参数 说明 VPC网络 选择已创建的VPC网络。如果还未创建 ,请前往VPC控制台创建。 说明 必须与云服务器ECS选择一样的VPC网络和交换机。如果是不同的VPC,则需要先通过云企业网打通网络,才能挂载文件系统,详情请参见跨VPC挂载文件系统。 交换机 选择VPC网络下创建的交换机。 权限组 根据需求选择权限组。 初始情况下,每个账号都会自动生成一个VPC默认权限组,允许同一VPC环境下的任何IP地址通过该挂载点访问文件系统。如果您要创建权限组,请参见管理权限组。 单击确定,创建挂载点。 步骤二:安装NFS客户端 在Linux系统中将NFS文件系统挂载至云服务器ECS,您需要先安装NFS客户端。 登录云服务器ECS。 运行以下命令,安装NFS客户端。 如果您使用CentOS、Redhat、Aliyun Linux操作系统,运行以下命令。 sudo yum install nfs-utils 如果您使用Ubuntu或Debian操作系统,运行以下命令。 sudo apt-get update sudo apt-get install nfs-common 将同时发起的NFS请求数量修改为128, 详情请参见如何修改同时发起的NFS请求数量。 步骤四:挂载文件系统 登录云服务器ECS。 挂载NFS文件系统。 sudo mount -t nfs -o vers=3,proto=tcp,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2,noresvport file-system-id.region.extreme.nas.aliyuncs.com:/share /mnt 挂载命令中的参数说明如下表所示: 参数 描述 file-system-id.region.extreme.nas.aliyuncs.com:/share /mnt 表示<挂载点地址>:<NAS文件系统目录> <当前服务器上待挂载的本地路径>,请根据实际情况替换。 挂载点地址:file-system-id.region.extreme.nas.aliyuncs.com,您可以在文件存储NAS控制台上,找到目标文件系统,单击管理,进入详情页面获取挂载点地址。 NAS文件系统目录:极速型NAS的共享目录必须以/share开头,例如:/share、/share/subdir。 当前服务器上待挂载的本地路径:服务器(如ECS linux)的根目录(/)或任意子目录(如/mnt),如果是子目录,请确保子目录已存在。 vers 文件系统版本,目前只支持nfs v3。 挂载选项 挂载文件系统时,可选择多种挂载选项,详情情参见下表。 注意 配置参数时,应注意以下内容: 如果您必须更改IO大小参数 (rsize和wsize),建议您尽可能使用最大值 (1048576),以避免性能下降。 如果您必须更改超时参数 (timeo),建议您使用150或更大的值。该timeo参数的单位为0.1 秒,因此150表示的时间为15秒。 不建议使用soft选项,有数据一致性风险。如果您要使用soft选项,相关风险需由您自行承担。 避免设置不同于默认值的任何其他挂载选项。如果更改读或写缓冲区大小或禁用属性缓存,会导致性能下降。 挂载选项使用逗号分隔列表的形式,具体选项与说明如下表所示。 选项 说明 rsize 定义数据块的大小,用于在您的客户端与云中的文件系统之间读取数据。建议值:1048576。 wsize 定义数据块的大小,用于在您的客户端与云中的文件系统之间写入数据。建议值:1048576。 hard 指定在NAS暂时不可用的情况下,使用文件系统上某个文件的本地应用程序时应停止并等待该文件系统恢复在线状态。建议启用该参数。 timeo 指定时长(单位为 0.1 秒),即NFS客户端在重试向云中的文件系统发送请求之前等待响应的时间。建议值:600(60秒)。 retrans 指定NFS客户端应重试请求的次数。建议值:2。 noresvport 指定在网络重连时使用新的TCP端口,保障在网络发生故障恢复的时候不会中断连接。建议启用该参数。 执行mount -l命令,查看挂载结果。 如果回显包含如下类似信息,说明挂载成功。 查看挂载结果 挂载成功后,您可以在ECS上访问NAS文件系统,执行读取或写入操作。 您可以把NAS文件系统当作一个普通的目录来访问和使用,例子如下所示。 读写操作 常见错误排查 如果挂载失败,请参见挂载失败的排查与处理方法进行排查。

1934890530796658 2020-03-31 03:19:51 0 浏览量 回答数 0

问题

ZooKeeper介绍、分析、理解

小柒2012 2019-12-01 21:21:22 11496 浏览量 回答数 2

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概述 本文主要介绍无法远程登录Linux实例的案例和排查方法。 详细信息 本文主要通过如下2个方面解决无法远程登录Linux实例的问题。 常见报错案例 排查方法 常见报错案例 SSH无法远程登录Linux实例的常见案例如下所示,可根据实际报错信息选择不同的方案进行排查和处理。 PAM安全框架 Linux系统环境配置 SSH服务及参数配置 SSH服务关联目录或文件配置 SSH服务密钥配置 PAM安全框架 Linux系统的PAM安全框架可以加载相关安全模块,对云服务器的账户策略、登录策略等进行访问控制。如果相关配置存在异常,或触发了相关策略,就可能会导致SSH登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:pam_listfile(sshd:auth): Refused user root for service sshd SSH登录时出现如下错误:requirement “uid >= 1000” not met by user “root” SSH登录时出现如下错误:Maximum amount of failed attempts was reached SSH登录时出现如下错误:login: Module is unknown Linux系统环境配置 Linux内的系统环境,比如中毒、账户配置、环境变量配置等,如果出现异常,也可能会导致SSH登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:ssh_exchange_identification: read: Connection reset by peer 中毒导致SSH服务运行异常,出现如下错误:fatal: mm_request_send: write: Broken pipe SSH启动时出现如下错误:main process exited, code=exited SSH连接时出现如下错误:pam_limits(sshd:session):could not sent limit for ‘nofile’ SSH连接时出现如下错误:pam_unix(sshdsession) session closed for user SSH连接时出现如下错误:error Could not get shadow infromation for root SSH服务及参数配置 SSH服务的默认配置文件为/etc/ssh/sshd_config。配置文件中的相关参数配置异常,或启用了相关特性或策略,也可能会导致 SSH登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:Disconnected:No supported authentication methods available SSH登录时出现如下错误:User root not allowed because not listed in SSH登录时出现如下错误:Permission denied, please try again SSH登录时出现如下错误:Too many authentication failures for root SSH启动时出现如下错误:error while loading shared libraries SSH启动时出现如下错误:fatal: Cannot bind any address SSH启动时出现如下错误:Bad configuration options 云服务器ECS Linux SSH启用UseDNS导致连接速度变慢 Linux实例中由于SELinux服务开启导致SSH远程连接异常 SSH服务关联目录或文件配置 SSH服务基于安全性考虑,在运行时,会对相关目录或文件的权限配置、属组等进行检查。过高或过低的权限配置,都可能会引发服务运行异常,进而导致客户端登录失败。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:No supported key exchange algorithms SSH启动时出现如下错误:must be owned by root and not group or word-writable SSH服务密钥配置 SSH服务采用非对称加密技术,对所传输的数据进行加密。客户端及服务端会交换和校验相关密钥信息的有效性。根据不同报错信息,可参见如下常见案例进行解决。 SSH登录时出现如下错误:Host key verification failed SSH服务的公私钥异常导致无法SSH登录Linux实例 排查方法 若常见报错案例没有解决问题,可以参考如下流程排查问题。 检查CPU负载、带宽及内存使用情况 客户端排查 中间网络 网络检查 端口检查 安全组检查 示例 提示: 以下操作在CentOS 6.5 64位操作系统中进行过测试,在其他Linux发行版中可能存在差异,具体情况请参阅对应Linux发行版的官方文档。 客户端SSH连接Linux实例是运维操作的主要途径。通过管理终端可以用于临时运维操作,或者在客户端SSH登录异常时,用于问题排查和分析。 下图为SSH登录关联因素示意图。由此可见,通过SSH无法远程登录Linux实例时,可能涉及的关联因素较多。 检查CPU负载、带宽及内存使用情况 确认是否存在CPU负载过高的情况,如果存在,则参考本步骤解决问题,如果不存在,则执行下一步步骤。 提示:您无法主动监控系统内部的程序运行状态,但是可以借助云监控进行查看。 登录云监控控制台,依次选择 主机监控 > 进程监控。 查看应用运行情况,排除CPU负载过高的原因,如何查看CPU负载问题,请参见Linux系统ECS实例CPU使用率较高的排查思路。 提示:在某个时间段CPU负载过高可能导致远程连接失败,建议您查询程序或者实例资源是否不满足现有要求。 无法远程连接可能是公网带宽不足导致的,具体排查方法如下。可通过续费ECS实例,然后重启实例解决。详情参见手动续费或者自动续费。 登录ECS管理控制台。 找到该实例, 单击 管理 进入 实例详情 页面,查看网络监控数据。 检查服务器带宽是否为“1k”或“0k”。如果购买实例时没有购买公网带宽,后来升级了公网带宽,续费的时候没有选择续费带宽,带宽就会变成“1k”。 远程连接输入用户密码登录后,不能正常显示桌面直接退出,也没有错误信息。这种情况可能是服务器内存不足导致的,需要查看一下服务器的内存使用情况。具体操作如下。 使用控制台远程连接功能登录到Linux实例。 查看内存使用情况,具体请参考Linux系统的ECS实例中如何查看物理CPU和内存信息,确认内存不足后,请参考Linux服务器内存消耗过高进行处理。 客户端排查 客户端无法正常登录时,先使用不同的SSH客户端基于相同账户信息进行登录测试。如果能正常登录,则判断是客户端配置问题,需要对客户端配置或软件运行情况做排查分析。关于如何使用客户端SSH登录Linux实例,您可以参考远程连接Linux实例。 步骤一:使用管理终端登录实例 无论何种原因导致无法远程连接实例,请先尝试用阿里云提供的远程连接功能进行连接,确认实例还有响应,没有完全宕机,然后再按原因分类进行故障排查。 登录云服务器管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例,然后在目标实例右侧单击 远程连接。 在首次连接或忘记连接密码时,单击 修改远程连接密码,修改远程连接的密码。 然后通过远程连接密码连接实例。 步骤二:检查客户端本地网络是否异常 确认是否存在用户本地无法连接外网的故障。 如果存在,则检查网卡驱动,如果存在异常,则重新安装。使用管理终端登录实例,查看/etc/hosts.deny文件,查看是否存在拦截IP,如果存在则删除此IP配置即可。 如果不存在,则执行下一步步骤。 步骤三:重启实例 在确保登录密码正确的情况下,确认之前是否曾重置过密码。检查重置实例密码后是否未重启实例,如果存在实例密码修改记录,但无重启实例记录,则参考以下操作步骤重启实例。 登录ECS管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例。 在页面顶部的选择对应的地域,目标实例右侧单击 更多 > 实例状态 > 重启,再单击 确认 即可。 中间网络 中间网络包括网络检查和端口检查。 网络检查 无法正常远程连接Windows实例时,需要先检查网络是否正常。 用其他网络环境中,不同网段或不同运营商)的电脑连接对比测试,判断是本地网络问题还是服务器端的问题。如果是本地网络问题或运营商问题,请联系本地IT人员或运营商解决。如果是网卡驱动存在异常,则重新安装。排除本地网络故障后进行下一步检查。 在客户端使用ping命令测试与实例的网络连通性。 网络异常时,请参考网络异常时如何抓取数据包进行排查。 当出现ping丢包或ping不通时,请参考使用ping命令丢包或不通时的链路测试方法进行排查。 如果出现间歇性丢包,ECS实例的网络一直处于不稳定状态时,请参考使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包进行解决。 系统内核没有禁ping的情况下,使用ping命令测试ECS服务器,发现网络不通,请参考Linux系统的ECS中没有禁PING却PING不通的解决方法。 端口检查 网络检查正常后,进一步检查端口是否正常。 使用管理终端登录实例,执行如下命令,编辑SSH配置文件。 vi /etc/ssh/sshd_config 找到“#port 22”所在行,检查默认端口22是否被修改,且前面的“#”是否删除,如果没有删除,可以把前面的“#”删除,然后将22改为其它的端口,再保存退出即可。 注:服务监听能使用的端口范围为0到65535,错误配置监听端口会导致远程桌面服务监听失败。 执行如下命令,重启SSH服务。 /etc/init.d/sshd restart 注:也可执行如下命令,重启SSH服务。 service sshd restart 使用Python自带的Web服务器用于临时创建新的监听端口进行测试。 python -m SimpleHTTPServer [$Port] 如果登录方式改变或者ECS安全组规则中未放行修改后的端口号,则参考如下步骤放行修改后的端口。 注:ECS的安全组规则中默认放行22端口。修改了远程桌面的端口后,需要在安全组规则中放行修改后的端口号。 登录ECS管理控制台。 找到该实例,单击 管理 进入 实例详情 页面,切换到 本实例安全组 标签页,单击 配置规则。 在安全组规则页面,单击 添加安全组规则。 在弹出的页面中,端口范围 输入修改后的远程桌面端口号。授权对象 输入客户端的公网IP地址。比如修改后的远程桌面端口号为2222,则 端口范围 应输入“2222/2222”。填写完成后,单击 确定。 通过上一步获取的端口,参考如下命令,进行端口测试,判断端口是否正常。如果端口测试失败,请参考使用ping命令正常但端口不通时的端口可用性探测说明进行排查。 telnet [$IP] [$Port] 注: [$IP]指Linux实例的IP地址。 [$Port]指Linux实例的SSH端口号。 系统显示类似如下,比如执行telnet 192.168.0.1 22命令,正常情况下,系统会返回服务端中SSH的软件版本号。 安全组检查 检查安全组配置,是否允许远程连接的端口。 参考查询安全组规则,查看安全组规则。如果远程连接端口没有进行配置,则参考Linux实例启用SSH服务后设置对应的安全组策略配置。 确认是否存在无法ping通ECS实例,在排除Iptables和网卡IP配置问题且回滚系统后,仍然无法ping通。可能是ECS实例安全组默认的公网规则被删除,则需要重新配置ECS实例的安全组公网规则,具体操作请参见ECS实例安全组默认的公网规则被删除导致无法ping通。如果不存在,则继续下一步骤检查。 示例 如果根据前述问题场景进行排查和处理后,还是无法正常登录。则建议按照如下步骤逐一排查和分析。 使用不同的客户端SSH及管理终端做对比访问测试,判断是否是个别客户端自身配置或软件运行问题所致。 参阅中间网络问题相关说明,测试网络连通性。 参阅管理终端,登录云服务器,在客户端进行访问测试的同时,执行如下命令,查看相关日志。 tailf /var/log/secure 参考如下命令, 比如ssh -v 192.168.0.1 命令,获取Linux环境中详细的SSH登录交互日志。 ssh -v [$IP] 通过管理终端登录Linux实例,参考如下步骤,检查SSH服务运行状态。 执行如下命令,检查服务运行状态。 service sshd status service sshd restart 正常情况下会返回SSH服务的运行状态及进程PID,系统显示类似如下。 [root@centos ~]# service sshd status openssh-daemon (pid 31350) is running... [root@centos ~]# service sshd restart Stopping sshd: [ OK ] Starting sshd: [ OK ] 执行如下命令,检查服务监听状态。 netstat -ano | grep 0.0.0.0:22 正常情况下会返回相应端口监听信息,系统显示类似如下。 tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN off (0.00/0/0) 通过管理终端登录Linux实例,执行如下命令。如果能正常登录,则推断是系统防火墙或外部安全组策略等配置异常,导致客户端登录失败。 ssh 127.0.0.1 若用阿里云提供的远程连接功能仍无法成功连接实例,请尝试重启实例。重启操作会使实例停止工作,从而中断业务,请谨慎执行。 提示:重启实例前,需给实例创建快照,用于数据备份或者制作镜像。创建快照的方法请参见创建快照。 登录ECS管理控制台,单击左侧导航栏中的 实例。 在页面顶部的选择对应的地域,在目标实例右侧单击 更多 > 实例状态 > 重启,再单击 确认 即可。

1934890530796658 2020-03-26 09:52:57 0 浏览量 回答数 0

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Layout Go工程项目的整体组织 首先我们看一下整个 Go 工程是怎么组织起来的。 很多同事都在用 GitLab 的,GitLab 的一个 group 里面可以创建很多 project。如果我们进行微服务化改造,以前很多巨石架构的应用可能就拆成了很多个独立的小应用。那么这么多小应用,你是要建 N 个 project 去维护,还是说按照部门或者组来组织这些项目呢?在 B 站的话,我们之前因为是 Monorepo,现在是按照部门去组织管理代码,就是说在单个 GitLab 的 project 里面是有多个 app 的,每一个 app 就表示一个独立的微服务,它可以独立去交付部署。所以说我们看到下面这张图里面,app 的目录里面是有好多个子目录的,比方说我们的评论服务,会员服务。跟 app 同级的目录有一个叫 pkg,可以存放业务有关的公共库。这是我们的一个组织方式。当然,还有一种方式,你可以按照 GitLab 的 project 去组织,但我觉得这样的话可能相对要创建的 project 会非常多。 如果你按部门组织的话,部门里面有很多 app,app 目录怎么去组织?我们实际上会给每一个 app 取一个全局唯一名称,可以理解为有点像 DNS 那个名称。我们对业务的命名也是一样的,我们基本上是三段式的命名,比如账号业务,它是一个账号业务、服务、子服务的三段命名。三段命名以后,在这个 app 目录里面,你也可以按照这三层来组织。比如我们刚刚说的账号目录,我可能就是 account 目录,然后 VIP,在 VIP 目录下可能会放各种各样的不同角色的微服务,比方说可能有一些是做 job,做定时任务或者流式处理的一些任务,有可能是做对外暴露的 API 的一些服务,这个就是我们关于整个大的 app 的组织的一种形式。 微服务中的 app 服务分类 微服务中单个 app 的服务里又分为几类不同的角色。我们基本上会把 app 分为 interface(BFF)、service、job(补充:还有一个 task,偏向定时执行,job 偏向流式) 和 admin。 Interface 是对外的业务网关服务,因为我们最终是面向终端用户的 API,面向 app,面向 PC 场景的,我们把这个叫成业务网关。因为我们不是统一的网关,我们可能是按照大的业务线去独立分拆的一些子网关,这个的话可以作为一个对外暴露的 HTTP 接口的一个目录去组织它的代码,当然也可能是 gRPC 的(参考 B 站对外的 gRPC Moss 分享)。 Service 这个角色主要是面向对内通信的微服务,它不直接对外。也就是说,业务网关的请求会转发或者是会 call 我们的内部的 service,它们之间的通讯可能是使用自己的 RPC,在 b 站我们主要是使用 gRPC。使用 gRPC 通讯以后,service 它因为不直接对外,service 之间可能也可以相互去 call。 Admin 区别于 service,很多应用除了有面向用户的一些接口,实际上还有面向企业内部的一些运营侧的需求,通常数据权限更高,从安全设计角度需要代码物理层面隔离,避免意外。 第四个是 ecode。我们当时也在内部争论了很久,我们的错误码定义到底是放在哪里?我们目前的做法是,一个应用里面,假设你有多种角色,它们可能会复用一些错误码。所以说我们会把我们的 ecode 给单独抽出来,在这一个应用里面是可以复用的。注意,它只在这一个应用里面复用,它不会去跨服跨目录应用,它是针对业务场景的一个业务错误码的组织。 App 目录组织 我们除了一个应用里面多种角色的这种情况,现在展开讲一下具体到一个 service 里面,它到底是怎么组织的。我们的 app 目录下大概会有 api、cmd、configs、 internal 目录,目录里一般还会放置 README、CHANGELOG、OWNERS。 API 是放置 api 定义以及对应的生成的 client 代码,包含基于 pb 定义(我们使用 PB 作为 DSL 描述 API) 生成的 swagger.json。 而 cmd,就是放 main 函数的。Configs 目录主要是放一些服务所需的配置文件,比方说说我们可能会使用 TOML 或者是使用 YAML 文件。 Internal 的话,它里面有四个子目录,分别是 model、dao、service 和 server。Model 的定位职责就是对我们底层存储的持久化层或者存储层的数据的映射,它是具体的 Go 的一个 struct。我们再看 dao,你实际就是要操作 MySQL 或者 Redis,最终返回的就是这些 model(存储映射)。Service 组织起来比较简单,就是我们通过 dao 里面的各个方法来完成一个完整的业务逻辑。我们还看到有个 server,因为我一个微服务有可能企业内部不一定所有 RPC 都统一,那我们处于过渡阶段,所以 server 里面会有两个小目录,一个是 HTTP 目录,暴露的是 HTTP 接口,还有一个是 gRPC 目录,我们会暴露 gRPC 的协议。所以在 server 里面,两个不同的启动的 server,就是说一个服务和启动两个端口,然后去暴露不同的协议,HTTP 接 RPC,它实际上会先 call 到 service,service 再 call 到 dao,dao 实际上会使用 model 的一些数据定义 struct。但这里面有一个非常重要的就是,因为这个结构体不能够直接返回给我们的 api 做外对外暴露来使用,为什么?因为可能从数据库里面取的敏感字段,当我们实际要返回到 api 的时候,可能要隐藏掉一些字段,在 Java 里面,会抽象的一个叫 DTO 的对象,它只是用来传输用的,同理,在我们 Go 里面,实际也会把这些 model 的一些结构体映射成 api 里面的结构体(基于 PB Message 生成代码后的 struct)。 Rob Pike 当时说过的一句话,a little copying is better than a little dependency,我们就遵循了这个理念。在我们这个目录结构里面,有 internal 目录,我们知道 Go 的目录只允许这个目录里面的人去 import 到它,跨目录的人实际是不能直接引用到它的。所以说,我们看到 service 有一个 model,那我的 job 代码,我做一些定时任务的代码或者是我的网关代码有可能会映射同一个 model,那是不是要把这个 model 放到上一级目录让大家共享?对于这个问题,其实我们当时内部也争论过很久。我们认为,每一个微服务应该只对自己的 model 负责,所以我们宁愿去做一小部分的代码 copy,也不会去为了几个服务之间要共享这一点点代码,去把这个 model 提到和 app 目录级别去共用,因为你一改全错,当然了,你如果是拷贝的话,就是每个地方都要去改,那我们觉得,依赖的问题可能会比拷贝代码相对来说还是要更复杂的。 这个是一个标准的 PB 文件,就是我们内部的一个 demo 的 service。最上面的 package 是 PB 的包名,demo.service.v1,这个包使用的是三段式命名,全局唯一的名称。那这个名称为什么不是用 ID?我见过有些公司对内部做的 CMDB 或者做服务树去管理企业内部微服务的时候,是用了一些名称加上 ID 来搞定唯一性,但是我们知道后面那一串 ID 数字是不容易被传播或者是不容易被记住的,这也是 DNS 出来的一个意义,所以我们用绝对唯一的一个名称来表示这个包的名字,在后面带上这一个 PB 文件的版本号 V1。 我们看第二段定义,它有个 Service Demo 代码,其实就表示了我们这个服务要启动的服务的一个名称,我们看到这个服务名称里面有很多个 RPC 的方法,表示最终这一个应用或者这个 service 要对外暴露这几个 RPC 的方法。这里面有个小细节,我们看一下 SayHello 这个方法,实际它有 option 的一个选项。通过这一个 PB 文件,你既可以描述出你要暴露的是 gRPC 协议,又暴露出 HTTP 的一个接口,这个好处是你只需要一个 PB 文件描述你暴露的所有 api。我们回想一下,我们刚刚目录里面有个 api 目录,实际这里面就是放这一个 PB 文件,描述这一个工程到底返回的接口是什么。不管是 gRPC 还是 HTTP 都是这一个文件。还有一个好处是什么?实际上我们可以在 PB 文件里面加上很多的注释。用 PB 文件的好处是你不需要额外地再去写文档,因为写文档和写服务的定义,它本质上是两个步骤,特别容易不一致,接口改了,文档不同步。我们如果基于这一个 PB 文件,它生成的 service 代码或者调用代码或者是文档都是唯一的。 依赖顺序与 api 维护 就像我刚刚讲到的,model 是一个存储层的结构体的一一映射,dao 处理一些数据读写包,比方说数据库缓存,server 的话就是启动了一些 gRPC 或者 HTTP Server,所以它整个依赖顺序如下:main 函数启动 server,server 会依赖 api 定义好的 PB 文件,定义好这些方法或者是服务名之后,实际上生成代码的时候,比方说 protocbuf 生成代码的时候,它会把抽象 interface 生成好。然后我们看一下 service,它实际上是弱依赖的 api,就是说我的 server 启动以后,要注册一个具体的业务代码的逻辑,映射方法,映射名字,实际上是弱依赖的 api 生成的 interface 的代码,你就可以很方便地启动你的 server,把你具体的 service 的业务逻辑给注入到这个 server,和方法进行一一绑定。最后,dao 和 service 实际上都会依赖这个 model。 因为我们在 PB 里面定义了一些 message,这些 message 生成的 Go 的 struct 和刚刚 model 的 struct 是两个不同的对象,所以说你要去手动 copy 它,把它最终返回。但是为了快捷,你不可能每次手动去写这些代码,因为它要做 mapping,所以我们又把 K8s 里类似 DeepCopy 的两个结构体相互拷贝的工具给抠出来了,方便我们内部 model 和 api 的 message 两个代码相互拷贝的时候,可以少写一些代码,减少一些工作量。 上面讲的就是我们关于工程的一些 layout 实践。简单回溯一下,大概分为几块,第一就是 app 是怎么组织的,app 里面有多种角色的服务是怎么组织的,第三就是一个 app 里面的目录是怎么组织的,最后我重点讲了一下 api 是怎么维护的。 Unittest 测试方法论 现在回顾一下单元测试。我们先看这张图,这张图是我从《Google 软件测试之道》这本书里面抠出来的,它想表达的意思就是最小型的测试不能给我们的最终项目的质量带来最大的信心,它比较容易带来一些优秀的代码质量,良好的异常处理等等。但是对于一个面向用户场景的服务,你只有做大型测试,比方做接口测试,在 App 上验收功能的这种测试,你应用交付的信心可能会更足。这个其实要表达的就是一个“721 原则”。我们就是 70% 写小型测试,可以理解为单元测试,因为它相对来说好写,针对方法级别。20% 是做一些中型测试,可能你要连调几个项目去完成你的 api。剩下 10% 是大型测试,因为它是最终面向用户场景的,你要去使用我们的 App,或者用一些测试 App 去测试它。这个就是测试的一些简单的方法论。 单元测试原则 我们怎么去对待 Go 里面的单元测试?在《Google 软件测试之道》这本书里面,它强调的是对于一个小型测试,一个单元测试,它要有几个特质。它不能依赖外部的一些环境,比如我们公司有测试环境,有持续集成环境,有功能测试环境,你不能依赖这些环境构建自己的单元测试,因为测试环境容易被破坏,它容易有数据的变更,数据容易不一致,你之前构建的案例重跑的话可能就会失败。 我觉得单元测试主要有四点要求。第一,快速,你不能说你跑个单元测试要几分钟。第二,要环境一致,也就是说你跑测试前和跑测试后,它的环境是一致的。第三,你写的所有单元测试的方法可以以任意顺序执行,不应该有先后的依赖,如果有依赖,也是在你测试的这个方法里面,自己去 setup 和 teardown,不应该有 Test Stub 函数存在顺序依赖。第四,基于第三点,你可以做并行的单元测试,假设我写了一百个单元测试,一个个跑肯定特别慢。 doker-compose 最近一段时间,我们演进到基于 docker-compose 实现跨平台跨语言环境的容器依赖管理方案,以解决运行 unittest 场景下的容器依赖问题。 首先,你要跑单元测试,你不应该用 VPN 连到公司的环境,好比我在星巴克点杯咖啡也可以写单元测试,也可以跑成功。基于这一点,Docker 实际上是非常好的解决方式。我们也有同学说,其他语言有一些 in-process 的 mock,是不是可以启动 MySQL 的 mock ,然后在 in-process 上跑?可以,但是有一个问题,你每一个语言都要写一个这样的 mock ,而且要写非常多种,因为我们中间件越来越多,MySQL,HBase,Kafka,什么都有,你很难覆盖所有的组件 Mock。这种 mock 或者 in-process 的实现不能完整地代表线上的情况,比方说,你可能 mock 了一个 MySQL,检测到 query 或者 insert ,没问题,但是你实际要跑一个 transaction,要验证一些功能就未必能做得非常完善了。所以基于这个原因,我们当时选择了 docker-compose,可以很好地解决这个问题。 我们对开发人员的要求就是,你本地需要装 Docker,我们开发人员大部分都是用 Mac,相对来说也比较简单,Windows 也能搞定,如果是 Linux 的话就更简单了。本地安装 Docker,本质上的理解就是无侵入式的环境初始化,因为你在容器里面,你拉起一个 MySQL,你自己来初始化数据。在这个容器被销毁以后,它的环境实际上就满足了我们刚刚提的环境一致的问题,因为它相当于被重置了,也可以很方便地快速重置环境,也可以随时随地运行,你不需要依赖任何外部服务,这个外部服务指的是像 MySQL 这种外部服务。当然,如果你的单元测试依赖另外一个 RPC 的 service 的话,PB 的定义会生成一个 interface,你可以把那个 interface 代码给 mock 掉,所以这个也是能做掉的。对于小型测试来说,你不依赖任何外部环境,你也能够快速完成。 另外,docker-compose 是声明式的 API,你可以声明你要用 MySQL,Redis,这个其实就是一个配置文件,非常简单。这个就是我们在单元测试上的一些实践。 我们现在看一下,service 目录里面多了一个 test 目录,我们会在这个里面放 docker-compose 的 YAML 文件来表示这次单元化测试需要初始化哪些资源,你要构建自己的一些测试的数据集。因为是这样的,你是写 dao 层的单元测试的话,可能就需要 database.sql 做一些数据的初始化,如果你是做 service 的单元测试的话,实际你可以把整个 dao 给 mock 掉,我觉得反而还相对简单,所以我们主要针对场景就是在 dao 里面偏持久层的,利用 docker-compose 来解决。 容器的拉起,容器的销毁,这些工作到底谁来做?是开发同学自己去拉起和销毁,还是说你能够把它做成一个 Library,让我们的同学写单元测试的时候比较方便?我倾向的是后者。所以在我们最终写单元测试的时候,你可以很方便地 setup 一个依赖文件,去 setup 你的容器的一些信息,或者把它销毁掉。所以说,你把环境准备好以后,最终可以跑测试代码也非常方便。当然我们也提供了一些命令函,就是 binary 的一些工具,它可以针对各个语言方便地拉起容器和销毁容器,然后再去执行代码,所以我们也提供了一些快捷的方式。 刚刚我也提到了,就是我们对于 service 也好,API 也好,因为依赖下层的 dao 或者依赖下层的 service,你都很方便 mock 掉,这个写单元测试相对简单,这个我不展开讲,你可以使用 GoMock 或者 GoMonkey 实现这个功能。 Toolchain 我们利用多个 docker-compose 来解决 dao 层的单元测试,那对于我刚刚提到的项目的一些规范,单元测试的一些模板,甚至是我写了一些 dao 的一些占位符,或者写了一些 service 代码的一些占位符,你有没有考虑过这种约束有没有人会去遵循?所以我这里要强调一点,工具一定要大于约束和文档,你写了约束,写了文档,那么你最终要通过工具把它落实。所以在我们内部会有一个类似 go tool 的脚手架,叫 Kratos Tool,把我们刚刚说的约定规范都通过这个工具一键初始化。 对于我们内部的工具集,我们大概会分为几块。第一块就是 API 的,就是你写一个 PB 文件,你可以基于这个 PB 文件生成 gRPC,HTTP 的框架代码,你也可以基于这个 PB 文件生成 swagger 的一些 JSON 文件或者是 Markdown 文件。当然了,我们还会生成一些 API,用于 debug 的 client 方便去调试,因为我们知道,gRPC 调试起来相对麻烦一些,你要去写代码。 还有一些工具是针对 project 的,一键生成整个应用的 layout,非常方便。我们还提了 model,就是方便 model 和 DTO,DTO 就是 API 里面定义的 message 的 struct 做 DeepCopy,这个也是一个工具。 对于 cache 的话,我们操作 memcache,操作 Redis 经常会要做什么逻辑?假如我们有一个 cache aside 场景,你读了一个 cache,cache miss 要回原 DB,你要把这个缓存回塞回去,甚至你可能这个回塞缓存想异步化,甚至是你要去读这个 DB 的时候要做归并回源(singleflight),我们把这些东西做成一些工具,让它整个回源到 DB 的逻辑更加简单,就是把这些场景描述出来,然后你通过工具可以一键生成这些代码,所以也是会比较方便。 我们再看最后一个,就是 test 的一些工具。我们会基于项目里面,比方说 dao 或者是 service 定义的 interface 去帮你写好 mock 的代码,我直接在里面填,只要填代码逻辑就行了,所以也会加速我们的生产。 上图是 Kratos 的一个 demo,基本就是支持了一些 command。这里就是一个 kratos new kratos-demo 的一个工程,-d YourPath 把它导到某一个路径去,--proto 顺便把 API 里面的 proto 代码也生成了,所以非常简单,一行就可以很快速启动一个 HTTP 或者 gRPC 服务。 我们知道,一个微服务的框架实际非常重,有很多初始化的方式等等,非常麻烦。所以说,你通过脚手架的方式就会非常方便,工具大于约定和文档这个这个理念就是这么来的。 Configuration 讲完工具以后,最后讲一下配置文件。我为什么单独提一下配置文件?实际它也是工程化的一部分。我们一个线上的业务服务包含三大块,第一,应用程序,第二,配置文件,第三,数据集。配置文件最容易导致线上出 bug,因为你改一行配置,整个行为可能跟 App 想要的行为完全不一样。而且我们的代码的开发交付需要经过哪些流程?需要 commit 代码,需要 review,需要单元测试,需要 CD,需要交付到线上,需要灰度,它的整个流程是非常长的。在一步步的环境里面,你的 bug 需要前置解决,越前置解决,成本越低。因为你的代码的开发流程是这么一个 pipeline,所以 bug 最终流到线上的概率很低,但是配置文件没有经过这么复杂的流程,可能大家发现线上有个问题,决定要改个线上配置,就去配置中心或者配置文件改,然后 push 上线,接着就问题了,这个其实很常见。 从 SRE 的角度来说,导致线上故障的主因就是来自配置变更,所以 SRE 很大的工作是控制变更管理,如果能把变更管理做好,实际上很多问题都不会出现。配置既然在整个应用里面这么重要,那在我们整个框架或者在 Go 的工程化实践里面,我们应该对配置文件做一些什么事情? 我觉得是几个。第一,我们的目标是什么?配置文件不应该太复杂,我见过很多框架,或者是业务的一些框架,它实际功能非常强大,但是它的配置文件超级多。我就发现有个习惯,只要有一个同事写错了这个配置,当我新起一个项目的时候,一定会有人把这个错误的配置拷贝到另外一个系统里面去。然后当发现这个应用出问题的时候,我们一般都会内部说一下,你看看其他同事有没有也配错的,实际这个配错概率非常高。因为你的配置选项越多,复杂性越高,它越容易出错。所以第一个要素就是说,尽量避免复杂的配置文件。配得越多,越容易出错。 第二,实际我们的配置方式也非常多,有些用 JSON,有些用 YAML,有些用 Properties,有些用 INI。那能不能收敛成通用的一种方式呢?无论它是用 Python 的脚本也好,或者是用 JSON 也好,你只要有一种唯一的约定,不需要太多样的配置方式,对我们的运维,对我们的 SRE 同时来说,他跨项目的变更成本会变低。 第三,一定要往简单化去努力。这句话其实包含了几个方面的含义。首先,我们很多配置它到底是必须的还是可选的,如果是可选,配置文件是不是就可以把它踢掉,甚至不要出现?我曾经有一次看到我们 Java 同事的配置 retry 有一个重试默认是零,内部重试是 80 次,直接把 Redis cluster 打故障了,为什么?其实这种事故很低级,所以简单化努力的另外一层含义是指,我们在框架层面,尤其是提供 SDK 或者是提供 framework 的这些同事尽量要做一些防御编程,让这种错配漏配也处于一个可控的范围,比方重试 80 次,你觉得哪个 SDK 会这么做?所以这个是我们要考虑的。但是还有一点要强调的是,我们对于业务开发的同事,我们的配置应该足够的简单,这个简单还包含,如果你的日志基本上都是写在这个目录,你就不要提供这个配置给他,反而不容易出错。但是对于我们内部的一些 infrastructure,它可能需要非常复杂的配置来优化,根据我的场景去做优化,所以它是两种场景,一种是业务场景,足够简单,一种是我要针对我的通用的 infrastructure 去做场景的优化,需要很复杂的配置,所以它是两种场景,所以我们要想清楚你的业务到底是哪一种形态。 还有一个问题就是我们配置文件一定要做好权限的变更和跟踪,因为我们知道上线出问题的时候,我们的第一想法不是查 bug,是先止损,止损先找最近有没有变更。如果发现有变更,一般是先回滚,回滚的时候,我们通常只回滚了应用程序,而忘记回滚了配置。每个公司可能内部的配置中心,或者是配置场景,或者跟我们的二进制的交付上线都不一样,那么这里的理念就是你的应用程序和配置文件一定是同一个版本,或者是某种意义上让他们产生一个版本的映射,比方说你的应用程序 1.0,你的配置文件 2.0,它们之间存在一个强绑定关系,我们在回滚的时候应该是一起回滚的。我们曾经也因为类似的一些不兼容的配置的变更,二进制程序上线,但配置文件忘记回滚,出现过事故,所以这个是要强调的。 另外,配置的变更也要经过 review,如果没问题,应该也是按照 App 发布一样,先灰度,再放量,再全量等等类似的一种方式去推,演进式的这种发布,我们也叫滚动发布,我觉得配置文件也是一样的思路。 加入阿里云钉钉群享福利:每周技术直播,定期群内有奖活动、大咖问答 原文链接

有只黑白猫 2020-01-09 17:29:54 0 浏览量 回答数 0

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技术小菜鸟 2019-12-01 21:41:32 7022 浏览量 回答数 1

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134题 其实就是水平扩容了,Zookeeper在这方面不太好。两种方式:全部重启:关闭所有Zookeeper服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启:这是比较常用的方式。 133题 集群最低3(2N+1)台,保证奇数,主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群,能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作,而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群,能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意,如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群,同样只能够挂掉 2 台机器,因为如果挂掉 3 台,剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则,ZooKeeper 在运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此,只要集群中超过半数的机器还能够正常工作,整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明:一个Watch事件是一个一次性的触发器,当被设置了Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端,以便通知它们。为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true),如果节点A发生了变更或删除,客户端会得到它的watch事件,但是在之后节点A又发生了变更,而客户端又没有设置watch事件,就不再给客户端发送。在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅,负载均衡,命名服务,分布式协调/通知,集群管理,Master 选举,分布式锁,分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知, 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的, 一旦被触发后, 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储; 2、Watcher 触发; 2.1 封装 WatchedEvent; 2.2 查询 Watcher; 2.3 没找到;说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher; 2.4 找到;提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher; 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象 2.标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象,发服务端发送 request 4.收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回,完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制:(1)客户端注册 watcher(2)服务端处理 watcher(3)客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式:单机部署:一台集群上运行;集群部署:多台集群运行;伪集群部署:一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法,Zookeeper使用的 ZAB协议(Zookeeper原子广播),二者有相同的地方,比如都有一个Leader,用来协调N个Follower的运行;Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案;二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于:ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿,自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来,因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年,兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释,也直到06年谷歌发表了三篇论文,选择Paxos作为chubby cell的一致性算法,Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说,尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好:分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时,所有进程(服务器)进入崩溃恢复模式,首先选举产生新的Leader服务器,然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步,当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后,退出恢复模式进入消息广播模式,Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群,推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机,还有2台服务器提供访问,因为Zookeeper上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;如果是一个Leader宕机,Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。所以,3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5),2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接;2、Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;3、Leader根据follower的zxid确定同步点;4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;5、Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票,则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法,分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection, FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果,而是不断的统计结果,一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控,nginx只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是nginx的吞吐量比zk大很多,应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点,分再细一点有临时有序/无序节点,有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后,临时节点会自动消失,临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务,类似于两阶段提交,总共分为以下 4 步:客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求;ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点,Leader 广播给集群要求投票,等待确认;Leader 收到确认,统计投票,票数过半则提交事务;事务提交成功后,ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下:客户端连接 ZooKeeper,并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001,第二个为 /lock/lock-10000000002,以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;执行业务代码;完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下:顺序一致性(Sequential Consistency):来自相同客户端提交的事务,ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行;原子性(Atomicity):于 ZooKeeper 集群中提交事务,事务将“全部完成”或“全部未完成”,不存在“部分完成”;单一系统镜像(Single System Image):客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点,其获得的数据视图都是相同的;可靠性(Reliability):事务一旦完成,其产生的状态变化将永久保留,直到其他事务进行覆盖;实时性(Timeliness):事务一旦完成,客户端将于限定的时间段内,获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式:单机模式:zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了,此模式一般用在测试环境,如果当前主机宕机,那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作;伪分布式模式:在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper,配置到 zoo.cfg 中,和单机模式相同,此模式一般用在测试环境;分布式模式:多台机器各自配置 zoo.cfg 文件,将各自互相加入服务器列表,上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份,达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑,比较典型的服务注册与订阅,如 Dubbo。分布式配置中心:发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务:在分布式系统中,通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁:这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式: 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀; RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题; LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求; ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动; 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer:调用远程服务的服务消费方。 Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor:统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container:服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能: Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。 Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS:每秒查询数。TPS:每秒处理事务数。Uptime:服务器已经运行的时间,单位秒。Questions:已经发送给数据库查询数。Com_select:查询次数,实际操作数据库的。Com_insert:插入次数。Com_delete:删除次数。Com_update:更新次数。Com_commit:事务次数。Com_rollback:回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN,跨应用进行JOIN,或者数据库不能获得较好的执行计划,都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如:SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现,先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集,做循环,SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序,可以在程序里控制执行的速度,有效降低数据库压力,也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件:复制的机器之间网络通畅,Master打开了binlog。 搭建复制步骤:建立用户并设置权限,修改配置文件,查看master状态,配置slave,启动从服务,查看slave状态,主从测试。 96题 Heartbeat方案:利用Heartbeat管理VIP,利用crm管理MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下没有分库的标准方案)。 LVS+Keepalived方案:利用Keepalived管理LVS和VIP,LVS分发请求到MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下无分库无事务的方案)。 Cobar方案:利用Cobar进行HA和分库,应用程序请求Cobar,Cobar转发请求道数据库。(有分库的标准方案,Unix下唯一方案)。 95题 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引,数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。但是,覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前,SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点:可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点:聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行,或者在行的主键被更新,该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢,尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二(非聚集)索引可能会比预想的大,因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 服务器突然断电导致数据文件损坏; 强制关机,没有先关闭mysql 服务; mysqld 进程在写表时被杀掉; 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表; 磁盘故障;服务器死机;mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间; 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句); 3.优化慢查询 。

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 13:55:41 0 浏览量 回答数 0
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