11月27日晚滴滴发生了大范围、长时间的故障。官方消息说是“底层系统软件发生故障”，而据网上的小道消息，一个规模非常大的K8s集群进行在线热升级，因为某些原因，所有Pod（容器）被kill，而K8s的元数据已经被新版本K8s修改，无法回滚，因此恢复时间拉的很长。 从滴滴近期分享的技术文章来看，这个说法并不是空穴来风。滴滴团队近两个月正在把公司内部的K8s从1.12升级到1.20，1.12是2018年9月发布的，而1.20是2020年12月，对高速发展的K8s项目来说，两个版本存在相当大的差距。K8s官方推荐的方法是沿着一个个版本升上去。但滴滴团队认为多次升级风险更高，采取了一把all-in的策...

作为这个系列文章的最后一篇，作者将介绍systemd以及它如何帮助管理Cgroup（点击参考原文）。 在开始之前，建议先读完本系列的前三篇文章，便于更好地理解。 使用systemd管理Cgroup 在默认情况下，systemd会为其监控的每个服务在system.slice下创建一个新的Cgroup。回到OpenShift控制平面主机，运行systemd-cglsshows命令，可以看到（简洁起见，这里只展示其中一部分输出）： └─system.slice ├─sssd.service ├─lvm2-lvmetad.service ├─rsyslog.service ├─systemd-ude...

Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一。Google在自家的数据存储例如Spanner、Chubby中都广泛使用了Paxos作为一致性协议，Oracle的MySQLGroupReplication（MGR），Aurora、Neon也宣称实现了某种形式的Paxos算法。而Meta却未选择Paxos，花了大力气给MySQL插上了Raft的翅膀，大洋另一端的阿里云的PolarDB的底层存储采用的也是ParallelRaft。那么Raft和Paxos到底有什么共同点，区别又在哪里呢？ 本期小猿姐有请深耕数据库领域十余年的超级资深专家...

关于Cgroup的话题，这个系列文章是小猿姐迄今为止看过的最清晰易懂的，那么下面就一起来看看Linux系统管理员视角下的Cgroup吧。 原文链接：https://www.redhat.com/sysadmin/cgroups-part-one 概述 Cgroup是一个庞大的主题。我们将关于Cgroup的讨论分成了四个部分。本文是第一部分，介绍了Cgroup的基本概念。第二部分深入探讨了CPU份额。第三部分名为“以困难的方式使用Cgroup”，介绍Cgroup的管理任务。第四部分会讨论由systemd管理的Cgroup。下面，我们就开始介绍Cgroup的定义以及它如何帮助资源管理和性能调优。 ...

在本系列的第一篇中，我们看到了Linux系统管理员视角下的Cgroup，并了解了它如何帮助资源管理和性能调优。 在第二篇中，作者将继续介绍CPUShares以及它如何帮助管理Cgroup，那么我们现在开始（点击参考原文）。 LinuxI/O调度 首先，我想用红帽企业版Linux（RHEL）来简单介绍一下Linux的I/O调度程序。我简单看了一下实验室里的几台Ubuntu机器，发现它们的I/O调度程序有一些相似之处，所以我下面的一些观点可能也适用于其他发行版本。红帽系列产品（Fedora、CentOS和RHEL）大多数都默认使用cfq或deadline作为调度程序。 CFQ（完全公平队列算法）...

在前面的文章中，作者讨论了Cgroup和CPUShare如何用于系统管理和性能调优。 在这一篇文章中，作者将重点介绍Cgroup的手动管理任务。虽然手动管理Cgroup不是一件容易的事，但了解其中的过程可以帮助我们更好地认识Cgroup和资源管理（点击参考原文）。 挑战手动管理Cgroup 来看看如何在没有相关工具支持的情况下创建Cgroup。 本质上，Cgroup只是一个挂载有cgroups的目录结构，可以位于文件系统的任何位置。在默认情况下，我们可以在/sys/fs/cgroup中找到系统创建的Cgroup。而如果想手动创建Cgroup该怎么做呢？首先，需要创建一个顶级目录： mkdir...

我们很高兴地宣布KubeBlocksv0.7.0正式发布！ 在此版本中，KubeBlocks已支持31个开源数据库引擎，包括MariaDB、Elasticsearch、Pulsar和Pika等新的add-ons，为K8s用户提供了更广泛选择的同时，也延续了相同的用户体验。 Highlights 支持引用外部组件 一些数据库集群依赖元数据存储进行分布式协调和动态配置。然而，随着数据库集群数量的增加，元数据存储本身会消耗大量资源，例如Pulsar中的Zookeeper。为了降低成本，用户现在可使用KubeBlocks外部组件引用功能，在多个数据库集群中引用相同的外部组件。 备份API 数据库集群的...

上周，KubeCon+CloudNativeConNorthAmerica2023顺利落幕。作为Kubernetes和云原生技术领域的顶级盛会，KubeConNA吸引了来自全球的专业人士和爱好者。我们亲身体验了这场盛会，清晰地感受到了14,000名参会者的能量萦绕在风城芝加哥空气中，300+企业赞助商的展台布满2,000平的麦考密克展览中心，很多激动人心的公告-宣布合作、发布产品、技术突破等等，我第一次想用“琳琅满目”来形容一个科技大会，这里不仅是是思想、创新和协作的熔炉，也是一个庞大的生态的展示地。 通过KubeConNA，我们更能窥得CNCF生态的全貌，也能感受到全球云原生领域开发者的关切...

近日，杭州云猿生数据有限公司（以下简称云猿生）与阿里云PolarDB开源数据库社区展开产品集成认证。测试结果表明，杭州云猿生数据有限公司旗下KubeBlocks（V0.7.0）与阿里云以下产品：开源云原生数据库PolarDB分布式版(V2.0)，完全满足产品兼容认证要求，兼容性良好，系统运行稳定。 关于PolarDB 云原生数据库PolarDB是阿里云自研产品，在存储计算分离架构下，利用了软硬件结合的优势，100%兼容MySQL和PostgreSQL生态，为用户提供秒级弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。PolarDBMySQL版具有多主多写、多活容灾、HTAP等特性，交易性能最高...