标签:核心 weight pod 不同 关注 auto 混合 部署 src
京东容器数据库系统,管理1800台物理计算节点,生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠,Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便,京东容器化数据库系统命名为CDS,底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。
本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题,后续数据库团队会分享相关实践。
CDS依赖京东坚实的JDOS技术,生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益:
本文会从架构设计,性能测试等方面说明京东CDS落地实践过程。
CDS与JDOS解耦,CDS负责管理MySQL主从等集群方式的生命周期管理;京东JDOS负责单个MySQL容器实例生命周期管理。京东Docker容器集群分多Region,多POD部署,且不同集群之间网络互通,有效支持每个MySQL实例可被业务系统直接调用,确保极佳的网络延迟性能。
优先级 配额
数据库cluster根据业务重要性划分不同的优先级,京东的划分更加细致,这里我们简化分2种优先级:核心系统,非核心系统。
云数据库管理平台只需要在调用京东JDOS平台API时候,带上priority=0,即可表示创建的是核心系统依赖的数据库。京东JDOS平台会强制把属于该cluster的多MySQL实例调度到不同的机架,且不资源“超配”。
底层资源云化和核算成本需求,会针对按事业部配给一定的配额,所在的创建数据库集群实例成功后,自动从该部门扣除对应的资源值,反之销毁会归还配额到部门。
监控 告警
数据库cluster自身DB层面的告警由云数据库集群平台提供。涉及到底层计算,网络,存储等资源层面的告警,由底层京东Docker容器平台提供数据给云数据库集群。
JDOS是京东统一数据中心计算,网络,存储管理平台。除支持CDS外,也支持京东全部的业务系统运行环境。
JDOS系统基于京东扎实的Openstack,Docker等开源技术的持续研发能力,提供稳定,高性能的计算资源平台。每个组件都是独立服务部署,采用MQ互相交互信息,京东重构了主要的核心组件服务,使JDOS平台可以支持更大的集群规模,目前稳定在6K台物理计算节点。重新设计JDOS升级功能,做到平滑无感知,有效支撑长时间运行容器的稳定性。
JDOS控制节点
JDOS控制节点服务组件,借助Haproxy做PooL模式部署,有效避免单点和负载能力问题。
控制节点3台物理机,分别跨在不同的机架上,避免Tor交换机,机架电力,服务器等故障影响。
控制节点服务组件混合部署,进一步提升控制节点每个服务组件的高可用和负载能力。比如计算服务API,镜像服务API,认证服务API,网络服务API,存储服务API进程混部同一台物理机。
JDOS计算节点
计算节点管理网络与虚拟化数据网络使用不同的网口进行隔离,全万兆网络环境,对数据库的网络环境支持非常好。特别京东在虚拟化网络技术方向的扎实积累,基本可以做到虚拟化网络损耗控制在2%以下。
调度
调度架构简单,负载可扩展。
主要思想是,先一系列filter掉不满足要求的计算节点,然后打分,最后做排序,选择最优并返回调度结果。
资源分区调度
按Region,POD,Zone,物理机等4个层面划分计算区域,调度算法灵活可配确保业务特点与计算硬件环境特点结合适配。如CDS的机器全部是SSD的硬盘,所以JDOS会在每个数据中心提供CDS SSD Zone的tag,把CDS的创建请求优先调度到具有SSD硬盘的计算Zone。
亲和性和反亲和性调度
创建全新数据库集群实例如一主一层,JDOS调度器会把这2个MySQL容器实例分布到不同的机架。
业务多从库需求,要求从库是高性能读,JDOS调度器会根据performance_slave=True标记,尽可能把从库创建到网络繁忙度较小的机架,并与主在相同的物理POD,甚至同一个Tor交换机下面的不同物理机上。
业务增加备份性质的从库需求,JDOS调度器会根据DB_Cluster_ID=uuid, backup_slave=True标记,强制把从库创建避免已经有该DB_cluser_ID所在的宿主机,以及机架甚至POD。
可扩展性
底层JDOS资源池的扩容性,按使用率,有计划进行扩容底层物理计算资源。CDS每个库使用资源的平滑扩容,比如CPU,内存,网络,磁盘空间均支持平滑扩容功能。采用直接重置修改cgroup的配置,即可达到平滑扩容的目的。结合京东设计的cpu set与cpu share并存的资源隔离策略,提升资源使用率。
主要关注MySQL运行在Docker容器内的实际DB层面的性能。
MySQL实例性能
性能测试环境部署图
测试环境硬件配置
多容器实例基准测试
测试模型
场景描述
基础数据为:8个容器,每个容器基础数据量为1000W(532M),单表加压,每个表10W行记录,同时对多个容器发起相同的请求,测试响应情况,并对比同等线程数下物理机的情况。
容器测试数据
物理机数据
稳定性测试
场景描述
单容器1000W基础数据,单表请求10W数据,8容器并发运行24小时。
性能表现
CPU表现
磁盘表现
网络表现
作者:京东商城-基础平台部-集群技术部副总监,鲍永成。京东IPDCHAT公众号输出京东商城基础平台部内部技术实战,欢迎关注。
责编:魏伟,报道和投稿请邮件至weiwei@csdn.net,另外,欢迎加入CSDN 容器技术交流群,和大牛侃技术,搜索微信号“k15751091376”,备注姓名、公司和职位。
参考资料:
http://geek.csdn.net/news/detail/134385?ref=myread
京东容器数据库系统,管理1800台物理计算节点,生产1W+ 多MySQL Docker容器实例。架构简单可靠,Docker容器计算平台与MySQL集群管理平台解耦处理。为描述方便,京东容器化数据库系统命名为CDS,底层京东Docker容器计算平台命名为JDOS。
本文重点介绍JDOS如何支持CDS。CDS是更大的话题,后续数据库团队会分享相关实践。
CDS依赖京东坚实的JDOS技术,生产运行1W+个MySQL容器实例。CDS借助JDOS技术优势获得主要3个方面的技术收益:
本文会从架构设计,性能测试等方面说明京东CDS落地实践过程。
CDS与JDOS解耦,CDS负责管理MySQL主从等集群方式的生命周期管理;京东JDOS负责单个MySQL容器实例生命周期管理。京东Docker容器集群分多Region,多POD部署,且不同集群之间网络互通,有效支持每个MySQL实例可被业务系统直接调用,确保极佳的网络延迟性能。
优先级 配额
数据库cluster根据业务重要性划分不同的优先级,京东的划分更加细致,这里我们简化分2种优先级:核心系统,非核心系统。
云数据库管理平台只需要在调用京东JDOS平台API时候,带上priority=0,即可表示创建的是核心系统依赖的数据库。京东JDOS平台会强制把属于该cluster的多MySQL实例调度到不同的机架,且不资源“超配”。
底层资源云化和核算成本需求,会针对按事业部配给一定的配额,所在的创建数据库集群实例成功后,自动从该部门扣除对应的资源值,反之销毁会归还配额到部门。
监控 告警
数据库cluster自身DB层面的告警由云数据库集群平台提供。涉及到底层计算,网络,存储等资源层面的告警,由底层京东Docker容器平台提供数据给云数据库集群。
JDOS是京东统一数据中心计算,网络,存储管理平台。除支持CDS外,也支持京东全部的业务系统运行环境。
JDOS系统基于京东扎实的Openstack,Docker等开源技术的持续研发能力,提供稳定,高性能的计算资源平台。每个组件都是独立服务部署,采用MQ互相交互信息,京东重构了主要的核心组件服务,使JDOS平台可以支持更大的集群规模,目前稳定在6K台物理计算节点。重新设计JDOS升级功能,做到平滑无感知,有效支撑长时间运行容器的稳定性。
JDOS控制节点
JDOS控制节点服务组件,借助Haproxy做PooL模式部署,有效避免单点和负载能力问题。
控制节点3台物理机,分别跨在不同的机架上,避免Tor交换机,机架电力,服务器等故障影响。
控制节点服务组件混合部署,进一步提升控制节点每个服务组件的高可用和负载能力。比如计算服务API,镜像服务API,认证服务API,网络服务API,存储服务API进程混部同一台物理机。
JDOS计算节点
计算节点管理网络与虚拟化数据网络使用不同的网口进行隔离,全万兆网络环境,对数据库的网络环境支持非常好。特别京东在虚拟化网络技术方向的扎实积累,基本可以做到虚拟化网络损耗控制在2%以下。
调度
调度架构简单,负载可扩展。
主要思想是,先一系列filter掉不满足要求的计算节点,然后打分,最后做排序,选择最优并返回调度结果。
资源分区调度
按Region,POD,Zone,物理机等4个层面划分计算区域,调度算法灵活可配确保业务特点与计算硬件环境特点结合适配。如CDS的机器全部是SSD的硬盘,所以JDOS会在每个数据中心提供CDS SSD Zone的tag,把CDS的创建请求优先调度到具有SSD硬盘的计算Zone。
亲和性和反亲和性调度
创建全新数据库集群实例如一主一层,JDOS调度器会把这2个MySQL容器实例分布到不同的机架。
业务多从库需求,要求从库是高性能读,JDOS调度器会根据performance_slave=True标记,尽可能把从库创建到网络繁忙度较小的机架,并与主在相同的物理POD,甚至同一个Tor交换机下面的不同物理机上。
业务增加备份性质的从库需求,JDOS调度器会根据DB_Cluster_ID=uuid, backup_slave=True标记,强制把从库创建避免已经有该DB_cluser_ID所在的宿主机,以及机架甚至POD。
可扩展性
底层JDOS资源池的扩容性,按使用率,有计划进行扩容底层物理计算资源。CDS每个库使用资源的平滑扩容,比如CPU,内存,网络,磁盘空间均支持平滑扩容功能。采用直接重置修改cgroup的配置,即可达到平滑扩容的目的。结合京东设计的cpu set与cpu share并存的资源隔离策略,提升资源使用率。
主要关注MySQL运行在Docker容器内的实际DB层面的性能。
MySQL实例性能
性能测试环境部署图
测试环境硬件配置
多容器实例基准测试
测试模型
场景描述
基础数据为:8个容器,每个容器基础数据量为1000W(532M),单表加压,每个表10W行记录,同时对多个容器发起相同的请求,测试响应情况,并对比同等线程数下物理机的情况。
容器测试数据
物理机数据
稳定性测试
场景描述
单容器1000W基础数据,单表请求10W数据,8容器并发运行24小时。
性能表现
CPU表现
磁盘表现
网络表现
作者:京东商城-基础平台部-集群技术部副总监,鲍永成。京东IPDCHAT公众号输出京东商城基础平台部内部技术实战,欢迎关注。
责编:魏伟,报道和投稿请邮件至weiwei@csdn.net,另外,欢迎加入CSDN 容器技术交流群,和大牛侃技术,搜索微信号“k15751091376”,备注姓名、公司和职位。
标签:核心 weight pod 不同 关注 auto 混合 部署 src
原文地址:http://www.cnblogs.com/junneyang/p/6288668.html