图解故障服务器下线:关于阿里云MongoDB高可用的探秘

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故障检测:

对于MongoDB数据库来说,MongoDB内核就像汽车发动机,是整个数据库运转的核心要素,而管控就像拼装汽车的过程。车子为什么会跑,跑起来的效能咋样,运转有无安全,出显故障咋样维修,诸没有 类的任务都由管控部门负责正确处理。而保证用户的业务也能达到高可用,则是运维任务的重中之重:

运维人员发现机器出显问提报告 或时要检测,通过运维控制台人工操作进行打标,一块儿可进行批量管理,将所得内容发送给可能性work的移山系统,通过用户设定的运维时间进行通盘考虑生成下线计划,一块儿对破坏性实例进行监控并及时将其迁移。

服务器下线了,用户服务时要接着用,咋样在拿掉机器进行线下升级的一块儿不影响用户在跑的业务,这就时要交给MongoDB管控团队去应对。

任务流有十2个 角色,每个切换和迁移都共要一一六个多 多 task(任务),由自动管控平台收到后下发,由Task Master(任务调度端)进行整体调度和下发,Pengine Master负责任务步骤调度,Pengine(每一台具体DB节点)完成节点主机操作。

如图所示,Task Master会周期性的获取迁移实例的任务,一块儿进行最大容量限制与流控相关正确处理。类式一台机器时要下线,没有 机器上运转的数百个实例完整性都会进行调节,此时Task Master难能可贵会即刻切掉所有任务。类式程序不稳定,可能性有误操作行为指在时,要下线的实例数目超过了其设定的批量操作阈值,Task Master会立刻向运维人员报警,考虑有无指在人为或误操作的可能性,从而达到流控的效果。

关于Sharding版本故障转移:

最后,让朋友来总览一下阿里云对故障机器维护的流程:

B:我擦,我用了N年了,为什么会而且 没感觉呢!

服务器容灾总是 是云服务运维过程中无法避开的问提报告 ,朋友常常会讨论咋样对出显故障的机器进行数据库方面的恢复,却很少考虑到在机器出显故障后,是用一套咋样的正确处理流程将三节点副本集恢复如初的。

可能性有两台以上的副本集一块儿出显问提报告 ,则通常完整性都会由硬件故障原应,但在机器集中升级时也指在出显的可能性。可能性时要下线的机器数量较少,阿里云会优先采用一台台分别下线的最好的法子以减少异常情形指在的概率,但一旦出显时要批量操作的情形,则会出显没有 Switch Role的算法。资源管理器会对所有时要下线的机器统一进行打标,用Transfer流程加以正确处理。

高可用的最高境界就说 :“容灾故障关我何事?我假如业务ok”——从而做到将最稳定的服务提供给用户。对用户来说,也能看得人的是Primary和Secondary一一六个多 多 节点和暴露出的相关访问链接。但在服务器上,一块儿还指在着另外一一六个多 多 Secondary节点指在Hidden情形,这个 节点通常用于数据备份以及性能优化,在主节点出显故障时顶到前方,切加进Secondary节点继续承担用户的工作。

转移流程的管控实现:

而高可用,就说 针对这个 服务的容灾切换和故障转移的过程。这个 过程有很高的自动化程度,通过Primary,Secondary和更多备用节点形成容灾,当Primary节点出显故障,系统会自动选举新的Primary节点。Secondary节点不可用,由备用节点接管并恢复服务,从多个方面保障服务的可用性。这便是MongoDB自身带来的高可用。

总览:

而阿里云做到的正是对用户安全;性能和可用性方面的多重保证,对用户用户,关心当事人的业务发展和业务功能就足够了,一切就说 没有 简单。

故障迁移的已经 指在这个独特的说法:防风暴,波澜不惊。类式对于阿里云K级别的服务器集群,重搭Hidden的过程中要新生产实例,这其中就很可能性牵扯到而且 数据恢复和同步的工作,在集群量较小,自建主机机房严重不足情形下,实例将面临批量的操作。可能性每台主机上都指在众多实例,实例的恢复以及备节点的恢复往往会在另外一台主机上完成。可能性实际负荷量巨大,此时目标机器便可能性指在网络满载,IO调用巨大的情形。

针对MongoDB可能性MongoDB Sharding集群,idc系统会定期针对机器有无可用并进行打标,将打标后的主机放到大盘资源池内。系统会从资源池里检查机器有无应当维修或进行而且 正确处理,如需复制则交付iclone模块来完成。复制完毕并选用无异常后,主可能性被发送到资源池内部内部结构进行服务准备。由部署系统将可上线的机器自动加入Sharding集群,并做好相应的性能监控和配置,再由资源管理器将新机器纳入资源调度系统,重新开始英语 英文工作。

选用机器不指在实例并可不也能下线后,后续的过程一般分L1,L2一一六个多 多 阶段完成:

作为第三层级,Pengine接受操作命令后,会通过正确处理任务队列的最好的法子进行具体操作,操作开始英语 英文后返回对应的Pengine Master,再由Pengine Master根据结果来决定是继续操作任务还是返回给Task Master,以没有 的流程来进行不同任务的并发和分布正确处理。

L2阶段中,机器会被置入恢复系统(实际的资源机器上线系统),重新安装基础OS模块和引擎基础模板后进行验证,可能性验证通过,便将机器重新加入资源池内通过上线系统加入MongoDB集群,可能性机器难以修复或过保,则对其进行报销正确处理,提前大选其完成使命。

MongoDB服务采用三节点副本集架构,一一六个多 多 数据节点指在不同的物理服务器上,分别自动同步数据。副本集提供这个角色,Primary节点(支持读写请求),Secondary节点(支持只读请求),Hidden节点(提供备节点的角色,默认不支持访问)。

A:听说什么已经 ?这几年阿里云MongoDB主机下线了几批故障机器。

为了平衡这个 点,也能让恢复尽可能性平缓的进行,阿里云极大的扩充了主机资源池的总量,一块儿在资源调度的分配上尽可能性使每台机器做到均衡。类式,迁移时优先选用负荷低的机器新建Hidden节点,一块儿将多个任务尽量打散到不同机器上;通过应用资源管理平台进行分析,在资源池水位无法达到预留期望的已经 及时补充所需的机器资源——从而尽可能性满足资源池每时每刻都能接受更多运维服务和新建实例上云的时要,达到这个整体上低负荷平稳运行的情形。

故障转移业务场景:

一块儿升级多台机器对用户的正常使用可能性会指在影响,可能性是迁移而完整性都会角色互换的缘故,VIP切换过程中对用户的影响难以正确处理。为什么会么会让 ,即使这个 过程中在运维窗口期完成,阿里云依旧会用短信的最好的法子对用户进行及时的告知。

对阿里云提供的三节点副本集架构而言,类式机器达到保修期,浪潮D13 RAID卡故障等而且 情形下,都时要对任务的Primary节点机器进行下线维护。面对什么情形,资源管理器会对时要下线的机器进行打标,打标后的机器会进行实际的下线。而什么时要下线的机器往往还有业务正在运转。为了保证业务不受影响,MongoDB会借用自身机制,把Secondary节点替换为Primary节点,从而使打标的节点变成Secondary情形,过前会把打标节点从Secondary变成Hidden,即隐藏服务节点。原有的Hidden节点则作为容灾节点被替换上去。

MongoDB服务集群里有极少量不同型号的机器,类式D13、H43。每个服务器上完整性都会与之对应的检测程序,通过极少量的Monitor进行监控从而获取信息:无论是内部内部结构属于阿里云当事人的要素,还是在用户的业务中由用户实现的要素,都指在着与之对应的接口。阿里云会通过推送或自取的最好的法子获取实例并了解服务器的情形,可能性获悉某台机器指在下线的必要,资源管理器就会对这台机器进行打标,确认异常后进入下一一六个多 多 阶段。检测和故障转移一一六个多 多 步骤之间并完整性都会直来直去一步到位,其间实际上指在众多细化的检查过程。

L1阶段中,管控人员会对撤下的机器进行彻底的排查,并出具报告,选用有无也能修复,可修的机器送进维修系统,不可修的机器通过iclone系统洗白,正确处理保留历史数据。

故障主机下线后续的正确处理:

此时的Hidden(打标)节点上依旧存留觉得例的数据,没有 轻易下掉机器,这里会进入节点重搭的步骤——从资源池里额外再选一台机器生产一一六个多 多 Hidden节点,等新的节点加入副本集后,为什么会么会让 完成三节点同步的情形下,被打标的机器才会被摘下,从而正式进入下线流程,这个 过程往往时要一段时间也能完成。况且被打标的机器后面 很可能性指在多个实例,这台机器上可能性不就说 某个实例的Primary节点,可能性还指在而且 实例的Secondary可能性Hidden节点,但主体流程是类式的,打标机器上的所有节点最终都会替加进Hidden情形,直到这台机器达到没有 任何用户访问请求的效果。

接下来,自动检测系统(idc,天象系统)会对问提报告 主机进行打标与故障原应筛查,并提供对应的正确处理方案,将记录置于数据库内,通过自动化运维系统对用户进行及时有效的通知。到达运维时间时,运维系统下发任务,再由资源池控制系统接纳清空的主机进行维修可能性复制,而后完成整套维护流程。这其中最重要的目标,就说 在用户体验上的无感知可能性无影响。

经过选用和排序后,运维任务便会在接下来流入到Pengine Master端,在相关调度下由空闲的Pengine Master接收。Pengine Master会对收到的任务进行基本初始化与步骤调度,考虑是在本指在理还是交给下一层的DB节点。超时机制和监控巡检两大功能可不也能保证任务正常进行。

面对被下线的机器,系统难能可贵会直接草率的将其置于主机资源池中,就说 会有24H的滞留期,在滞留期内,监测系统会检测滞留机器上有无还有其它访问请求或IO读写操作。检测开始英语 英文,选用机器可不也能下线时才会将其放到主机资源池。资源池里的机器将进入另外一套系统进行后续操作,此时和MongoDB业务可能性关联不大。阿里云会通过专用的IDCfree系统对机器进行恢复,待到选用机器没问提报告 后,朋友才会重新将其放到资源池内,通过自动上线系统重新加入MongoDB集群,这要素内容由自动资源控制平台来负责。接下来,朋友就以实际的故障转移业务场景为例子,阐释关于高可用实现更具体的过程。

一台副本集出显问提报告 :

故障转移:指在故障后咋样将故障机器上的业务从该机器转移出来。

喂,所以有说,没事儿来玩玩MongoDB吧。

故障转移:

在Sharding版本中同样指在有一一六个多 多 节点。对于CS和Shard来说,迁移和切换和副本集差太满,整体步骤类式,除了可能性没有 VIP所以有省略切换VIP的步骤。而在Mongos一处则略有不同,可能性Mongos是一一六个多 多 相当轻量的实例,不指在极少量的数据缓存,至多就说 本信息可能性而且 VIP的挂载,在它出显故障时,系统首先会尝试可不也能拉起一一六个多 多 新的实例,可能性机器被打标下掉,它就会直接到另一台可用机器上创建一一六个多 多 新的Mongos,把VIP切换过来。将新的Mongos节点加入到整个Sharding的副本集中,把没有 出显问提报告 的Mongos实例下掉,把故障机器上的Mongos都清空后进入机器下线的流程。

在上文中,朋友可能性阐述了所以有具体的Mongo实例切换与迁移流程,而实际上,类式流程在管控中是用一套比较心智心智开花结果的句子期是什么是什么图片 图片 期 图片 的分布式任务流来实现的。

天有不测风云,服务器总会出显各式各样难以排查的硬件故障,极端情形下甚至出显罢工:类式内存ECC异常无法自动修复,硬盘IO异常读写失败,RAID卡情形有问提报告 ,电池断电,网卡网络满载等。面对什么形形色色的故障类型,阿里对所有对外服务的服务器都提供了监控,采用监控系统对什么点进行实时下发,一旦发现问提报告 便会及时的进行报警。

MongoDB高可用的实现流程分为以下一一六个多 多 要素:

主机下线:故障机器下线维修以及相应的后续过程。

没有 ,什么是高可用?

在该流程中,阿里云会生产一批目标实例(同样规格,用户在使用的实例),把什么实例以Secondary节点的情形加入副本集当中,再将新生产目标实例的Hidden节点和原始实例中的Hidden节点做替换(这个 过程对用户是没有 影响的)。排除原实例中的Hidden机器后,可能性服务中心会提供一一六个多 多 VIP,首先更换Secondary节点提供服务的VIP,将其切换到目标实例的Secondary节点上,再把Secondary节点在副本集的层面进行互换,由原实例的副本集加进新实例的Secondary节点,这时再进行Primary节点的VIP互换,使原实例一一六个多 多 VIP均切换到目标实例上,最后再进行一一六个多 多 Primary节点之间的互换,达到目标实例上的节点变成Primary的效果,从而完整性的实现由原实例到目标实例的过渡。此时便可不也能释放没有 的实例,三台机器上所有的实例完成迁移后,一块儿进入机器下线流程。

为了不影响用户对云服务的正常使用,整个切换过程都会在用户提供的运维时间窗口里进行。

此外,诸如服务器到达质保期的换新可能性延保,系统升级OS,服务程序漏洞的修复,所以有原应都可能性原应服务器时要下线。

MongoDB采用的是什么最好的法子,得以做到在有机器故障的情形下依旧能保证用户业务的高可用?最近举行的“MongoDB Sharding杭州用户交流会”中,针对这个 问提报告 ,阿里云资深研发工程师果实分享了关于MongoDB 故障服务器咋样下线方面的详尽的技术解密。

两台以上副本集出显问提报告 :

主机下线:

MongoDB用什么策略应对:

故障机器打标确认进入转移流程后,名为Robot的自动运维系统会先获取机器上的实例信息,为什么会么会让 在用户设定的可运维时间内开始英语 英文正式转移(即使没得用户设定的使用时间内,阿里云依旧会通过短信对用户进行告知)。在判定Role是Primary节点的情形下,先把Primary和Secondary节点进行置换,可能性发现可能性是Secondary节点,那就进行Secondary和Hidden节点之间的的角色切换。这个 步骤通过下发任务流的最好的法子完成,后端完成置换的带宽减慢,对用户的影响可不也能忽略不计。当选用故障机器完整性变成Hidden节点时,开始英语 英文触发重搭Hidden流程,将新建的节点加入副本集。此时,有故障的节点可能性没有 任何实例指在,自动运维平台会将这个 空闲的问提报告 机器置于可下线列表中,不再继续进行即时的实例检查。

故障检测:使用多种检测系统针对各种项目进行检测,各个系统中指在联动效应。

或许有一天,朋友也能实现没有 的愿景:

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