端到端可观察性的真正好处(赞助)
全栈可观测性如何影响工程速度、事件响应和成本控制?在 Datadog 的这本电子书中,你将了解各行各业的实际团队如何利用可观测性来实现以下目标:
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减少平均解决时间(MTTR)
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降低工具成本并提高团队效率
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协调业务和工程 KPI
了解如何统一您的堆栈以实现更快的故障排除和长期的运营收益。
本周的系统设计复习:
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系统设计:设计 YouTube(Youtube 视频)
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你应该知道的 9 个 Docker 最佳实践
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Kubernetes 详解
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N8N 与 LangGraph 对比
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我们在哪里缓存数据?
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ByteByteGo 技术面试准备工具包
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系统设计:设计 YouTube
你应该知道的 9 个 Docker 最佳实践
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使用官方镜像
这确保了安全性、可靠性和定期更新。 -
使用特定的镜像版本
默认的最新标签是不可预测的,并会导致意外行为。 -
多阶段构建
通过排除构建工具和依赖项来减少最终图像大小。 -
使用 .dockerignore
排除不必要的文件,加快构建速度,并减少图像大小。 -
使用权限最低的用户
通过限制容器权限来增强安全性。 -
使用环境变量
提高不同环境中的灵活性和可移植性。 -
缓存的顺序很重要
按变化频率从最少到最多的顺序排列步骤,以优化缓存。 -
标记图像
它改善了组织并有助于图像管理。 -
扫描图像
在安全漏洞成为更大问题之前发现它们。
交给您:您还将添加哪些其他 Docker 最佳实践到列表中?
Kubernetes 详解
Kubernetes 是容器编排的事实标准。它可以自动执行容器化应用程序的部署、扩展和管理。
控制平面:
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API 服务器:充当用户、控制平面和工作节点之间的通信中心。
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调度程序:决定哪个 Pod 在哪个节点上运行。
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控制器管理器:保持集群状态同步。
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etcd:保存集群状态的分布式键值存储。
工作节点:
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Pod:Kubernetes 中最小的可部署单元,代表一个或多个容器。
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容器运行时:运行容器的引擎(如 Docker 或 containerd)。
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kubelet:确保容器按照 Pod 中的定义运行。
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kube-proxy:处理 Pod 之间的网络并确保通信。
交给你:在生产中运行 Kubernetes 最困难的部分是什么?
N8N 与 LangGraph 对比
N8N 是一款开源自动化工具,它允许您通过按顺序连接不同的服务、API 和 AI 工具来直观地构建工作流。它的工作原理如下:
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从用户的输入开始。
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将其传递给 AI 代理进行处理。
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AI 代理可以进行工具调用或访问内存。
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决策节点选择下一个动作并为用户生成最终的 LLM 输出。
LangGraph 是一个 Python 框架,用于使用灵活的图结构构建 AI 代理工作流,该结构支持分支、循环和多代理协作。其工作原理如下:
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从包含工作流上下文的共享状态开始。
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可以将任务路由给不同的代理。
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代理与工具节点交互以执行任务。
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条件节点决定是否重试或标记该过程完成。
交给你:你使用过 N8N 或 LangGraph 吗?
我们在哪里缓存数据?
数据到处缓存,从前端到后端!
该图说明了我们在典型架构中缓存数据的位置。
流动过程中存在多个层。
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客户端应用:HTTP 响应可以被浏览器缓存。我们首次通过 HTTP 请求数据,HTTP 标头中会包含过期策略,返回的数据会保留在缓存中;我们再次请求数据时,客户端应用会首先尝试从浏览器缓存中检索数据。
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CDN:CDN 缓存静态 Web 资源。客户端可以从附近的 CDN 节点获取数据。
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负载均衡器:负载均衡器也可以缓存资源。
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消息传递基础设施:消息代理首先将消息存储在磁盘上,然后消费者按照自己的节奏检索消息。根据保留策略,数据会在 Kafka 集群中缓存一段时间。
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服务:服务中有多层缓存。如果数据未缓存在 CPU 缓存中,服务会尝试从内存中检索数据。有时,服务会设置二级缓存,将数据存储在磁盘上。
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分布式缓存:像 Redis 这样的分布式缓存在内存中保存多个服务的键值对。它提供了比数据库更好的读写性能。
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全文搜索:我们有时需要使用 Elastic Search 等全文搜索工具进行文档或日志搜索。数据副本也会被索引到搜索引擎中。
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数据库:即使在数据库中,我们也有不同级别的缓存:
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WAL(预写日志):在构建B树索引之前,先将数据写入WAL
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缓冲池:分配用于缓存查询结果的内存区域
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物化视图:预先计算查询结果并将其存储在数据库表中,以获得更好的查询性能
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交易日志:记录所有交易和数据库更新
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复制日志:用于记录数据库集群中的复制状态
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交给您:由于数据缓存在如此多的级别,我们如何保证敏感的用户数据从系统中彻底删除?
ByteByteGo 技术面试准备工具包
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包含的内容:
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生成式人工智能系统设计面试
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原文: https://blog.bytebytego.com/p/ep179-kubernetes-explained