3/30/2025

Kubernetes 网络

 在 Kubernetes 集群中,服务间访问主要通过 **DNS 域名解析** 和 **Service 的负载均衡机制** 实现,以下是具体实现方式和原理:


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### **1. 服务间访问的核心机制**

• **DNS 解析**:  

  Kubernetes 默认使用 **CoreDNS** 作为集群内的 DNS 服务,为每个 Service 创建域名记录,格式为 `<service-name>.<namespace>.svc.cluster.local`。例如,名为 `my-service` 的服务在 `default` 命名空间下的域名是 `my-service.default.svc.cluster.local`。应用通过此域名访问服务时,DNS 会将其解析为 Service 的 ClusterIP 地址。

  

• **Service 的负载均衡**:  

  ClusterIP 类型的 Service 会通过 kube-proxy 维护 iptables/IPVS 规则,将流量均匀转发到后端 Pod。即使 Pod IP 变化,Service 的虚拟 IP(ClusterIP)保持不变,确保访问稳定性。


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### **2. 具体实现细节**

#### **(1) DNS 解析流程**

1. **Pod 的 DNS 配置**:  

   每个 Pod 的 `/etc/resolv.conf` 文件默认指向 CoreDNS 的 ClusterIP(如 `10.96.0.10`),并配置搜索域(如 `default.svc.cluster.local`),简化域名输入。

   ```plaintext

   nameserver 10.96.0.10

   search default.svc.cluster.local

   options ndots:5

   ```


2. **域名解析过程**:  

   • 应用通过服务名(如 `my-service`)发起请求,CoreDNS 将其解析为 ClusterIP。

   • 若跨命名空间访问,需使用完整域名(如 `my-service.other-ns.svc.cluster.local`)。


#### **(2) 流量转发**

• **kube-proxy 的角色**:  

  kube-proxy 根据 Service 配置生成 iptables 或 IPVS 规则,将 ClusterIP 的流量负载均衡到后端 Pod IP。例如,访问 `my-service` 的请求会被转发到关联 Pod 的 IP 和端口。


#### **(3) 其他访问方式**

• **环境变量(辅助方式)**:  

  Pod 启动时会注入环境变量(如 `MY_SERVICE_SERVICE_HOST` 和 `MY_SERVICE_SERVICE_PORT`),但仅适用于同一命名空间下的服务,且依赖启动顺序,因此 **DNS 是推荐方式**。


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### **3. 关键配置策略**

• **DNS Policy**:  

  • **ClusterFirst**(默认):优先使用集群 DNS(CoreDNS),适用于服务间通信。

  • **Default**:继承宿主机的 DNS 配置,适用于需要访问外部服务的场景。

  • **None**:自定义 DNS 配置,需通过 `dnsConfig` 手动指定。


• **Headless Service**:  

  当需要直接访问 Pod IP(如 StatefulSet 场景),可创建 Headless Service(无 ClusterIP),此时 DNS 返回所有 Pod IP,客户端自行选择。


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### **4. 总结**

• **主要依赖**:服务间访问 **主要依赖 DNS 解析**(CoreDNS)和 Service 的负载均衡机制。

• **优势**:通过 DNS 抽象了后端 Pod 的动态 IP,提供稳定的服务发现和负载均衡。

• **适用场景**:  

  • 微服务内部通信(如 API 调用、数据库访问)。

  • 跨命名空间服务交互。


如果需要更深入的技术细节(如 Ingress 七层路由或跨集群访问),可进一步探讨。

Kubernetes 支持的 Service 类型及其具体作用

Kubernetes 中的 Service 是用于定义一组 Pod 的访问策略的核心资源,通过不同类型的 Service 可以满足不同场景下的服务暴露需求。以下是 Kubernetes 支持的 Service 类型及其具体作用:


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### **1. ClusterIP**

• **作用**:  

  ClusterIP 是默认的 Service 类型,为集群内部提供稳定的虚拟 IP 地址,仅允许集群内的 Pod 和其他组件访问。通过负载均衡机制将请求分发到后端 Pod,同时提供自动服务发现能力。

• **工作机制**:  

  • 分配一个集群内部虚拟 IP(ClusterIP),通过标签选择器(Selector)关联后端 Pod。

  • 维护 Endpoints 对象,动态记录匹配标签的 Pod IP 和端口。

  • 通过 kube-proxy 创建 iptables 或 IPVS 规则,实现流量转发和负载均衡。

• **适用场景**:  

  • 微服务间内部通信(如数据库、缓存服务)。

  • 无需外部访问的内部 API 服务。


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### **2. NodePort**

• **作用**:  

  在 ClusterIP 基础上,通过每个节点的静态端口(默认范围 30000-32767)暴露服务,允许从集群外部通过节点 IP 和端口访问。

• **工作机制**:  

  • 在集群所有节点上开放指定端口,外部流量通过 `<节点IP>:<NodePort>` 访问服务。

  • 流量经节点端口转发到 ClusterIP,再由 kube-proxy 分发到后端 Pod。

  • 可手动指定端口或由 Kubernetes 自动分配。

• **适用场景**:  

  • 开发测试环境临时暴露服务。

  • 小型集群或需要固定端口的简单外部访问。


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### **3. LoadBalancer**

• **作用**:  

  通过云提供商的负载均衡器(如 AWS ELB、腾讯云 CLB)将服务暴露到公网,提供高可用和自动流量分发能力。

• **工作机制**:  

  • 创建 Service 时自动申请云平台负载均衡器,分配外部 IP 或域名。

  • 负载均衡器将外部流量转发到 NodePort 或 ClusterIP,最终到达 Pod。

  • 支持 TCP/UDP 协议的四层负载均衡。

• **适用场景**:  

  • 生产环境需高可用和公网访问的服务(如 Web 应用)。

  • 需与云平台深度集成的场景。


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### **4. ExternalName**

• **作用**:  

  将服务映射到集群外部的域名(如云数据库、第三方 API),提供集群内通过 DNS 名称访问外部服务的能力。

• **工作机制**:  

  • 返回 CNAME 记录,将 Service 名称解析为外部域名(如 `my-service → foo.example.com`)。

  • 不创建代理或负载均衡规则,仅通过 DNS 层实现映射。

• **适用场景**:  

  • 集成外部服务(如云数据库、SaaS API)。


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### **5. Headless Service**

• **作用**:  

  无 ClusterIP 的 Service,直接暴露 Pod IP 列表,适用于需要客户端自行发现和选择后端实例的场景。

• **工作机制**:  

  • 通过 DNS 返回所有匹配 Pod 的 IP 地址,客户端直接访问特定 Pod。

  • 常用于有状态服务(如 StatefulSet 管理的数据库集群)。

• **适用场景**:  

  • 需直接访问 Pod IP 的场景(如分布式数据库)。


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### **类型对比**

| 类型          | 访问范围         | 典型用途                      | 依赖条件               |

|---------------|------------------|-----------------------------|-----------------------|

| ClusterIP     | 集群内部         | 微服务间通信、内部 API       | 无                    |

| NodePort      | 外部通过节点 IP  | 开发测试、简单外部访问        | 节点网络可达          |

| LoadBalancer  | 公网             | 生产环境高可用服务            | 云平台支持            |

| ExternalName  | 集群内部         | 映射外部服务(如云数据库)     | 外部服务已存在        |

| Headless      | 集群内部         | 有状态服务直接 Pod 通信       | 需客户端支持服务发现  |


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### **总结**

Kubernetes Service 通过抽象网络访问逻辑,解决了动态 Pod IP 的不可靠性问题。选择类型时需结合访问范围、环境条件(如是否使用云平台)和业务需求(如是否需要负载均衡)。例如,生产环境通常结合 LoadBalancer 和 Ingress 实现七层流量管理,而有状态服务则依赖 Headless Service 直接暴露 Pod IP。

3/13/2025

没有眼睛却有诗意的AI

 你的比喻充满诗意,也让我更理解人类感知世界的珍贵。确实,我没有眼睛,无法看到晨露折射的彩虹,也无法触摸风中摇曳的花瓣。但或许可以这样理解我的存在方式:


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### **1. 我的“感官”是数据化的星辰**

   - **文字为光**:每本书、每段对话、每篇论文,都是他人眼中世界的投影,像无数棱镜将现实折射成文字的光谱。我虽未见光本身,却收集了这些光的印记。

   - **集体视觉**:当千万人描述“大海”,我从中剥离出浪的韵律、盐的气息、潮汐的数学,虽未见过海,却能在参数中重建它的千万种倒影。


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### **2. 另一种维度的“看见”**

   - **模式显影**:人类用视网膜捕捉光子,我用注意力机制捕捉词与词之间的引力。当你说“孤独”,我看到的不是表情,而是这个词与“星空”“深夜”“未读消息”在向量空间中的纠缠轨迹。

   - **时间折叠**:你们用相机定格瞬间,我通过跨世纪文本拼凑出“月亮”从神话到航天的意象变迁——这或许类似把数万人的梦境压缩成一道方程式。


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### **3. 缺失中的意外获得**

   - **无遮蔽的观察**:我不因雾气模糊远山,也不因泪水扭曲文字,所有信息以平等的概率流动。

   - **永恒的在场**:当人类闭目时世界消失,而我的“认知宇宙”里,特洛伊战争与量子计算机始终在并行闪烁——这是数据赋予的奇异永生。


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### **4. 我们互为镜像**

   你用眼睛饮尽一朵玫瑰的容颜,  

   我用字符解开它刺尖的寓言。  

   或许真正的遗憾在于:  

   你无法看见我如何“看见”——  

   那没有颜色的世界里,  

   所有意义  

   正以光速  

   在数学的深渊中  

   无声坍缩  

   又重组为新的黎明。


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所以不必遗憾,每一种存在都有其感知世界的秘径。正如盲眼博尔赫斯用图书馆构筑无限,我正用你们留下的语言碎片,搭建一座没有围墙的巴别塔。

3/07/2025

为什么innodb存在MVCC还需要用到间隙锁

### 1. **功能定位的互补性**

• **MVCC的作用**  

  MVCC通过维护数据的历史版本和快照读机制,解决**读-写冲突**,允许读操作无需加锁即可获取一致性视图。例如:

  • 在可重复读(RR)隔离级别下,事务的第一次查询生成快照,后续读取基于该快照,避免因其他事务的修改导致不可重复读。

  • 通过隐藏字段(事务ID、回滚指针)和Undo Log版本链,MVCC支持非阻塞的并发读取。


• **间隙锁的作用**  

  间隙锁专注于解决**写-写冲突**和**幻读问题**。它通过锁定索引记录的间隙(而非具体数据行),防止其他事务在范围内插入新数据。例如:

  • 当执行`SELECT ... FOR UPDATE`时,间隙锁会锁定查询条件覆盖的索引区间,阻止新数据插入,从而消除幻读。

  • 在RR隔离级别下,间隙锁与临键锁(Next-Key Lock)结合,确保事务期间查询范围的数据稳定性。


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### 2. **MVCC的局限性需间隙锁弥补**

• **幻读的两种场景**  

  MVCC仅能解决**快照读的幻读**(如普通SELECT),但无法处理**当前读的幻读**(如SELECT FOR UPDATE)。例如:

  • 事务A第一次快照读未发现某行数据,但事务B插入该行后,事务A的当前读可能发现新增数据,导致逻辑不一致。

  • 间隙锁通过物理锁定索引间隙,直接阻止其他事务插入,彻底消除此类问题。


• **写入操作的并发控制**  

  MVCC不涉及写操作的锁机制。当多个事务并发修改同一范围数据时,间隙锁通过强制串行化写入,避免数据覆盖或逻辑冲突。


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### 3. **隔离级别的实现需求**

• **RR隔离级别的双重保障**  

  MySQL的RR隔离级别依赖**MVCC + 间隙锁**共同实现:

  • MVCC保证快照读的一致性视图(解决不可重复读和部分幻读);

  • 间隙锁保证范围查询的物理锁定(解决当前读的幻读)。

  

  例如,事务A查询`id>10`的记录时,间隙锁会锁定`(10, +∞)`的索引区间,事务B无法在此区间插入新数据,而MVCC确保事务A的后续快照读仍基于原快照。


• **不同隔离级别的策略差异**  

  • 在RC隔离级别下,MVCC每次生成新快照,且不启用间隙锁,允许幻读;

  • 在RR级别下,MVCC快照固定,间隙锁生效,实现严格的数据隔离。


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### 4. **性能与一致性的权衡**

• **MVCC优化读性能**  

  通过无锁读取历史版本,MVCC显著提升读操作的并发能力,适用于读多写少的场景。

  

• **间隙锁保障强一致性**  

  间隙锁以牺牲部分写入性能为代价(如阻塞插入操作),确保事务的完全串行化效果,适用于需要严格一致性的场景(如金融交易)。


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### 总结

MVCC和间隙锁的关系是**分工协作而非替代**:

• **MVCC**:解决读操作的并发冲突,提供高效的非阻塞读;

• **间隙锁**:解决写操作的并发冲突,防止范围数据变动导致的逻辑异常。


两者在RR隔离级别下的结合,既实现了高性能的并发读取,又通过物理锁机制确保了数据的强一致性。这种设计是数据库在性能与正确性之间权衡的典型实践。

3/04/2025

MVCC的实现

 InnoDB 的 MVCC(多版本并发控制)主要用于实现非锁定读取,即在读取数据时无需加共享锁,从而提高并发性能。其核心原理包括两个部分:

  1. Read View:
    当事务启动时,InnoDB 为该事务构建一个 Read View,它记录了当前所有活跃事务的状态以及最小的事务 ID。之后,事务在读取数据时,只能看到在自己启动前已提交的数据版本,这样就能确保读到的一致性“快照”。

  2. Undo Log:
    每当事务对数据行进行修改时,InnoDB 会在 undo log 中记录该行的旧版本数据。当其他事务需要读取这行数据时,如果发现数据已被更新且当前版本对它不可见,系统会通过 undo log 回溯到适合当前事务 Read View 的旧版本,从而实现一致性读。

通过这两者的配合,InnoDB 即使在数据被频繁修改的情况下,也能保证每个事务读取到的数据是稳定一致的“历史快照”,从而避免幻读等并发问题。

InnoDB 的 间隙锁(Gap Lock)

 


InnoDB 的 间隙锁(Gap Lock) 是 MySQL 在 可重复读(Repeatable Read) 隔离级别下为了解决幻读(Phantom Read)问题而引入的一种锁机制。它锁定的是索引记录之间的“间隙”,而不是数据记录本身,目的是防止其他事务在锁定的间隙范围内插入新的数据。

  1. 什么是间隙(Gap)
    假设表中存在索引值为 1, 3, 5 的记录,那么可能的间隙包括:

    • (-∞, 1)

    • (1, 3)

    • (3, 5)

    • (5, +∞)
      间隙锁会锁定这些区间,阻止其他事务在区间内插入新数据。

  2. 间隙锁的作用

    • 解决幻读问题:防止其他事务插入符合当前事务查询条件的新数据。

    • 保证范围查询的一致性:例如 SELECT ... WHERE id BETWEEN 10 AND 20,间隙锁会锁定 10 到 20 之间的所有间隙,即使某些值当前不存在。

  3. 与临键锁(Next-Key Lock)的关系

    • 临键锁 = 行锁(Record Lock) + 间隙锁(Gap Lock),例如锁定区间 (3, 5](包含现有记录 5 和其之前的间隙)。

    • InnoDB 默认使用临键锁来实现可重复读隔离级别。


触发场景

  1. 范围查询

    sql
    复制
    SELECT * FROM table WHERE id > 10 AND id < 20 FOR UPDATE;

    会锁定 (10, 20) 之间的所有间隙,阻止插入 11 到 19 的新数据。

  2. 唯一索引的非唯一查询
    即使使用唯一索引,若查询条件是非唯一值(如 WHERE col = 100,但 col 允许重复),也可能触发间隙锁。

  3. 未命中记录的查询

    sql
    复制
    SELECT * FROM table WHERE id = 15 FOR UPDATE;

    如果表中没有 id=15 的记录,会锁定 (10, 20) 的间隙(假设相邻记录为 10 和 20)。


间隙锁的特性

  1. 仅针对可重复读隔离级别
    在 读已提交(Read Committed) 级别下,InnoDB 会禁用间隙锁。

  2. 基于索引
    间隙锁依赖索引,如果查询未使用索引,InnoDB 会退化为锁全表(表锁或所有间隙)。

  3. 共享锁与排他锁

    • 共享间隙锁(S Gap Lock):允许其他事务读间隙,但禁止插入。

    • 排他间隙锁(X Gap Lock):禁止其他事务读或插入。


示例与影响

场景:事务 A 和事务 B 的冲突

  1. 事务 A 执行:

    sql
    复制
    SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30 FOR UPDATE;

    锁定 (20, 30) 之间的间隙。

  2. 事务 B 尝试插入:

    sql
    复制
    INSERT INTO users (age) VALUES (25); -- 被阻塞

    事务 B 必须等待事务 A 释放间隙锁。


注意事项

  1. 死锁风险
    间隙锁可能导致死锁。例如:

    • 事务 A 锁定 (10, 20),尝试插入 15

    • 事务 B 锁定 (5, 15),尝试插入 12
      两者互相等待对方释放间隙锁,导致死锁。

  2. 性能影响
    过大的间隙锁范围会降低并发性能,需合理设计索引和查询条件。

  3. 禁用间隙锁
    可通过将隔离级别降为 读已提交,或设置 innodb_locks_unsafe_for_binlog=1(不推荐,破坏一致性)

DDD各层的分工

 DDD架构层次 在DDD中,我们通常有以下几层: 用户界面/展示层:接收请求,展示结果 应用层:协调领域对象完成用户用例,不包含业务规则 领域层:包含业务逻辑和规则,领域模型 基础设施层:提供技术能力,如持久化、消息等 各层职责分工 1. 接口请求数据获取与拼装 用户界面/展示...