В нашей большой компании мы столкнулись с задачей выкладывания релизов наших проектов на несколько групп серверов по нескольким сотням машин.
Мы решили разработать свой софт для удобного деплоя, поскольку задача, на мой взгляд, достаточно сложная, потому что каждая секунда при выкатке решает очень многое.
Почему именно разработать что-то свое, а не использовать что-то готовое, например, Fabric или Capistrano?
Все просто:
1. Система должна быть написана на языке, на котором принято разрабатывать в компании.
2. Все возникающие трудности и проблемы должны быть решены в кратчайшие сроки, нет времени ждать пока чья-то техподдержка прилетит на помощь на голубом вертолете :)
3. Система должна быть безопасна, полностью с открытыми кодами для безопасников.
4. Минимизированы зависимости от внешних модулей.
Вкратце расскажу о том, как мы раскладываем front-end для наших проектов в Mail.ru Group в продакшн и на тестовые сервера.
В частности, расскажу, как мы собираем версточный релиз.
Расскажу о том, как его запаковать и как аккуратно раздать на несколько сотен серверов.
Расскажу об архитектуре мониторинга системы обновлений, а также покажу, как выглядит наш дашборд, по которому мы понимаем, что все хорошо.
Отвечу на все интересующие вас вопросы и дам несколько рекомендаций, которые помогут вам обойти подводные грабли, на которые наступали мы.
В нашей большой компании мы столкнулись с задачей выкладывания релизов наших проектов на несколько групп серверов по нескольким сотням машин.
Мы решили разработать свой софт для удобного деплоя, поскольку задача, на мой взгляд, достаточно сложная, потому что каждая секунда при выкатке решает очень многое.
Почему именно разработать что-то свое, а не использовать что-то готовое, например, Fabric или Capistrano?
Все просто:
1. Система должна быть написана на языке, на котором принято разрабатывать в компании.
2. Все возникающие трудности и проблемы должны быть решены в кратчайшие сроки, нет времени ждать пока чья-то техподдержка прилетит на помощь на голубом вертолете :)
3. Система должна быть безопасна, полностью с открытыми кодами для безопасников.
4. Минимизированы зависимости от внешних модулей.
Вкратце расскажу о том, как мы раскладываем front-end для наших проектов в Mail.ru Group в продакшн и на тестовые сервера.
В частности, расскажу, как мы собираем версточный релиз.
Расскажу о том, как его запаковать и как аккуратно раздать на несколько сотен серверов.
Расскажу об архитектуре мониторинга системы обновлений, а также покажу, как выглядит наш дашборд, по которому мы понимаем, что все хорошо.
Отвечу на все интересующие вас вопросы и дам несколько рекомендаций, которые помогут вам обойти подводные грабли, на которые наступали мы.
Что нового и полезного в PostgreSQL 9.5 / Илья Космодемьянский (PostgreSQL-Co...Ontico
Доклад о новинках нового релиза PostgreSQL можно сделать экстремально скучным: взять release-notes и зачитать вслух. Но 9.5 обещает быть очень интересным релизом как с точки зрения улучшения производительности, так и функциональности - было бы жалко сделать о нем плохой доклад. Поэтому я выбрал несколько важных и нужных фич и расскажу про каждую - как она устроена, на что влияет и, главное, как ей разумно воспользоваться - максимум практических аспектов, минимум маркетинга. Без этого минимума нельзя, иначе мне никак не поделиться своим взглядом на то, как сейчас развивается PostgreSQL, и как жить пользователям Postgres'а при такой стратегии развития.
В этом докладе я в подробностях расскажу о том, как устроено хранение фотографий в нашей компании (всего около ~1 Пб).
Наша система была устроена достаточно просто — сами фотографии хранятся на SAN Storages, которые подключены через Fiber Channel к отдельной группе серверов, "*photos". На photos-серверах смонтированы разделы на соответствующих сетевых блочных устройствах, которые с точки зрения пользователя выглядят, как обычная файловая система.
Мы не используем никакие «хитрые» системы для хранения фотографий и не храним всё в одном файле — каждый размер каждой фотографии представляет из себя обычный файл на файловой системе ext3/4. Фотографии отдаются через nginx напрямую из файловой системы.
Такой способ хранения больших объемов данных весьма дешев, но приводил к проблемам, когда соответствующие SAN «падали», вплоть до повреждения файловой системы с потерей части данных пользователей.
Поэтому, для решения этой проблемы, а также проблем с производительностью, мы решили сделать «софтверную репликацию» фотографий с кешированием данных на SSD.
Также, в качестве эксперимента, мы решили попробовать ещё один способ — хранение на локальных дисках вместо использования SAN. По стоимости решение значительно дороже, но зато надежнее и проще в поддержке. Также, для обеспечения устойчивости к выходу из строя любой машины из такого кластера, мы решили сделать возможной балансировку всех поступающих запросов на весь кластер, то есть, в современных терминах, сделать «распределенное, отказоустойчивое, высокодоступное облачное хранилище».
5 способов деплоя PHP-кода в условиях хайлоада / Юрий Насретдинов (Badoo)Ontico
В дата-центрах нашей компании несколько тысяч серверов, и примерно на половине из них нужно выкладывать PHP-код 2 раза в день. Помимо раскладки на production также не стоит забывать о том, что код нужен на стейджинге, и в стейджинг-кластер у нас входит около 50 машин, код на которых обновляется раз в несколько минут. Также есть «хотфиксы» — небольшие (1-5) наборы файлов, которые выкладываются во внеочередном порядке на все или на выделенную часть серверов, чтобы устранить существующие проблемы на продакшне, не дожидаясь полной выкладки.
В этом докладе я расскажу о том, как мы деплоились в течение 10 лет, о том, какую новую систему для деплоя PHP-кода мы разработали и внедрили в production, а также проведу обзор решений для масштабного деплоя кода на PHP и анализ их производительности.
План доклада:
— Наша старая система деплоя, достоинства и недостатки.
— Существующие решения:
* "svn up" / "git pull".
* rsync.
* phar, hhbc (HHVM-specific), "loop".
* rsync + 2 директории + realpath_root (Rasmus-style).
— Требования для новой системы деплоя.
* быстрый деплой на стейджинг (5-10 секунд на 50 серверов).
* возможность атомарно патчить несколько файлов и быстро их выкладывать (10 секунд на весь кластер).
* совместимость с docker.
* поддержка «долгоиграющих» CLI-скриптов (несколько часов).
* низкое потребление ресурсов на принимающей стороне.
* отсутствие необходимости сбрасывать opcache.
* высокая скорость деплоя на продакшн (1-2 минуты на 1500 серверов).
— MDK — multiversion deployment kit.
— Анализ применимости и производительности способов деплоя.
— Выводы.
Docker в работе: взгляд на использование в Badoo через годBadoo Development
Мы в Badoo используем Docker больше года и на нашем примере попробуем поговорить о возможных моделях его применения.
- 85% наших сервисов работают в контейнерах: для чего и почему мы перенесли свои сервисы в контейнеры.
- Как мы подходим к сборке образов? Базовый образ: используем слои, следим за системными обновлениями.
- Автоматизация процесса сборки образов с нашими сервисами: Jira flow, Teamcity и другие страшные для админа слова.
- Лучшее ли место для тестирования production? Путь образа от сборки до Production.
- baDocker: webUI своими руками: зачем и почему?
- Как дать возможность управлять запущенными сервисами и их версиями разработчику.
- Docker: мониторинг и анализ работающих контейнеров.
Доклад Антона Турецкого на Highload 2015.
https://youtu.be/UgUuF_qZmWc
DC/OS – больше чем PAAS, Никита Борзых (Express 42)Ontico
Доклад про ближайшее будущее в эксплуатации распределённых систем.
Компания Mesosphere весной 2016 сделала свою платформу DC/OS (data center operation system) бесплатной и открытой. Платформа DC/OS унифицирует и упрощает процесс поставки и эксплуатации систем.
Основными особенностями платформы являются:
– переход от host centric к resource centric подходу для всех компонентов вашего проекта за счёт представления серверов как ресурсов для приложения (с помощью mesos и marathon);
– наличие инструментов автоматического восстановления вашего проекта после аварии;
– marketplace для приложений. Например, можно развернуть MySQL, Elasticsearch, Kafka или mongodb кластер, используя готовые скрипты развертывания. Процесс развертывания кастомизируется, в случае необходимости можно описать кастомные приложения и поправить скрипты существующих;
– наличие API для интеграции в ваши системы CI/CD, мониторинга, и т.д.
Основные компоненты DC/OS:
– Apache Mesos — абстракция над датацентром, которая представляет сервера (физические и виртуальные) как ресурсы и распределяет эти ресурсы на основании данных о потребностях приложения;
– Marathon — система распределённого запуска приложений (в т.ч. docker контейнеров), основной фишкой является возможность декларативного описания вашей системы. Вы можете описать, сколько ресурсов нужно вашему приложению, зависимости между приложениями, и в каком порядке производить деплой.
Доклад разбит на три части:
– Интро про DC/OS, сравнение с kubernetes и coreos стеком;
– Рассказ про компоненты mesos и marathon, как их можно использовать с докером (и без!) уже сейчас;
– Опыт Express 42. Мы построили CI/CD платформу для приложений, с использованием Mesos, Marathon, Docker и Jenkins 2.0.
Архитектура растущего проекта на примере ВКонтакте / Алексей Акулович (ВКонт...Ontico
В докладе я расскажу о проблемах роста, с которыми сталкивался проект как в плане доступа к БД, так и в целом. Как решали, что получалось, как (общетеоретически или практически) можно решать подобные проблемы в других проектах.
Разберем несколько реальных случаев, когда что-то шло не так.
Доклад можно рассматривать и как небольшой экскурс в развитие технической платформы ВК, и как собрание нескольких практических способов для проекта вырасти и стать надежнее.
Anton Turetckii "What does it take to build a host?"Fwdays
Real hardware in the data center: everything you wanted to know but didn’t know how to ask.
2020: how to build a server if you don’t use clouds
How to get rid of or reduce problems when ordering, allocating, and mounting the hardware
Yes, there are people working in your data center (If you have one)!
What is hidden in between the server’s power button activation and its appearance in your internal system
Automation and its role in the process: do exactly what is necessary and enough!
Android Cloud... точнее Cloud из Android / Охрименко Алексей (Acronis)Ontico
Вы когда-нибудь плакали, открывая Amazon EC2 калькулятор? Мучились ли вы над тем, куда поставить сервер — на балкон или в кладовку? Готовились ли вы морально платить по 100-200 тысяч рублей за самый примитивный вариант сервера? Из этой ситуации есть выход и это — Android-планшеты :)
Как установить Linux на ваш Android-планшет, как развернуть LAMP, MEAN stack, сколько RPS могут выдать Android-планшеты, как хорошо они масштабируются, map/reduce, готовы ли Android-планшеты для production?
Все это и многое другое вы узнаете из этого доклада.
Раньше PaaS системы казались чем-то сложным и недосягаемым. И немногие могли попытаться реализовать такую систему самостоятельно. Но стремительное развитие технологий снизило порог входа в мир PaaS. Появилось множество готовых продуктов. И более того, вы сами можете сделать свой PaaS.
В своём докладе я поделюсь опытом проектирования и создания PaaS системы на базе docker, registrator, etcd, confd и ansible. Расскажу, почему я решил сделать его самостоятельно, а не взять готовый, поделюсь опытом реального использования этого продукта в production.
Alexandr Serbul "The Rust language for a high-load network service - a quick ...Fwdays
In this talk, we will talk about the evolution of the development of a high-load network cluster for sending push notifications using technologies from Unix / bash and PHP to asynchronous non-blocking multithreaded connections based on Rust / Tokio. Let's talk about the intricacies of Rust development, language features, pitfalls, and ways to quickly learn and use it for web developers with LAMP skills. Let's also talk about Go, Java, and the reasons for our technological decisions.
The talk will be useful for developers wishing to master the latest and popular Rust programming language, functional programming, Haskell ideas with PHP / Python / JavaScript web development experience.
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...Ontico
Facebook использует MySQL в качестве основного хранилища данных. MySQL работает на десятках тысяч серверов в нескольких ЦОДах. В качестве дисков используются Flash-накопители. Они дают большую производительность, но дорогой ценой — MySQL хранит данные на диске в структуре B-tree, которая использует flash-диск неоптимальным образом. В масштабах Facebook'a цена вопроса измеряется миллионами долларов.
Для оптимального использования Flash-дисков в Facebook была разработана библиотека RocksDB. Она основана на LSM-деревьях и оптимизирована для работы в условиях высокой загрузки. Чтобы использовать ее из MySQL, [совместно с MariaDB] был разработан табличный движок — MyRocks.
Данный доклад посвящен RocksDB и MyRocks. Мы расскажем о принципах их работы и преимуществах, как их настраивать, и какие возможны подводные камни.
Авторы доклада — ведущие разработчики MyRocks от Facebook и MariaDB.
RocksDB и MyRocks доступны на GitHub для свободного использования, участие в разработке также приветствуется.
Aviasales: миграция поискового движка в docker / Дмитрий Кузьменков (Aviasales)Ontico
* Yasen (Yet Another Search Engine) – первоначальная архитектура поискового движка.
* Немного о старой схеме деплоя и её боли – buildbot, chef, git, monit, haproxy.
* Docker – простота и мощь в одной команде.
* Настраиваем запуск демона – что нужно знать.
* Dockerfile – проблемы и решения.
* Swarm, Kubernetes, Rancher – обзор вариантов оркестрации.
* Простой путь – docker-compose, и как его готовить.
* Разбираемся с сетью – bridge, host, overlay, macvlan, none.
* Root или не root в контейнере? Выбираем подходящее решение.
* Shared volumes и проблема права доступа к файлам.
* User namespaces – как и зачем?
* Docker и linux capabilities – добавляем безопасности.
* Нюансы ограничения ресурсов контейнеру: memory, cpu, swap.
* Stateful & Stateless в docker
* Автоматизация деплоя через docker-compose.
* Итоговая архитектура и процесс выкатки в production.
Flashcache в mamba.ru / Яковлев Александр Юрьевич (ЗАО Мамба)Ontico
Некоторое время назад, когда в очередной раз встал вопрос о производительности большого парка mysql sharding серверов, мы не захотели покупать новые сервера и производить resharding. Мы обнаружили, что компания facebook выпустила в opensource большое количество своих разработок, в том числе и модуль ядра flashcache.
Flashcache — модуль для кэширования блоков блочного устройства, предоставляющий 4 разных режима кэширования.
В данном докладе я расскажу, как мы тестировали, поэтапно проверяя под нагрузкой, 3 из 4 режимов кэширования, сравнивая и выбирая оптимальный. Итогом данной работы стало внедрение данного модуля в нашу архитектуру (фотосервера, сервера БД).
Внутреннее устройство PostgreSQL: временные таблицы и фрагментация памяти / Г...Ontico
Всем известно о существовании временных таблиц в PostgreSQL, но как они устроены, и чем грозит их некорректное использование - не столь очевидно.
На примере одного известного приложения, активно и некорректно использующего временные таблицы, мы расскажем о создаваемой ими проблеме фрагментации памяти.
Что такое фрагментация памяти, по каким признакам можно определить ее наличие, чем она грозит, почему она возникает при активном использовании временных таблиц, и как мы пропатчили PostgreSQL, чтобы ее избежать - обо всем этом можно узнать из нашего доклада.
«Как 200 строк на Go помогли нам освободить 15 серверов» – Паша Мурзаков (Badoo)AvitoTech
В Badoo я работаю в команде, которая разрабатывает на PHP. Одна из фич, которой мы занимаемся, со временем начала отъедать всё больше и больше железячных ресурсов. В итоге мы едва успевали добавлять серверы под растущую нагрузку. При этом вечера, проведённые с Go дома, подсказывали, что можно сделать на порядки производительнее, не затратив на разработку много времени.
Я расскажу о том, почему наша фича так плохо ложится на PHP и хорошо – на Go, как уговорить всех всё переписать и не показаться сумасшедшим, ну и, конечно же, как из 19 серверов оставить только 4.
Что нового и полезного в PostgreSQL 9.5 / Илья Космодемьянский (PostgreSQL-Co...Ontico
Доклад о новинках нового релиза PostgreSQL можно сделать экстремально скучным: взять release-notes и зачитать вслух. Но 9.5 обещает быть очень интересным релизом как с точки зрения улучшения производительности, так и функциональности - было бы жалко сделать о нем плохой доклад. Поэтому я выбрал несколько важных и нужных фич и расскажу про каждую - как она устроена, на что влияет и, главное, как ей разумно воспользоваться - максимум практических аспектов, минимум маркетинга. Без этого минимума нельзя, иначе мне никак не поделиться своим взглядом на то, как сейчас развивается PostgreSQL, и как жить пользователям Postgres'а при такой стратегии развития.
В этом докладе я в подробностях расскажу о том, как устроено хранение фотографий в нашей компании (всего около ~1 Пб).
Наша система была устроена достаточно просто — сами фотографии хранятся на SAN Storages, которые подключены через Fiber Channel к отдельной группе серверов, "*photos". На photos-серверах смонтированы разделы на соответствующих сетевых блочных устройствах, которые с точки зрения пользователя выглядят, как обычная файловая система.
Мы не используем никакие «хитрые» системы для хранения фотографий и не храним всё в одном файле — каждый размер каждой фотографии представляет из себя обычный файл на файловой системе ext3/4. Фотографии отдаются через nginx напрямую из файловой системы.
Такой способ хранения больших объемов данных весьма дешев, но приводил к проблемам, когда соответствующие SAN «падали», вплоть до повреждения файловой системы с потерей части данных пользователей.
Поэтому, для решения этой проблемы, а также проблем с производительностью, мы решили сделать «софтверную репликацию» фотографий с кешированием данных на SSD.
Также, в качестве эксперимента, мы решили попробовать ещё один способ — хранение на локальных дисках вместо использования SAN. По стоимости решение значительно дороже, но зато надежнее и проще в поддержке. Также, для обеспечения устойчивости к выходу из строя любой машины из такого кластера, мы решили сделать возможной балансировку всех поступающих запросов на весь кластер, то есть, в современных терминах, сделать «распределенное, отказоустойчивое, высокодоступное облачное хранилище».
5 способов деплоя PHP-кода в условиях хайлоада / Юрий Насретдинов (Badoo)Ontico
В дата-центрах нашей компании несколько тысяч серверов, и примерно на половине из них нужно выкладывать PHP-код 2 раза в день. Помимо раскладки на production также не стоит забывать о том, что код нужен на стейджинге, и в стейджинг-кластер у нас входит около 50 машин, код на которых обновляется раз в несколько минут. Также есть «хотфиксы» — небольшие (1-5) наборы файлов, которые выкладываются во внеочередном порядке на все или на выделенную часть серверов, чтобы устранить существующие проблемы на продакшне, не дожидаясь полной выкладки.
В этом докладе я расскажу о том, как мы деплоились в течение 10 лет, о том, какую новую систему для деплоя PHP-кода мы разработали и внедрили в production, а также проведу обзор решений для масштабного деплоя кода на PHP и анализ их производительности.
План доклада:
— Наша старая система деплоя, достоинства и недостатки.
— Существующие решения:
* "svn up" / "git pull".
* rsync.
* phar, hhbc (HHVM-specific), "loop".
* rsync + 2 директории + realpath_root (Rasmus-style).
— Требования для новой системы деплоя.
* быстрый деплой на стейджинг (5-10 секунд на 50 серверов).
* возможность атомарно патчить несколько файлов и быстро их выкладывать (10 секунд на весь кластер).
* совместимость с docker.
* поддержка «долгоиграющих» CLI-скриптов (несколько часов).
* низкое потребление ресурсов на принимающей стороне.
* отсутствие необходимости сбрасывать opcache.
* высокая скорость деплоя на продакшн (1-2 минуты на 1500 серверов).
— MDK — multiversion deployment kit.
— Анализ применимости и производительности способов деплоя.
— Выводы.
Docker в работе: взгляд на использование в Badoo через годBadoo Development
Мы в Badoo используем Docker больше года и на нашем примере попробуем поговорить о возможных моделях его применения.
- 85% наших сервисов работают в контейнерах: для чего и почему мы перенесли свои сервисы в контейнеры.
- Как мы подходим к сборке образов? Базовый образ: используем слои, следим за системными обновлениями.
- Автоматизация процесса сборки образов с нашими сервисами: Jira flow, Teamcity и другие страшные для админа слова.
- Лучшее ли место для тестирования production? Путь образа от сборки до Production.
- baDocker: webUI своими руками: зачем и почему?
- Как дать возможность управлять запущенными сервисами и их версиями разработчику.
- Docker: мониторинг и анализ работающих контейнеров.
Доклад Антона Турецкого на Highload 2015.
https://youtu.be/UgUuF_qZmWc
DC/OS – больше чем PAAS, Никита Борзых (Express 42)Ontico
Доклад про ближайшее будущее в эксплуатации распределённых систем.
Компания Mesosphere весной 2016 сделала свою платформу DC/OS (data center operation system) бесплатной и открытой. Платформа DC/OS унифицирует и упрощает процесс поставки и эксплуатации систем.
Основными особенностями платформы являются:
– переход от host centric к resource centric подходу для всех компонентов вашего проекта за счёт представления серверов как ресурсов для приложения (с помощью mesos и marathon);
– наличие инструментов автоматического восстановления вашего проекта после аварии;
– marketplace для приложений. Например, можно развернуть MySQL, Elasticsearch, Kafka или mongodb кластер, используя готовые скрипты развертывания. Процесс развертывания кастомизируется, в случае необходимости можно описать кастомные приложения и поправить скрипты существующих;
– наличие API для интеграции в ваши системы CI/CD, мониторинга, и т.д.
Основные компоненты DC/OS:
– Apache Mesos — абстракция над датацентром, которая представляет сервера (физические и виртуальные) как ресурсы и распределяет эти ресурсы на основании данных о потребностях приложения;
– Marathon — система распределённого запуска приложений (в т.ч. docker контейнеров), основной фишкой является возможность декларативного описания вашей системы. Вы можете описать, сколько ресурсов нужно вашему приложению, зависимости между приложениями, и в каком порядке производить деплой.
Доклад разбит на три части:
– Интро про DC/OS, сравнение с kubernetes и coreos стеком;
– Рассказ про компоненты mesos и marathon, как их можно использовать с докером (и без!) уже сейчас;
– Опыт Express 42. Мы построили CI/CD платформу для приложений, с использованием Mesos, Marathon, Docker и Jenkins 2.0.
Архитектура растущего проекта на примере ВКонтакте / Алексей Акулович (ВКонт...Ontico
В докладе я расскажу о проблемах роста, с которыми сталкивался проект как в плане доступа к БД, так и в целом. Как решали, что получалось, как (общетеоретически или практически) можно решать подобные проблемы в других проектах.
Разберем несколько реальных случаев, когда что-то шло не так.
Доклад можно рассматривать и как небольшой экскурс в развитие технической платформы ВК, и как собрание нескольких практических способов для проекта вырасти и стать надежнее.
Anton Turetckii "What does it take to build a host?"Fwdays
Real hardware in the data center: everything you wanted to know but didn’t know how to ask.
2020: how to build a server if you don’t use clouds
How to get rid of or reduce problems when ordering, allocating, and mounting the hardware
Yes, there are people working in your data center (If you have one)!
What is hidden in between the server’s power button activation and its appearance in your internal system
Automation and its role in the process: do exactly what is necessary and enough!
Android Cloud... точнее Cloud из Android / Охрименко Алексей (Acronis)Ontico
Вы когда-нибудь плакали, открывая Amazon EC2 калькулятор? Мучились ли вы над тем, куда поставить сервер — на балкон или в кладовку? Готовились ли вы морально платить по 100-200 тысяч рублей за самый примитивный вариант сервера? Из этой ситуации есть выход и это — Android-планшеты :)
Как установить Linux на ваш Android-планшет, как развернуть LAMP, MEAN stack, сколько RPS могут выдать Android-планшеты, как хорошо они масштабируются, map/reduce, готовы ли Android-планшеты для production?
Все это и многое другое вы узнаете из этого доклада.
Раньше PaaS системы казались чем-то сложным и недосягаемым. И немногие могли попытаться реализовать такую систему самостоятельно. Но стремительное развитие технологий снизило порог входа в мир PaaS. Появилось множество готовых продуктов. И более того, вы сами можете сделать свой PaaS.
В своём докладе я поделюсь опытом проектирования и создания PaaS системы на базе docker, registrator, etcd, confd и ansible. Расскажу, почему я решил сделать его самостоятельно, а не взять готовый, поделюсь опытом реального использования этого продукта в production.
Alexandr Serbul "The Rust language for a high-load network service - a quick ...Fwdays
In this talk, we will talk about the evolution of the development of a high-load network cluster for sending push notifications using technologies from Unix / bash and PHP to asynchronous non-blocking multithreaded connections based on Rust / Tokio. Let's talk about the intricacies of Rust development, language features, pitfalls, and ways to quickly learn and use it for web developers with LAMP skills. Let's also talk about Go, Java, and the reasons for our technological decisions.
The talk will be useful for developers wishing to master the latest and popular Rust programming language, functional programming, Haskell ideas with PHP / Python / JavaScript web development experience.
MyRocks Табличный Движок для MySQL / Алексей Майков (Facebook) / Сергей Петру...Ontico
Facebook использует MySQL в качестве основного хранилища данных. MySQL работает на десятках тысяч серверов в нескольких ЦОДах. В качестве дисков используются Flash-накопители. Они дают большую производительность, но дорогой ценой — MySQL хранит данные на диске в структуре B-tree, которая использует flash-диск неоптимальным образом. В масштабах Facebook'a цена вопроса измеряется миллионами долларов.
Для оптимального использования Flash-дисков в Facebook была разработана библиотека RocksDB. Она основана на LSM-деревьях и оптимизирована для работы в условиях высокой загрузки. Чтобы использовать ее из MySQL, [совместно с MariaDB] был разработан табличный движок — MyRocks.
Данный доклад посвящен RocksDB и MyRocks. Мы расскажем о принципах их работы и преимуществах, как их настраивать, и какие возможны подводные камни.
Авторы доклада — ведущие разработчики MyRocks от Facebook и MariaDB.
RocksDB и MyRocks доступны на GitHub для свободного использования, участие в разработке также приветствуется.
Aviasales: миграция поискового движка в docker / Дмитрий Кузьменков (Aviasales)Ontico
* Yasen (Yet Another Search Engine) – первоначальная архитектура поискового движка.
* Немного о старой схеме деплоя и её боли – buildbot, chef, git, monit, haproxy.
* Docker – простота и мощь в одной команде.
* Настраиваем запуск демона – что нужно знать.
* Dockerfile – проблемы и решения.
* Swarm, Kubernetes, Rancher – обзор вариантов оркестрации.
* Простой путь – docker-compose, и как его готовить.
* Разбираемся с сетью – bridge, host, overlay, macvlan, none.
* Root или не root в контейнере? Выбираем подходящее решение.
* Shared volumes и проблема права доступа к файлам.
* User namespaces – как и зачем?
* Docker и linux capabilities – добавляем безопасности.
* Нюансы ограничения ресурсов контейнеру: memory, cpu, swap.
* Stateful & Stateless в docker
* Автоматизация деплоя через docker-compose.
* Итоговая архитектура и процесс выкатки в production.
Flashcache в mamba.ru / Яковлев Александр Юрьевич (ЗАО Мамба)Ontico
Некоторое время назад, когда в очередной раз встал вопрос о производительности большого парка mysql sharding серверов, мы не захотели покупать новые сервера и производить resharding. Мы обнаружили, что компания facebook выпустила в opensource большое количество своих разработок, в том числе и модуль ядра flashcache.
Flashcache — модуль для кэширования блоков блочного устройства, предоставляющий 4 разных режима кэширования.
В данном докладе я расскажу, как мы тестировали, поэтапно проверяя под нагрузкой, 3 из 4 режимов кэширования, сравнивая и выбирая оптимальный. Итогом данной работы стало внедрение данного модуля в нашу архитектуру (фотосервера, сервера БД).
Внутреннее устройство PostgreSQL: временные таблицы и фрагментация памяти / Г...Ontico
Всем известно о существовании временных таблиц в PostgreSQL, но как они устроены, и чем грозит их некорректное использование - не столь очевидно.
На примере одного известного приложения, активно и некорректно использующего временные таблицы, мы расскажем о создаваемой ими проблеме фрагментации памяти.
Что такое фрагментация памяти, по каким признакам можно определить ее наличие, чем она грозит, почему она возникает при активном использовании временных таблиц, и как мы пропатчили PostgreSQL, чтобы ее избежать - обо всем этом можно узнать из нашего доклада.
«Как 200 строк на Go помогли нам освободить 15 серверов» – Паша Мурзаков (Badoo)AvitoTech
В Badoo я работаю в команде, которая разрабатывает на PHP. Одна из фич, которой мы занимаемся, со временем начала отъедать всё больше и больше железячных ресурсов. В итоге мы едва успевали добавлять серверы под растущую нагрузку. При этом вечера, проведённые с Go дома, подсказывали, что можно сделать на порядки производительнее, не затратив на разработку много времени.
Я расскажу о том, почему наша фича так плохо ложится на PHP и хорошо – на Go, как уговорить всех всё переписать и не показаться сумасшедшим, ну и, конечно же, как из 19 серверов оставить только 4.
«Миллион открытых каналов с данными по сети» – Илья Биин (Zenhotels)AvitoTech
Поговорим о том, почему это далеко не самая простая задача, и как следует разбираться с возникающими трудностями. Рассмотрим и покритикуем существующие решения. Научимся создавать свой собственный велосипед.
Мы в Avito не так давно начали использовать Golang, но он уже успел занять важное место в различных частях проекта. В докладе мы расскажем о том, какие задачи нам помогает решать Go, почему выбор пал именно на этот язык, с какими подводными камнями мы столкнулись, и как их обходили. В частности поговорим про:
• Сервисы. Как мы начали использовать Go для разработки микросервисов, как это сказалось на их поддержке, а также отдельно расскажем про “шаблон сервиса”, который мы используем.
• Поиск. Как мы с помощью Go мы реализовали RtIndexer для обновления Sphinx Rt индексов в кластере из множества машин (поиск по активным объявлениям), который устойчиво работает с отставанием не более 10 секунд при нагрузке до 1000 rps.
• Автоматизацию тестирования. Как мы пишем тестовые сервисы и API на Go. Подробней остановимся на использовании общих моделей тел запросов и ответов для отправки и получения, использовании горутин как воркеров для обработки очереди.
Доклад от Parallels:
Методики тестировния производительности database-centric приложений
Описание: При работе над сложными продуктами в database-centric приложениях изменения в коде и тем более в SQL запросах к базе данных могут приводить к неожиданным падениям производительности или же деградации производительности приложения с ростом размера базы данных. Поэтому важно уметь как можно быстрее отлавливать и исправлять причины таких деградаций.
Доклад о том, как устроен процесс мониторинга производительности продукта автоматизации хостинга и облачных сервисов Parallels Automation, для которого определяющим фактором является производительность базы данных.
Компания покажет, как анализирует планы исполнения SQL запросов внутри PostgreSQL, как проверяет насколько быстро и эффективно в целом работают SQL запросы, как определяет стратегию дальнейшей оптимизации.
Плюсы и минусы Go для разработчиков на C++, Вячеслав БахмутовYandex
В докладе речь пойдёт о языке Go. Вячеслав расскажет о внутреннем устройстве языка (структуре, оптимизации, сборщике мусора и т.д.), о том, как и почему Go используют в Яндексе и что о нём говорят разработчики на С++. Отдельно Вячеслав остановится на многопоточном программировании и особенностях отладки и профилирования в Go.
Модным ныне словом «виртуализация» сейчас называют различные обёртки аппаратной виртуализации, однако этот термин намного старше и более всеохватывающий. На уровне ознакомления с технологией мы поговорим о виртуализации ресурсов в кластере и на примере pacemaker.
Плюсы и минусы Go для разработчиков на C++, Вячеслав БахмутовYandex
В докладе речь пойдёт о языке Go. Вячеслав расскажет о внутреннем устройстве языка (структуре, оптимизации, сборщике мусора и т.д.), о том, как и почему Go используют в Яндексе и что о нём говорят разработчики на С++. Отдельно Вячеслав остановится на многопоточном программировании и особенностях отладки и профилирования в Go.
Привет, Санкт-Петербург!
В разгар летнего сезона, мы поговорим об историях обновлений,
например, с 6.4 до 7.х, с разными трюками, а также об истории исследования разных регрессий на продуктах Atlassian и других плагинов.
Наша программа будет пополняться, и мы рады к сотрудничеству.
Ждем Вас на встрече в Яндекс Деньгах.
Эксперименты с Postgres в Docker и облаках — оптимизация настроек и схемы ва...Nikolay Samokhvalov
Администрирование баз данных в будущем будет полностью автоматизировано. Это уже так для базовых операций DBA: поднятие инстансов, бэкапы, управление репликацией, failover — мы наблюдаем это по бурному развитию облачных «управляемых» СУБД (AWS RDS, Google Cloud SQL и десятков игроков поменьше), работе над k8s-оператором для Postgres и MySQL в ряде компаний, внедрению внутренних RDS-like DBaaS (database-as-a-service) решений внутри крупных организаций.
Но диагностика и оптимизация производительности баз данных сегодня всё ещё очень «ручные». Например, в Postgres: находим медленную группу запросов в pg_stat_statements, ищем конкретный пример (а то и «выдумываем» его на ходу), пробуем EXPLAIN ANALYZE сначала в dev/staging-окружении, где, как правило, данных не так много, а потом на prod'е... Подбираем индекс, убеждаемся, что он ускоряет (вроде бы) один SQL-запрос и — всё, отправляем в production. Метод «чик-чик и в production» должен остаться в прошлом! Как остались в прошлом развёртывание и настройка серверов и сервисов вручную.
Nancy CLI (https://github.com/postgres-ai/nancy) – открытый фреймворк для проведения экспериментов над базами данных PostgreSQL, позволяющий любому инженеру наладить системный подход к анализу и оптимизации производительности БД. Nancy поддерживает проведение экспериментов локально (на любом сервере) и удалённо на дешёвых высокопроизводительных спот-инстансах AWS EC2.
Без каких-либо специальных знаний, используя Nancy CLI, любой инженер может теперь:
- собрать подробную информацию о поведении «SQL-запросов с прода» на «клоне прода», но «не трогая прод» с целью выявления узких мест (на «проде» под нагрузкой включать обширную диагностику неразумно, а иногда и невозможно);
- проверить, как тот или иной индекс влияет на производительность SQL (в том числе, насколько он замедлит UPDATE'ы);
- подобрать оптимальные параметры настройки Postgres'а (пример: запустить в облаке проверку 100 вариантов default_statistics_target с подробным исследованием эффекта и анализом для каждой группы SQL-запросов);
- сравнить 2+ прогонов моделированной нагрузки на клоне реальной БД в различных условиях (разное оборудование, разные версии Postgres, разные настройки, разные наборы индексов).
В докладе мы также обсудим конкретные примеры внедрения метода автоматизации экспериментов над БД и Nancy CLI в ряд проектов различных компаний (БД до 2ТБ, hybrid workload, до 15k TPS) и трудности, которые пришлось преодолеть на пути:
1. Включение полного логирования запросов: когда это просто страх, а когда это действительно серьёзный стресс для сервера? Как быть, если диски «не тянут» полное логирование?
2. Вопросы безопасности: нужно ли давать доступ к экспериментальным узлам всем разработчикам или можно обойтись без этого? Обфускировать ли данные?
3. Как убедиться, что результаты эксперимента достоверны?
4. Как проводить эксперименты над терабайтной базой данных быстро?
5. Стоит ли включать Nancy в CI/CD-конвейер?
Сейчас контейнеризация и Kubernetes в частности — стандарт де-факто для запуска приложений «в бою». И запустить-то приложение в «кубе» несложно, но как всегда есть нюанс и не один. Обсудим, что нужно разработчику и админу учесть и сделать для того, чтобы приложение работало быстро и надёжно, не требуя к себе особого внимания. Например, посмотрим, как работают requests и limits на ресурсы, чем должны отличаться liveness и readiness пробы, и на что следует обращать внимание в мониторинге и так далее.
Юрий Насретдинов-«Сбор логов в «облаке» в Badoo»Tanya Denisyuk
В нашей компании есть система для запуска PHP-скриптов по расписанию, которая позволяет распределять нагрузку на множество узлов и обеспечивать отказоустойвость. И в этой системе необходимо уметь собирать логи скриптов с сотен (и даже тысяч) машин, желательно в режиме реального времени. У нас раньше была система сбора логов, собранная «на коленке», и выдающая относительно невысокую производительность. Производительности стало не хватать, и мы переписали систему на Go. Новая система не использует scribe и обладает некоторыми уникальными фичами, например «вытесняющей многозадачностью» при доставке - если один из скриптов пишет столько логов, что мы не успеваем их всех доставить, логи всех остальных скриптов продолжают доставляться, с небольшой фиксированной задержкой. Система легко забивает гигабитную сетевую карту на нашем сервере-приемнике логов и не слишком «тормозит» доставку в случае, когда пропускной способности всё же не хваетает. В докладе я расскажу о том, как мы делали эту систему и про то, как она работает изнутри. Исходные тексты доступны на github: https://github.com/badoo/thunder
High load++2016.highlights (dropbox+clickhouse)Pavel Alexeev
Highload++ 2016 short present of 3:
Оригинальные доклады, рекомендуемые к просмотру:
* Особенности архитектуры распределённого хранилища в Dropbox. Слава Бахмутов (SRE в группе разработки стораджа в Dropbox) - http://www.highload.ru/2016/abstracts/2257.html
* ClickHouse: очень быстро и очень удобно. Виктор Тарнавский (Руководитель разработки аналитических продуктов в Яндексе), Алексей Миловидов (Главный разработчик ClickHouse) - http://www.highload.ru/2016/abstracts/2327.html
* Переезжаем на Yandex ClickHouse - Александр Зайцев (LifeStreet) - http://www.highload.ru/2016/abstracts/2297.html
9. Dropbox infrastructure
Логи/исключения
Система push нотификаций
Метрики
Маршрутизация/балансировка
Alerts/remediation
Системы деплоя
Hadoop/аналитика
Batch Jobs
DRTs (как Chaos Monkey)
wheelhouse (автоматизация
долгих задач)
Naoru - ремедиэйшены
и множество других
9
16. DRTs
16
1. Зачем
1. Ловим проблемы
2. Доказываем суждения
3. Спокойствие для дежурных
2. Регулярно и в продакшене
Hope is not a strategy
- Ben Treynor (Google)
Как параноя помогает нам в dropbox
21. Диагностика
21
1. Проверить что ssh работает
2. Подключиться по IPMI
A. Нет ответа - Перезагрузка
B. Зависло в initramfs - Деаллокация машины
C. CPU soft lockup - Перезагрузка
38. Go in Dropbox
~400k строк кода
~130 разработчиков
Почти вся инфраструктура пишется на GO
Экспериментируем с GO для продуктов
Используем Go 1.3, переходим на 1.5
38
39. Go. Выводы
39
Начинать с переписывания одной из основных систем
Свои библиотеки легче поддерживать и менять
Осторожная работа со сборщиком мусора