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linux服务器集群运维经验

2012年04月30日 综合 ⁄ 共 1257字 ⁄ 字号 暂无评论

公司大概有5000+以上的服务器节点,包括各种应用,我和同事共同维护大约2500+的服务器,主要包括一些视频cdn,直播视频cdn,webcdn和p2p服务器。

以下是自己在运维工作中的一点经验和看法,希望对大家有所帮助

1. 服务器型号的区分,为以后的统一化和标准化作硬件上的准备,很多人忽视这一点,其实如果这一点做得好会使后面的运维工作轻松很多,根据应用我们主要把服务器分为3中,cpu密集型,主要用于大量计算应用,比如p2p;内存密集型,用于cache类应用,比如squid,varnish缓存服务器;磁盘密集型,用于大存储类应用,比如视频存储服务器,hadoop日志存储集群。

2. 系统的的自动安装,主要有kickstart和cobbler

3. 统一的yum源和定制化的rpm包, 并集成至yum源站,为后续的环境初始化做软件上的准备

4. 构建专属于自己的内网DNS

5. 标准化的统一的命名方式(标准化基础),便于使用puppet管理,并且减少操作的错误,如果每个机器的hostname都为localhost,那将是一个多么可怕的事。。。在我们的生产环境中主要使用下面这种命名方式

机房-主业务-应用程序-IP后两位-公司域名,这样一眼就可以看出是哪台服务器,应用于什么业务,报警也可以直接定位。

6.自动化的配置管理和环境部署工具:puppet,puppet的模块编写要尽量减少模块直接的耦合度,并使用class继承的方式来减少运维的工作量,定制化的facter变量会使软件的配置环境更加灵活,由于puppet暂时不支持群集,所以在实际应用中需要部署多套,根据经验,1500台左右的server时puppet会出现性能问题。

7. 强大有效的监控系统,在生产环境中我们使用了zabbix proxy+zabbix master的群集结构,zabbix可以实现有效的系统和应用级别的监控,应用监控同时也使用了ppmon来实现多点监控。

选择zabbix有一个最大的好处,就是监控数据是存放在数据库中的,这样就可以利用数据库中的数据做很多操作,比如可以分析一段时间内服务器的各个性能指标,查看服务器的资源利用率,可以对数据进行聚合操作,从而分析全网的指标,比如总的流量,总的http code分布情况。

8. 日志收集服务器群集 和qos分析系统,构建 有效的日志收集系统可以有效地对用户的访问数据进行整合和分析,可以快速的分析qos,对应重要的节点我们采用本地分析并导入mongodb,最后导入zabbix的方式,非重要节点则直接将日志打包压缩,通过ftp上传至hadoop数据仓库集群中。

9. 构建冗余的结构,消除单点,在生成环境中对于一些重要节点都采用keepalived-ha的方案来提高冗余度。对于resin,php等应用服务器则在前端使用nginx做反向代理,同时nginx使用keepalived-ha

10. 自动化的代码分发系统,主要是controltier + svn的使用,可以方便快速地部署代码。

以上是自己的一点经验,欢迎大家来拍砖。

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