面向大规模集群的柔性配置更新推送方法

• 作者: 唐震 王伟 黄宇 李艳林 纪树平 宋傲 魏峻 黄涛
• 来源期刊: 中国科学（信息科学）
• 关键词: 更新推送 配置管理 完全N叉树
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 可成长软件专题|Special Focus on Engineering Growing Software Systems
• 页码范围: 1645-1664
• 页数: 20页
• 语种: 中文

摘要

配置管理是支撑云服务提供商管理大规模容器集群的重要基础设施.这一规模的集群通常包含百万量级的容器实例,如何根据不同业务场景的需求,及时可靠地将配置更新推送至对其感兴趣的容器实例,是亟待解决的关键问题.然而,现有方法仍存在不足之处.保障顺序一致性的共识算法限制了集群的扩展能力,难以适用于大规模集群.反熵算法存在长尾现象,时延难以保障,不适用于推送关键的配置更新.为了应对上述挑战,本文提出了一种面向大规模集群的柔性配置更新推送方法.这一方法基于发布/订阅机制,引入基于完全N叉树拓扑的可定义的多层次推送,并使用订阅者的部分计算资源协助推送,以提升推送性能;引入容错机制以应对节点失效和网络分区,保障网络分区时多分区读写可用.方法的拓扑参数和策略可根据业务场景对性能、可靠性等维度的不同需求而调整.实验结果表明,与现有的方法相比,我们的方法可以有效降低更新推送的时延,并可有效应对节点失效和网络分区场景.