[root@k8s-master ~]# kubectl run nginx-deploy --image=nginx:1.14-alpine --port=80 --replicas=1 Flag --replicas has been deprecated, has no effect and will be removed in the future. # 1.18已经不支持replicas了 pod/nginx-deploy created
The CKA exam is not that hard. You can pass the CKA exam in less than 3 months without any stress if you follow the steps in this post to prepare. You have my word. I’ve tried myself and just successfully get my CKA certificate!
在开始准备考试前一定要阅读CNCF 官方考试大纲，了解 CKA 考察考生的主要内容，以在备考时做到知己知彼，有的放矢，根据该考试大纲进行针对性的准备和练习。该大纲会根据 K8s 的版本进行更新，但每个版本中涉及的考试内容变化不大，下面是我准备考试时的版本（v1.22）要求的主要内容：
如果用户量增加后为了解决吞吐量问题，需要引入集群，在openfire中提供了集群的支持，另外也实现了两个集群插件：hazelcast和clustering。为了了解情况集群的工作原理，我就沿着openfire的源代码进行了分析，也是一次学习的过程。 首先理解集群的一些简单概念 集群的目的是让多个实例像一个实例一样运行，这样就可以通过增长实例来增长计算能力。也就是所谓的分布式计算问题，这其中最为关注的一个特性就是——CAP理论，也就是所谓的一致性、可用性、分区容错性。集群中最核心解决的问题就是CAP。 CAP
时至今日，Kubernetes 已经成为容器化应用部署的首选平台，是个难以忽视的存在。
map: default: in-memory-format: BINARY metadata-policy: CREATE_ON_UPDATE statistics-enabled: true optimize-queries: true cache-deserialized-values: ALWAYS backup-count: 1 async-backup-count: 0 time-to-live-seconds: 0 max-idle-seconds: 0 eviction-policy: NONE max-size: policy: PER_NODE max-size: 0 eviction-percentage: 25 min-eviction-check-millis: 100 merge-policy: batch-size: 100 class-name: PutIfAbsentMergePolicy read-backup-data: false hot-restart: enabled: false fsync: false map-store: enabled: true initial-mode: LAZY class-name: com.hazelcast.examples.DummyStore write-delay-seconds: 60 write-batch-size: 1000 write-coalescing: true properties: jdbc_url: my.jdbc.com near-cache: max-size: 5000 time-to-live-seconds: 0 max-idle-seconds: 60 eviction-policy: LRU invalidate-on-change: true in-memory-format: BINARY cache-local-entries: false eviction: size: 1000 max-size-policy: ENTRY_COUNT eviction-policy: LFU wan-replication-ref: my-wan-cluster-batch: merge-policy: com.hazelcast.map.merge.PassThroughMergePolicy filters: - com.example.SampleFilter - com.example.SampleFilter2 republishing-enabled: false indexes: name: ordered: false age: ordered: true attributes: currency: extractor: com.bank.CurrencyExtractor entry-listeners: - class-name: com.your-package.MyEntryListener include-value: false local: false partition-lost-listeners: - com.your-package.YourPartitionLostListener quorum-ref: quorumRuleWithThreeNodes
在第一篇介绍Hazelcast的文章已经提到，Hazelcast为Java中绝大部分数据结构提供了分布式实现。我们常用的Map、List、Queue等数据结构可以用Hazelcast的实现类在多个集群节点之间共享数据。本篇将介绍Map的分布式实现方式和使用方法，后续的博文再简要说明Set、Queue、List、Ringbuffer、Topic、Lock等数据结构的配置和使用方法。如果你对Hazelcast的基础知识还不太了解，建议先阅读本人前面关于Hazelcast介绍的三篇博文——Hazelcast介绍、Hazelcast基本配置、Hazelcast集群功能详解。
在入门及使用案例一文介绍了什么是Hazelcast，并展示了一个简单的使用例子。原理大家都懂了，后面的篇章会给兄弟们更多干货。
Kubernetes是一个可扩展的，用于容器化应用程序编排，管理的平台。由Google于2014年基于其大规模生产实践经验而开源出来的。Kubernetes目前在容器编排领域已经成为事实上的标准，社区也非常活跃。
CacheManager是SPI（Service Provider Interface,服务提供程序接口），提供了访问缓存名称和缓存对象的方法，同时也提供了管理缓存、操作缓存和移除缓存的方法。
Hazelcast是一款由Hazelcast开发的基于jvm环境的为各种应用提供分布式集群服务的分布式缓存解决方案。可以嵌入到java、c++、.net等开发的产品中使用。 其主要功能有：
1. 它是用Java编写的。 2. 与其他一些内存数据库(如redis)不同，Hazelcast是多线程的，这意味着可从所有可用的CPU内核中受益。 3. 与其他内存数据网格不同 - 它设计用于分布式环境。它支持每个群集无限数量的map和缓存。
Hazelcast作为一个高度可扩展的数据分发和集群平台，提供了高效的、可扩展的分布式数据存储、数据缓存。Hazelcast是开源的，在分布式技术方面，Hazelcast提供了十分友好的接口供开发者选择，如Map，Queue，ExecutorService, Lock和Jcache。 Hazelcast的稳定性很高，分布式应用可以使用Hazelcast进行存储数据、同步数据、发布订阅消息等。Hazelcast是基于Java开发的，其客户端有Java, C/C++, .NET以及REST。Hazelcast同时也支持memcache协议。它很好的支持了Hibernate，可以很容易的在当今流行的数据库系统中应用。 如果你在寻找一个基于内存的、可扩展的以及对开发者友好的NoSql，那么Hazelcast是一个很不错的选择！
本文尝试在springboot下组建一个3节点的hazelcast集群。基础配置使用参考 Hazelcast4.2.2 在springboot下的使用
则后端日志没有打印SQL语句，说明再次查询是从redis中获取而不是mysql中获取的。
“分布式”、“集群服务”、“网格式内存数据”、“分布式缓存“、“弹性可伸缩服务”——这些牛逼闪闪的名词拿到哪都是ITer装逼的不二之选。在Javaer的世界，有这样一个开源项目，只需要引入一个jar包、只需简单的配置和编码即可实现以上高端技能，他就是 Hazelcast。
新增了一个自动配置注解 @AutoConfiguration，用来代替之前的 @Configuration，用于标识新自动配置注册文件中的顶级自动配置类，由 @AutoConfiguration 注解嵌套、导入进来的其他配置类可以继续使用 @Configuration 注解。
Hazelcast 是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架 , 它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置, 就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的分布式内存计算能力，可以带你瞬间进入内存计算的时代。
本文测试在Hazelcast集群中，写入百万级别的数据，对其故障转移过程进行测试。
点击关注公众号，Java干货及时送达 Spring Boot 2.7 来了 大家好，我是栈长。 Spring Boot 2.6.0 发布已经过去大半年了，现在 Spring Boot 2.7.0 如期而至： Spring Boot 又接连发布了三个版本： Spring Boot 2.7.0（最新） Spring Boot 2.6.8 Spring Boot 2.5.14 后面两个版本都是修复 bug 版本，2.7.0 才是硬菜，毕竟等了大半年。。 老规矩，栈长重点来解读下 Spring Boot 2.
希望监控 Hibernate 和 Hazelcast（仅针对 Confluence 数据中心）你需要在你的 setenv.sh / setenv.bat 文件中添加下面的内容。
时不时地，我们所有人都面临着限制我们的外部 API 的问题——出于多种原因，我们应该限制对我们 API 的调用的某些功能。
要将Hazelcast添加到Spring Boot应用程序，只需要两个依赖项。下我们需要配置Hazelcast实例。有两种方法可以做到这一点： 1. 通过Java配置。 2. 通过创建hazelcast.xml配置文件。 我们选择第一个方式：
PS：另外就是——根据基准测试，Hazelcast在获取数据方面比Redis快56％，在设置数据方面比Redis快44％。
在当前的最新版本中，Vert.x官方只实现了利用Hazelcast来创建集群。当然，如果可以的话，也可以通过ClusterManager接口实现或引入需要的集群管理工具。（3.3.0已经提供了Ignite的技术预览版，期待早日实现）。本文将说明Vert.x是如何利用Hazelcast来创建和管理集群的，同时你也会了解到Vertx如何创建单机实例。
如果将Spring Boot应用程序打包为 war 或 ear 文件并将其部署到Java EE应用程序服务器，则可以使用应用程序服务器的内置事务管理器。
@[TOC](图数据库ONgDB Release v-1.0.3) Here's the table of contents:
在前2篇博文中，介绍了 Hazelcast的基本原理 和 Hazelcast基本配置。后续的博文会逐一介绍Hazelcast的主要功能组件。本篇将详细说明Hazelcast集群组建、集群数据通信相关的内容，大家可以用来当做使用Hazelcast的帮助文档、或进行技术决策分析的指导文档。
在微服务世界中，每个人都使用缓存，缓存无处不在。缓存可以提高性能，减少后端负载，或者减少down机时间。有许多方法可以配置系统中的缓存，缓冲应该被放在系统的哪个层上?根据以往成功经验，系统中您应该只在
本文主要研究一下hazelcast的PhiAccrualFailureDetector
在文章《ONOS高可用性和可扩展性实现初探》讲到了ONOS系统架构在高可用、可扩展方面技术概况，提到了系统在分布式集群中如何保证数据的一致性。在数据最终一致性方面，ONOS采用了Gossip协议，这一部分的变化不大，而在强一致性方案的选择方面则在不断进行调整，其主要原因是分布式系统中强一致性对系统性能影响较大，而且现有的支持Paxos算法的实现不多。本文承接上一篇提出的一个问题：ONOS为什么从开始使用ZooKeeper转到Hazelcast，而最终选择了Raft？是不是之前的选择导致系统缺陷？亦或是在某些
日常开发中，需要用到各种各样的框架来实现API、系统的构建。作为程序员，除了会使用框架还必须要了解框架工作的原理。这样可以便于我们排查问题，和自定义的扩展。那么如何去学习框架呢。通常我们通过阅读文档、查看源码，然后又很快忘记。始终不能融汇贯通。本文主要基于Spring Cache扩展为例，介绍如何进行高效的源码阅读。
前面文章大篇幅详细讲解了Spring Cache缓存抽象、三大缓存注解的工作原理等等。若是细心的小伙伴会发现：讲解时的Demo我使用的缓存实现方案均是Spring默认提供的：ConcurrentMapCache。使用它的原因是它是spring-context内置的，无需额外导包就能使用，非常的方便~
前面的文章我们讲了Spring Boot的Actuator。但是Spring Boot Actuator只是提供了一个个的接口，需要我们自行集成到监控程序中。今天我们将会讲解一个优秀的监控工具Spring Boot Admin。它采用图形化的界面，让我们的Spring Boot管理更加简单。
这些开源项目致力于解决身份验证和授权问题，使您的应用程序更安全可靠。它们支持各种身份验证协议，如OAuth2.0、SAML和OpenID Connect，还具备单点登录（SSO）、分布式会话管理和权限控制等功能。无论您是开发人员、系统管理员还是企业用户，这些项目都提供了广泛的解决方案，以保护您的数据和用户隐私。
1. Tomcat Cluster 官网：http://tomcat.apache.org/tomcat-7.0-doc/cluster-howto.html Tomcat原生支持的集群方案，通过组播消息实现。
先从web session的共享说起 许多系统需要提供7*24小时服务，这类系统肯定需要考虑灾备问题，单台服务器如果宕机可能无法立马恢复使用，这必定影响到服务。这个问题对于系统规模来说，从小到大可能面临的难度会相差很大。但对于原理来说其实就是需要准备备份系统随时可以替代正在服务的系统，也就是无论何时都有服务器可以提供服务。也就是灾备系统或者负载均衡。 提供灾备系统或者负载均衡系统都需要面临一个问题，那就是如何解决共享数据的问题。对于web服务器而言首先要解决的就是web session共享问题，比如A服务器
Javaweb---Servlet+tomcat + Struct2 SpringMVC SPRINGboot.....
缓存抽象不提供实际存储，并依赖于 org.springframework.cache.Cache 和 org.springframework.cache.CacheManager 接口实现的抽
在hazelcast的官方文档中，提到了其支持read-through，write-through与write-behind三种模式。查阅资料，最后在oracle的官文中找到了比较靠谱的解释。
Spring框架为不同的缓存产品提供缓存抽象api，API的使用非常简单，但功能非常强大。今天我们将在缓存上看到基于注释的Java配置，请注意，我们也可以通过XML配置实现类似的功能。 @EnableCaching 它支持Spring的注释驱动的缓存管理功能，在spring boot项目中，我们需要将它添加到带注释的引导应用程序类中@SpringBootApplication。Spring默认提供了一个并发hashmap作为缺省缓存，但我们也可以覆盖CacheManager以轻松注册外部缓存提供程序。 @Cacheable 它在方法级别上使用，让spring知道该方法的响应是可缓存的。Spring将此方法的请求/响应管理到注释属性中指定的缓存。例如，@Cacheable ("cache-name1", “cache-name2”)。 @Cacheable注释有更多选项。就像我们可以从方法的请求中指定缓存的键，如果没有指定，spring使用所有类字段并将其用作缓存键（主要是HashCode）来维护缓存，但我们可以通过提供关键信息来覆盖此行为：
spring boot 推荐在 maven 中，继承 spring-boot-starter-parent 来作为父项目。因为继承 spring-boot-starter-parent 项目，就获得一些合理的默认配置。使用这个 pom，可以统一项目中的版本依赖，从而避免了潜在的版本冲突。这个 parent 提供了以下特性：
相信很多开发者在熟悉微服务工作后，才发现： 以为用 Spring Cloud 已经成功打造了微服务架构帝国，殊不知引入了 k8s 后，却和 Cloud Native 的生态发展脱轨。
技术不断更新，这不springboot又开始了新的发布！乔戈里带大家一起看看最新的更新。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 Spring官方发布了Spring Boot 3.0.0的第一个里程碑版本M1。 下面一起来来看看Spring Boot 3.0.0 M1版本都有哪些重大变化： Java基线从 Java 8 提升到了 Java 17 这个在最早的Spring Boot 3相关预告中就已经知道了，Java 17将成为未来的主流版本。那么问题来了，大家都把Java 17的升级提上日程了吗？ 从Java EE APIs 到 Jakarta EE Sp
将主存储器用作存储区域而不是使用磁盘是并不是一种全新的尝试。你可以在日常生活中发现许多使用主内存DBMS(数据库管理系统)（MMDB）执行比磁盘快得多的情况。一个例子是你使用手机的时候。当你发短信或给你的朋友打电话时，大多数移动服务提供商会使用MMDB来让你尽快获取朋友的信息。
Spring Data春季数据 2021.0.5 OVERVIEW 概览 LEARN 学习 Spring Data’s mission is to provide a familiar and consistent, Spring-based programming model for data access while still retaining the special traits of the underlying data store.
配置文件的作用：修改SpringBoot自动配置的默认值；SpringBoot在底层都给我们自动配置好；
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