微服务实践的第二个关键组件,微服务API网关设计,API网关是对微服务做统一的鉴权、限流、黑白名单、负载均衡等功能实现,这篇我们先来介绍Api网关的意义和安装kong/konga需要的组件。
上一文我们对Kong网关的简单介绍,今天我们来搭建Kong的环境。以便于以后对Kong的进一步了解和学习。
Kong是一个可扩展的开源API平台(也称为API网关,API中间件或微服务服务网格)。Kong最初是由Kong Inc.(以前称为Mashape)实现的,用于为其API Marketplace维护、管理和扩展超过15,000个微服务,这些微服务每月产生数十亿个请求。
集群启动并运行后,您可以访问我们关于多租户应用程序或实时分析的教程,在几分钟内开始使用 Citus。
本文提到的所有服务均为 Docker 安装,所以在开始 FreshRSS 的安装之前先需先配置好 Docker。所使用 VPS 的系统为 Ubuntu 20.04,理论上 Debian 系的所用命令通用,Red Hat 系的请自行替换部分安装命令。
kong支持在多个环境下安装,这里就列出在ubuntu和docker下怎么安装,其他的安装的方式请参照官方指南
上一篇我们已经已经了解了什么是 Kong,本篇就来带领大家了解如何安装 Kong。 接下来我们将使用 Docker 安装。如果你有其他的特殊要求,请参照 官方文档 。
Kong是一款云原生(cloud-native)、平台无关(platform-agnostic)、可扩展(scalable)的 API 网关,以通过插件实现的高性能和可扩展性而著称。
上文我们我们讲了 Kong 的安装和利用 Kong 的 HTTP/REST API 来进行配置。但总是使用 CURL 命令去调用 HTTP 接口来进行配置却又太过复杂。
Kong 是由 Mashape 公司开源的云原生、高性能、可扩展的微服务 API 网关。它基于 OpenResty 实现,使用 Cassandra 或 PostgreSQL 存储数据。
kong虽然很强大,但是在管理方式上比较单一只能通过API请求来管理,那么有没有一个UI界面的管理工具呢?这里就要说到kong管理UI新起之秀Konga
当 Node.js Server 项目越来越大时,将数据和数据库整理规范是很难的,所以从一开始就有一个好的开发和项目设置,对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中,向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的,我们将在一个简单的 Node.js API 上工作,并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储,并围绕它设置一些工具,使开发更容易上手。
最近在学习Kong网关,因此根据老习惯,我会将我的学习过程记录下来,一来体系化整理,二来作为笔记供将来翻看。由于我司会直接使用Kong企业版,学习过程中我会使用Kong开源版。
应用程序升级或变更时,配置文件与数据库均可保留(使用sqlite方式时不保留任何信息)
我们会经常提到BI系统(Business Intelligence),它是一个重要的数据出入口,帮助数据,帮助企业获取数据表报制定战略决策。大家熟知的有FineBI和Microsoft的powerBI,但是使用成本都不低需要授权需要客户端,使用配置也相当繁琐。笔者今天给大家带来的是一款开源纯Web网页的数据工具。
kong网关之界面化管理工具konga 安装篇konga github 初始化konga数据库 docker run --rm pantsel/konga:latest -c prepare -a postgres -u postgresql://kong:kong@192.168.56.2:5432/kong 启动konga容器 docker run -d --name konga \ -p 1337:1337 \ --network kong-net \ -e "NODE_ENV=pro
本文是两部分教程的第一部分,演示如何将 Atlas Operator 与 Atlas Cloud 和 ArgoCD 相结合,在 Kubernetes 中创建一个现代的、优雅的 GitOps 工作流程,以原生方式管理数据库迁移。
目标任务:kong: v0.14.x, postgresql: v10.5(注意:psql版本必须与kong版本对应)
本文为英文译文,感兴趣的同学可以点击文章末尾的“阅读原文” 查看英文原版。 当 Node.js Server 项目越来越大时,将数据和数据库整理规范是很难的,所以从一开始就有一个好的开发和项目设置,对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中,向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的,我们将在一个简单的 Node.js API 上工作,并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储,并围绕它设置一些工具,使开发更容易上手。 为了在 Node.js 中 构建 API,我们将使用 Nest.js。它是
此 PostgreSQL 集群解决方案包括 PostgreSQL 复制管理器(replication manager),这是一种用于管理 PostgreSQL 集群上的复制(replication)和故障转移(failover)的开源工具。
SonarQube是一款代码检测工具,支持对Java、C#、、Python、Go、Html、JavaScript、CSS等代码的质量检测。
作者:陈之炎 本文约5500字,建议阅读15分钟本文对利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求。 随着数据规模的不断扩大,目前,许多现有的分析解决方案都无法胜任大规模数据量的计算任务。利用MADlib项目来创建一个框架,以满足大规模数据量的需求,该框架旨在利用现代计算能力,提供适应业务需求的强大解决方案。 概述 MADlib实现方案来自商业实践、学术研究和开源开发社区的多方面努力,它是一个基于SQL的数据库内置的可扩展的开源机器学习库,由Pivotal与UCBerkeley合作开发。MA
微服务是用于构建大规模应用程序的越来越流行的体系结构。应用程序不是使用单一的单一代码库,而是分解为一组称为微服务的较小组件。这种方法提供了多种好处,包括扩展单个微服务的能力,使代码库更易于理解和测试,以及为每个微服务使用不同的编程语言,数据库和其他工具。
OGG有传统的经典架构,也有最新的微服务,2个都可以远程捕获和应用数据,对数据库服务器是0侵入,而传统的经典架构是纯命令行模式,最新的微服务架构是图形化界面操作,几乎所有操作都可以在界面进行。相关文章可以参考:
微服务架构是一种将应用程序构建为一组小服务的方法,每个服务运行在其自己的进程中,并通过轻量级机制(通常是HTTP资源API)进行通信。这些服务围绕业务能力构建,可以独立部署,由完全自治的团队维护。在我们深入构建微服务的过程之前,了解 GraphQL 在此架构中的作用非常重要。
Sentry 是一款基于 Django实现的错误日志收集和聚合的平台,它是 Python 实现的,但是其日志监控功能却不局限于python,对诸如 Node.js, php,ruby, C#,java 等语言的项目都可以做到无缝集成,甚至可以用来对iOS, Android 移动客户端以及 Web前端异常进行跟踪。我们可以在程序中捕获异常,并发送到 Sentry服务端进行聚合统计、展示和报警。sentry官方推荐docker方式安装,使用到了docker-compose。docker至少是1.10.3以上的版本。为此需要使用centos7。
网关是微服务中不可或缺的一部分,它承载了所有请求流量入口,参数验证拦截,用户权限验证,但是除了JAVA的spring cloud之外,公共网关屈指可数,其中最受关注的就是KONG了,笔者半年前就已经在使用kong的那时候使用的是0.11.2-bate版本(之前还被官方坑了一次),前不久终于等到了1.X的正式版发布了,笔者就在这里给大家分享一下kong网关的基本情况以及使用安装的方式。
作者 | Dane Avilla 译者 | 刘雅梦 策划 | 田晓旭 娱乐业一直在努力应对 COVID-19 对全球制作的影响冲击。自 2020 年初以来,Netflix 一直在迭代开发系统,以向内部利益相关方和企业领导者提供有关疫情最新信息的最新工具和仪表盘。这些软件解决方案使得管理层可以就给定的实体产品是否以及何时能够安全地开始在全球范围内创建引人注目的内容而做出最明智的决策。在 Netflix Studio Engineering 内部,一种备受关注的方法是将 GraphQL 微服务(GQLMS)作为
问题 [postgres@pg03 ~]$ psql -h 192.168.1.3 -U postgres -d tdb psql: FATAL: cache lookup failed for access method 403 使用客户端新建连接访问数据库时出现报错,无法建立连接,而访问其他数据库正常。 根本原因 postgresql后端服务进程在初始化阶段加载系统字典表时,由于系统字典表pg_am损坏导致加载失败,初始化失败报错退出。 诊断步骤 PG后端服务进程在被fork出来之后会进行如下函数
出于演示目的,我们将创建一个简单的食谱管理应用程序,其中包含两个实体:Chef和Recipe。
sentry概述 Sentry是程序的哨兵,它可以监控我们在生产环境中项目的运行状态,一旦某段代码运行报错或者异常,会第一时间把报错的路由异常文件,请求方式 等一些非常详细的信息以消息或者邮件给我们,让我们第一时间知道:程序出错了,然后我们可以从 Sentry 给我们的详细的错误信息中瞬间找到我们需要处理的代码,及时解决异常!
这里我使用了一个纯净的 Ubuntu 环境来进行演示,为了方便,使用了 docker。
http://os.51cto.com/art/201406/443516.htm 到目前我们介绍了一些Docker的基础概念, 知道了如何使用Docker的p_w_picpath, 也知道了如何在多个container间通过网络通讯. 在这章里我们将介绍如何在docker的container内管理数据以及如何在不同的container间共享数据。 我们将介绍两种主要的在docker中管理数据的方法: Data volumes Data volume container Data volumes 一个 data volume 就是一个在一个或者多个container里的特殊用途的目录。它绕过了 Union File System (译者: 这里不确定, 需要研究)为持久化数据、共享数据提供了下面这一些有用的特性: Data volumes 可以在不同的container之间共享和重用数据 对 Data volume 的修改及时生效(译者:data volumn是一个目录, 多个container都挂载这个目录, 具体的可以通过 docker inspect 看 volumne的信息) 对 data volume 修改内容在升级p_w_picpath的时候不会被包括进去 (译者:在docker的整个设计中p_w_picpath是一个无状态的, 这样对升级重用非常有利。而标记状态的数据, 比如数据库的数据, 生产的log之类的应该放到volume里。volume的持久化和恢复在下面有介绍, 是通过文件的形式的, 而不是通过p_w_picpath) Volumes 的持久化直到没有container使用他们 添加数据卷 你可以在docker run 的时候使用 -v 来添加一个 data volume。这个参数在docker run 的时候可以多次使用来添加多个 data volumes。让我们为我们的web application container挂载一个 volume。 $ sudo docker run -d -P --name web -v /webapp training/webapp python app.py 这里一个新的volume会创建到container里的 /webapp. (译者:如果你通过ssh或者通过 -i 登陆到你的container的一个shell里, 使用 ls /webapp 可以验证挂载成功了) 注意: 你也可以在Dockerfile里添加 VOLUME 字段,这样在创建一个新的p_w_picpath的 container是就会自动的创建新的volume. 安装一个目录作为数据卷 使用 -v 不仅能创建一个新的 volume, 还可以把宿主机一个目录mount到container里。 $ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp training/webapp python app.py 这条命令会把本地目录 /src/webapp mount到container里的 /opt/webapp 目录上。用这个方法来测试程序非常 方便, 比如我们可以把我们的源代码通过这个方法mount到container里, 修改本地代码后立即就可以看到修改后的代码是如何在container里工作的了。宿主机的目录必须是绝对路径, 如果这个目录不存在docker会为你自动创建。 注意 这里是没法用 Dockerfile实现的, 因为这样的用法有悖于可移植性和共享. 因为本地目录就像他名字告诉我们的, 是和本地相关的, 不一定可以在所有的宿主机上工作.(译者: 鬼知道你在使用p_w_picpath的时候的host是啥样子的) Docker默认设置volume是可读写的,但是我们也可以mount一个目录为只读: $ sudo docker run -d -P --name web -v /src/webapp:/opt/webapp:ro training/webapp python app.py 这里我们同样mount了 /src/webapp 目录, 但是我们加上了 ro 参数, 告诉docker这个volume是只读的. 创建并安装数据卷容器 如果你有一些持久化的数据, 并且想在不同的container之间共享这些数据, 或者想在一些没有持久化的container中使用, 最好的方法就是使用 Data Volumn Container, 在把数据mount到你的container里.(译者:如开篇译者提到的docker的container是无状态的, 也就是说标记状态的数据,例如:数据库数据, 应用程序的log 等等, 是不应该放到container里的, 而是放到 Data Volume Container里, 这点和f
本篇文章是使用 Mastodon 搭建个人信息平台的第一篇内容,我将聊聊在容器环境中搭建 Mastodon 的一些细节。
我们通过 OLTP(联机事务处理)系统实时处理用户数据,还需要在 OLAP(联机分析处理)系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
SonarQube 仅支持 JVM 11,SonarQube scanners 支持 JVM 8 或 11。
今天我就来分享一个开源的wiki系统,可以用来搭建我们内部的知识共享平台。搭建的方法也很简单,作者的官方github地址如下:https://github.com/requarks/wiki
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动构建镜像,一个文本文件包含构建镜像的所有指令。Dockerfile遵循特定的格式和指令集,您可以在Dockerfile中引用它们。
PostgreSQL: The World's Most Advanced Open Source Relational Database
Docker 可以通过从 Dockerfile 中读取指令来自动构建镜像,Dockerfile 是一个文本文件,其中包含了按顺序排列的构建指定镜像所需的全部命令。Dockerfiles 采用特殊格式,使用一系列特别的指令。可以在 Dockerfile 参考页面 学习这些基础知识。如果对于编写 Dockerfile 你还是新手,那么接着往下看吧。
https://yum.postgresql.org/14/redhat/rhel-7-x86_64/repoview/postgresqldbserver14.group.html
go-admin是一个前后端分离的项目,所以需要分别下载 前端项目 go-admin-ui 和 后端项目 go-admin ,下面分为两个阶段分别说明前端项目 go-admin-ui和后端项目 go-admin的快速启动;
之前写了一篇《免费的个人博客系统搭建及部署解决方案(Hugo + GitHub Pages + Cusdis)》,讲述了一下我使用 Serverless 和一些开源项目搭建的博客系统,也开了个系列来记录搭建过程。
Misskey 是一个去中心化的平台,其官方实例为 misskey.io ,本站实例为 理想城 (名字起源于Arcology Project 理想城计划)。
距离上一篇《张高兴的 .NET Core IoT 入门指南》系列博客的发布已经过去 2 年的时间了,2 年的时间 .NET 版本发生了巨大的变化,.NET Core 也已不复存在,因此本系列博客更名为 《张高兴的 .NET IoT 入门指南》,我也重新审阅了之前的内容进行了相应的更改以保证内容的时效性。
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