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ACP互联网架构认证笔记-EDAS企业级分布式应用服务

EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动止和删除(应用删除可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。 RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有RAM授权,那么就能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。 如果安装Agent的过程中发现卸载Java,说明指定的JDK版本与安装版本一致;如果EDAS Agent心跳ECS的实时状态会变成Agent异常 ,此时,任何对该ECS的部署、启动、止等命令均无效 EDAS日志采集器(鹊桥) : 仅支持CentOS 6.57.07.2 64位和Ali-Linux 15.1 64位,可在多台机器上安装,推荐在安装EDAS Agent的机器上安装(并是必须的)。

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ovirt 上创建vm模板的创建与使用

当我们安装完成虚拟机后,ovirt管理控制台是能正常获取到虚拟机的ip地址和主机名的,(Ovirt无法获取 IP Addresses 和 FQDN),因此我们需要安装ovirt-guest-agent-common systemd: Starting QEMU Guest Agent...# systemctl status qemu-guest-agent # 启动ovirt-guest-agent # 笔者这里启动两个服务 从上图可以看出,从ovirt控制面板能够ovirt engine已经获取到vm的ip地址但是 FQDN貌似还没有获取到,笔者准备进行对vm进行一些初始化设置禁用IPV6及关闭selinux,笔者用到 使用aniu-ecs-03创建vm模板笔者的aniu-ecs-03规格为:Medium 2 cpu 4G mem 20G disk ,GMT China Standard Time,设置HA, ? 止aniu-ecs-03,然后右上角选择make template,如下: ?自定义模板名称,描述,点击ok确认创建模板:?

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    数栈技术分享:OTS数据迁移——我们生产数据,我们是大数据的搬运工

    表有行和列的概念,但是与传统数据库一样,表格存储的表是稀疏的每一行可以有同的列,可以动态增加或者减少属性列,建表时需要为表的属性列定义严格的 schema。 binbashnohup python datax.py del_table_1.json --jvm=-Xms16G -Xmx16G > del_table_1.log &2、 数据迁移在服务的情况下把源环境内数据量较大的数据表全部迁移到目标环境内对应的数据表 binhive -e use ots;select count(h_card_no) from tableName; >table.rs & 连续执行两次行数统计,若两次统计结果一致则说明数据已经静默,数据写入以止 .log &b、获取OSS object的ETAG值,写入对应文件table_check01.rs 连续执行两次内容统计,对比两次导出object的ETAG值,若结果一致则说明数据已经静默,数据写入以止 binbash.binodpscmd -e select count(h_card_no) from tableName; >table.rs &b、 内容统计由于源环境的部分数据表采用内容统计的方式进行数据校验,为方便对比数据是否一致

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    C++ rtti vs 宏 - 如何优雅的获取类型T的name或ID

    , 这种方法也存在以下问题:首先是依赖rtti, 在一些rtti关闭的情况下, 对应机制就很重要的一点, 这是一个runtime实现, 也就是说, 天生与constexpr无缘, 我们没有办法做任何善于 FUNCSIG系统宏的实现那么有没有一种实现是依赖rtti, 又能很好的适配constexpr的呢? 答案是肯定的. time生成name_detail()和hash()的问题, hash这个地方使用一个hash_fnv1a()的算法, 是本文关注的重点, 这里展开. 通过constexpr, 很好的解决编译期获取类型T的唯一字符名称和64位hash的问题, 而且依赖rtti, 比较优雅的解决T->name和T->id的问题.当然, 上面的代码其实没有解决跨平台的问题 , 那么显然以上的设施还够, 但最核心的问题解决, 其它的就比较简单, 因为代码比较简单, 这里直接贴代码(感谢黄老板@spiritsaway 的指导), 最后实现的代码如下:struct MetatypeHash

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    短信接口被恶意调用(二)肉搏战-阻止恶意请求

    ,还是要去应付接下来的烂摊子,因为攻击者并没有止攻击,虽然恶意请求已经可以被识别并且会被业务服务器处理,也会去触发短信发送接口,但是请求依然会源源断的到达服务器,而且丝毫没有止的意思。 像前文中说的,那种感觉就像葛大爷被麻匪给劫,既然被贼给盯上,你觉得是那么轻而易举的就能够挣脱的么? ?问题分析公司用的是阿里云的云服务器ECS,在ECS控制台中查看入网流量: ? 虽然在程序中加入逻辑判断可以阻止非法请求对短信接口的触发,但是却无法阻止攻击者持续的向ECS发送请求,通过上图ECS的入网流量可以看到,在流量上升之后,并没有降下来的意思,得,这狗皮膏药真的一时没法撕下来 说难度嘛,倒是没什么技术难度,至于麻烦嘛,是有一些小麻烦,再说损失,通过参数验证后,应该会请求短信服务商再造成损失,关键是被恶心到,毕竟这个事情没法彻底的解决掉,除非掉这一个服务,这是可能的, 能因为一个服务的错误,让用户去承受错误,能让用户来为我们埋单,掉服务器的做法可行,没有到那个地步,因此只能是自己去解决和维护。

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    2018 年,Unity 带来新的 ECS

    组件复用的特性也将开发人力解放出来,为游戏开发节省大量人力。尽管如此,这仍然是一个足够准确和优秀的 ECS 系统。 这次的更新仅完全符合目前主流对 ECS 的设定,同时还带来诚意满满的 Jobs 系统,Jobs 背后的思想是目前业界对 ECS 模型面向多核进行性能优化的主流思路。 这也是为推广 ECS 所做的底层工作,毕竟有这些令人垂涎的性能蛋糕,才可以吸引更多的团队更新 Unity 版本。 当然这种优化对于一些需要乱序访问的场景就帮上忙,实际业务中也一定会遇到是很完美的 System 场景,但是这已经是框架在底层能做的非常有用的事情ECS 和 GameObject 中的数据是相互可见的。过一般情况下老项目中核心的数据基本都有非常严重的依赖问题,太好移动,这种兼容性带来的性能提升可能需要一定的重构才能逐步显现出来。

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    四件简单的事情,帮助改善部署过程

    在此设置的早期,我们已将运行状况检查失败的服务部署到AWS ECS。提交ID与要部署的ID匹配。 ECS将启动新任务,验证目标组中配置的运行状况检查终端节点,并且只有当它通过时,它才会耗尽旧任务并启用新服务。过去,我多次看到部署新的ECS任务,然后始终处于启动和失败的循环中。 部署工具对要部署的提交ID和运行状况检查提交ID进行验证。当它们匹配时,部署将止。这一简单的设置节省30多分钟的时间来确定问题,并避免问题投入生产。 蓝绿部署使您可以运行两个同版本的应用程序,而一个运行实时流量。您可以通过几种同的方式进行设置。过去,我在ECS中运行过两个版本的应用程序,都指向同一个数据库。 您需要确保将列删除延迟到两个版本都需要它为止。为在v1.0.3或v1.0.5之间进行切换,AWS ALB设置两个规则,一个规则用于蓝色,另一个规则用于绿色。

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    高并发口罩抢购项目架构演进记录&优化经验分享

    这样架构设计:优点:增加高可用性,扩展负载能力;缺点:对流量预估足,静态页面也在 ECS 上,因此 SLB 的出带宽一度达到最大值 5.X G,并发高达 22w+。 200 个机器,再多 SLB 也扛,导致老程序刚承接的时候再度挂掉;5 号使用这个架构上线,7 分钟库存售罄,且体验极度流程,丝般顺滑,健康同学开发的新程序真是太爽的。 这样架构设计:优点:静态加速降低SLB带宽,动态回源,无跨域问题,切换方便;缺点:仍需手工设置,镜像部署ecs方便,如果时间充足,可以直接上容器的架构该有多美好呢,一个 scale 可以扩出来几十上百的 总结 时间紧任务重,遇到N多的坑:vcpu 购买额度;SLB 后端挂载额度;客户余额足欠费机;域名服务商解析需要联系客服才能添加;第一次考虑 CDN 架构的时候未考虑跨域问题;新程序开发期间未连接主库测试 数量,ECS 配置统一;Nginx 反代后端 upstream 无效端口去除;云助手批量处理服务,参数优化,添加实例标识;(划重点,大家批量使用 ECS,可以考虑利用云助手这个产品)云监控大盘监控,ECS

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    重启 docker 服务、Docker 重启

    我的情况 :重启阿里云 ECS 服务器后,一切服务都。重启 XXX 服务通用命令:service xxx restartservice docker restart?这样就重启成功。 再把容器重启就行:?

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    使用Cloud Toolkit部署SpringBoot项目到服务器

    由于我们经常发布项目到测试服,在测试服上调试一些本地无法调试的东西,所以出现各种打包,然后上传、启动,时间都耗费在这无聊的事情上面,偶然在网上看到IntelliJ IDEA有 Cloud Toolkit 这一个功能决定 Cloud Toolkit 强大的之处就是可以使得每个开发者受益,它其实并是和阿里云厂商强绑定的。我会在下文重点测评下这个功能。 Deploy to ECS:这里的 ECS 指的阿里云的 ECS,如果你的服务部署在阿里云 ECS 上,可以选择使用这个功能,获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。 Deploy to CS K8s:在云原生时代,很多应用使用容器化的方式进行部署,Cloud Toolkit 这一点做的还是错的,已经具备容器化部署的能力,具有一定的前瞻性。 APP_NAME} is already running. pid=${pid} else nohup java -jar ${APP_NAME} >robotcenter.out 2>&1 & fi} #止方法

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    【远程办公】5分钟实现内网穿透

    设备可能处于路由器后,或者运营商因为IP地址短缺给你分配公网IP地址。如果我们想直接访问到这些设备,一般非常麻烦。 我们在2016年提供一个ngrok 的免费服务,并且分享搭建的步骤可以参考《Angrok 一个内网穿透服务》 ,搭建步骤对于一般的用户非常友好,后边也就相关的服务转向 frp。 开始动手准备工作搭建一个完整的frp服务,我们需要公网IP 的 ECS 一台域名 (若需要解析则需要)安装 frp (frps)服务端下载 frp 安装包https:github.comfatedierfrpreleasesdownloadv0.31.1frp 根据操作系统下载同版本自定义域名访问内网服务修改 frpc.iniserver_addr = ECS的公网IPserver_port = 7000 type = httplocal_port = 本地目标服务的端口

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    Science | 基于网络的iPSC衍生细胞筛选揭示治疗心脏瓣膜疾病的候选药物

    在这项工作中,作者进行基于网络的药物筛选以识别小分子,这些小分子纠正来自患有AV狭窄和CAVD的患者在iPSC衍生的EC中,由N1单倍剂量足引起的基因网络失调。 2方法N1单倍剂量足引起的失调基因网络图谱 为绘制被N1单倍型足破坏的基因网络图谱,并识别将网络改回正常状态的小分子,作者设计一种靶向RNA-seq策略,可检测119个签名基因或修正同基因细胞的表达 当绘制在两个主要成分上时,经验证的分子处理的N1单倍体ECs与未经验证的分子处理的ECs更接近于WT ECs(图1C)。 类似地,N1-单倍性足的iPSC衍生的EC,SOX7和TCF4 在cBAV ECs中显着上调,在cTAV ECs中呈上调趋势,并通过XCT790校正为正常(图3E)。 当用XCT79o治疗在1个月大时AV峰速度增加和整个瓣膜的血压梯度升高的小鼠子集时,观察到治疗一个月内某些小鼠的进展止甚至逆转((图4C)。

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    Winserver下的Hyper-v “未在远程桌面会话中捕获到鼠标”

    服务器相关的知识点:http:www.cnblogs.comdunitianp4822808.html#iis场景:在自己Win10的PC连接WinServer 2012的服务器,服务器的Hyper中装个 Win7的靶机,Win7系统鼠标能用(键盘可以)猜测:估计和VwareTools差多,装就蛋疼? 可以用~? 就是能访问网站的解决方案http:www.cnblogs.comdunitianp4977261.htmlhttp:www.cnblogs.comdunitianp4977244.html3.ECS Linux 服务器解除ssh登陆后被锁定或暂输入输出的终端http:www.cnblogs.comdunitianp4970780.html4.ECS Linux 服务器公钥秘钥SSH登录http:www.cnblogs.comdunitianp4970813

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    AliYunDun关闭

    止阿里云盾AliYunDun服务解决大量写磁盘问题-小内存ECS服务器阿里云数据库在没备案,涉及大量IO操作时会自动启动阿里云盾这个服务,会导致服务器变得很卡关闭服务:service aegis stop

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    如何利用开源DevOps工具完成云上的自动运维

    实际应用场景应用场景解析一某应用为增大吞吐量,做流量的均衡处理,在整个的基础设施架构中,选择两台ECS挂在SOB的一个基础设施。 按照传统的操作方式,先将已经安装好应用的ECS打上快照,然后生成镜像,基于此镜象创建ECS,再添加到SLB当中,同样这里面省略若干的配置步骤。? 在创建ECS的时候,选择Packer打出来镜像ID。在变更的时候,我们只需要修改Terraform的模板,把ECS变量的参数加一,执行变更就可以。 多个工具组合案例用Packer制作镜像,制作镜像之后会生成镜像ID,然后用Terraform的模板镜像ID创建ECS,这个ECS就自带所要提供的服务的应用。 很多用户在做弹性伸缩的时候呢会遇到一个麻烦,就是在最初的时候,ECS所用到的镜像是只有一个操作系统的镜像,是没有服务的,创建出来之后能够直接使用。

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    CentOS 7下安装配置Nginx

    默认的网站目录为: usrsharenginxhtml默认的配置文件为:etcnginxnginx.conf自定义配置文件目录为: etcnginxconf.d三、开启端口 80 和 443如果你的服务器打开防火墙 具体操作路径: 阿里云 ECS 服务器 -》 安全组 -》 配置规则 -》 安全组规则 -》 入方向 -》 添加安全组规则端口范围: 比如你要打开 80 端口,这里就填写 8080 。 四、操作 Nginx1.启动 Nginxsystemctl start nginx2.止 Nginxsystemctl stop nginx3.重启 Nginxsystemctl restart nginx4 今后有可能会缩短这个时间, 过都是自动的, 你用关心.2. 配置 nginx删除etcnginxnginx.conf中的 server 部分代码。 $args;}其中: root usrsharenginxhtml; 表示网站文件目录,后面的分号可省略。

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    ECS、BCC、CVM...

    很多人解云服务器的定义和用途。云服务器是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务,帮助用户快速构建更稳定、安全的应用,提升运维效率,降低 IT 成本,使用户更专注于核心业务创新。 同的厂家对云服务器的缩写词是一样的,阿里云管它叫ECS,腾讯云管它叫CVM,百度云管它叫BCC。相比传统服务器,云服务器优势主要体现在可以弹性扩容,稳定性更高、节省成本,而且安全系数也更高。 二、 弹性云服务器:可以自由配置 CPU、内存、带宽,可随时升级;升级配置数据丢失,业务暂时间可控; 传统服务器:固定配置,难以满足各类需求;改配置需硬件升级,周期长,服务止时间可控。 五、 可用性云服务器:丰富的操作系统和应用软件,通过镜像可一键简单部署;同一镜像可在多台 ECS 中快速复制环境,轻松扩展; 传统服务器:几乎提供任何软件支持新增服务器需人工重复所有的部署操作六、 可拓展性云服务器 现在明显已经在朝这个方向在快步前进,无论是技术专业的团队还是激情澎湃的个人站长,利用好云服务器,是可以大大节约自己的时间和经济成本的。

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    MySQL从库server-id相同会发生什么情况?

    今天中午,尝试着将线上rds的一套主从复制架构重新给搭建成一主两从的架构,在搭建的过程中,遇到一些有意思的问题,记录一下:搭建主从复制的架构图如下:步骤1,当前复制关系为线上rds和本地ECS的主从关系 ,是因为我们第2步中使用拷贝的方式,导致两个ECS从库拥有相同的Server id和uuid,在MySQL5.7.16的版本中,Server-id是可以支持动态修改的,我们使用下面的SQL进行修改:mysql 主从关系断开。 可以看到,左侧的server-id改成4310,复制重新建立,右侧的复制关系又断开,报错内容跟左边的一致。 于是我们又修改右侧ECS的uuid值,然后重新启动右侧的ECS实例,搭建复制关系,发现问题已经解决,实现我们想要一主多从的结果。

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    阿里面试题及答案详解(一)(逐行代码注释并附解题思路)

    2、最后还让你基于ES6语法编写ECS、RDS这两个类,说明要用到的是ES6当中的类。3、通用属性为父类(Product),特有属性为子类(ECS、RDS)。 根据以上三点,以下代码就出炉: 定义父类,名字是自己取的class Product {} 定义子类ECS继承父类Productclass ECS extends Product {} 定义子类RDS 中,记得这里属性是需要通过接收参数赋值的,否则后面就没法玩。 添加实例(instance)属性 定义子类ECS继承父类Productclass ECS extends Product { 接收通用属性_id,_region,_name与独有的实例(instance 继承父类Productclass ECS extends Product { 接收通用属性_id,_region,_name与独有的实例(instance)属性 constructor(_id, _

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    使用容器构建微服务体系结构

    这个接口为 Web 服务器在处理来自浏览器的 HTTP 请求时执行脚本(通常用 Perl 编写)提供一种方式。CGI 体系结构能很好地扩展,因为 Perl 进程将针对脚本资源的每个传入请求启动。 为解决这个问题,当时流行的 Web 服务器增加对模块的支持。 要推出运行在给定主机上的服务的新版本,可以简单地止正在运行的容器,并使用最新版本的服务代码启动基于 Docker 镜像的新容器。在主机上运行的所有其他容器都会受到此更改的影响。 像 Amazon ECS 这样的容器管理解决方案也简化 “service discovery (服务发现)” 的实现。 我们简要介绍如何将微服务定义为 Amazon ECS 中的任务,但在分布式系统中使用容器远远超出微服务。

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