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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(应用删除不可恢复)。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。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud EDAS Agent是EDAS中安装在用户ECS上,主要用于EDAS服务集群与部署在相应的ECS上的应用程序之间进行通信的Daemon程序,在运行的过程中主要承担应用管理、状态回报、信息获取等功能,Edas 如果安装Agent的过程中发现卸载Java,说明指定的JDK版本与安装版本不一致;如果EDAS Agent心跳止了, 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

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ovirt 上创建vm模板的创建与使用

blog.csdn.netwh211212articledetails79977816 ovirt 上创建vm模板安装初始化虚拟机CentOS7 (笔者虚机暂时只有C7,C6),后面会加入更多的镜像及vm模板如下如:以aniu-ecs usrshareovirt-guest-agentcontainer-list with root privileges on behalf of ovirtagent等待一会到ovirt管理界面查看aniu-ecs 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,笔者用不到# 修改主机名编辑hosts# hostnamectl set-hostname ecs 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,设置了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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    四件简单的事情,帮助改善部署过程

    如果您已运行ECS服务,则知道AWS可以出色地完成工作,允许您以对当前正在运行的服务影响最小的方式部署ECS任务的新版本。 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,我多次看到部署了新的ECS任务,然后始终处于启动和失败的循环中。 唯一的选择是查看CloudWatch日志,您会看到您的服务每分钟启动和止。可能要花一些时间通过具有提交ID或版本的应用程序运行状况检查,以及进行蓝绿色部署,我们能够捕获部署失败。 当它们不匹配时,部署将止。这一简单的设置节省了30多分钟的时间来确定问题,并避免了问题投入生产。 当我们在Apigee一设计应用程序和基础结构时,我们实现了这个概念。从操作方面与Engineering一工作,我们设计了多租户应用程序,以在2个或更多应用程序Pod上运行客户。

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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

    2月2号晚上22点左右的原始架构客户端走 HTTPS 协议直接访问 ECSECS 上使用 Nginx 监听 HTTPS 443 端口;Nginx 反代 Tomcat,Nginx 处理静态文件,Tomcat 总结 时间紧任务重,遇到了N多的坑:vcpu 购买额度;SLB 后端挂载额度;客户余额不足欠费机;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 主库乱码);第一次(3号)被打挂的时候只关注了 SLB 的流量,未详细分析失败最多的环节;上线前压测缺失,纯靠人工测试功能;压测靠人手一台 Jmeter(4号晚上到5号早上引入了 PTS 进行压测);突然想来客户原始的程序是放在 成果统计(采样分析)最后上线的三代架构,为了保险见上了 150 台机器,但是根据活动期间的观察,以及对压测结果的评估,上 50 台机器应该就可以抗住了,从持续 5 小时一直崩溃被终端用户骂街,到 7 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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    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

    N1是一种跨膜受体,可响应流体剪切应力而裂解,导致细胞内结构域的核易位,转录调节剂的作用。 为了增强用于选择初始候选对象的算法多样性,作者还使用了完整的团聚方法,使经过处理的N1-单倍型EC与WTEC聚集在一(图1D)。 当绘制在两个主要成分上时,经验证的分子处理的N1单倍体不足ECs与未经验证的分子处理的ECs更接近于WT ECs(图1C)。 作者将Fmoc-leu用作阴性对照,该分子可在初始筛选中促进NI +- ECs归类为WT。试验结果表明, XCT790处理的ECs与WT ECs的转录谱密切相关(图2A)。? 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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    Python操作腾讯云CVM

    一、背景客户有需求在非工作时间将腾讯云CVM机,工作时间又开来,止可以在系统内写定时任务来,但启动需要在腾讯云平台,就需要使用腾讯云的API来进行操作,还好腾讯云SDK for Python ,简单记录下 return: # 设置参数 request = models.RebootInstancesRequest() request.InstanceIds=self.instance_list # 发请求 response = self.clentoper.RebootInstances(request) self.logger.info(public ecs *** reboot successful

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    MQ45# 实战|RocketMQ不同可用区导致消费不均衡

    原来部署到ECS上的服务没有积压情况,准备往容器迁移。下面是业务同学做的排除测试,另外容器当前在JK可用区部署,而MQ集群部署在BGF区。 回退到原ECS部署积压消失在原可用区申请扩容ECS未出现积压在新的可用区JK申请ECS出现积压备注: 很明显该积压与可用区有关系。 二、积压监控在迁移容器的过程中,同时有容器消费和ECS消费的节点,通过分区积压进行对比。ECS消费分区积压监控备注: 明显ECS的节点没有什么积压。 四、解决措施既然由于可用区延迟引,可以考虑一下几种措施:1.将MQ集群迁移到JK可用区由于其他可用区还有重要业务,明显不可行。 3.提高消费能力通过提高部署容器节点和增加消费线程池大小来提高消费能力可以到立竿见影的效果。----

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    数栈技术分享:OTS数据迁移——我们不生产数据,我们是大数据的搬运工

    binbashnohup python datax.py del_table_1.json --jvm=-Xms16G -Xmx16G > del_table_1.log &2、 数据迁移在不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 若采用hive统计行数会耗时太久,所以对于这个表使用datax将OTS数据导入oss的方式进行内容统计,具体操作如下:进入脚本所在路径 登录上述表格对应的ECS,进入datax所在路径;执行内容校验 a .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 binbashnohup python datax.py del_table.json --jvm=-Xms16G -Xmx16G>del_table.log &2)数据迁移在源环境止服务的情况下把双写模式中的增量表全量迁移以及其余小表全部迁移到目标环境内对应的数据表

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    处理网络超时问题的最佳实践

    tcp.analysis.retransmission结果确实没有看到任何一个丢包,这个也反证了该问题并非由丢包引。如果不是丢包引,那为什么会产生问题呢?这时候需要进一步来分析抓包。 2> 临时解决方案是调整增大ECS上设置的客户端超时时间。 ECS内网访问自建Redis超时的例子ECS访问云服务RDSCache或者自建数据库Cache超时是另外一类问题,下面用一个ECS内网访问字节Redis超时来说明这类问题。 因为问题偶发,需要在客户端利用tcpdump -C -W参数部署循环抓包,问题出现后止循环抓包来查看。抓包分析拿到抓包后,同样先看有没有丢包重传,结果是没有发现丢包重传。 总结本文介绍了业务日志里面报超时问题处理来需要考虑的两个层面:云基础设施层和业务软件层。

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    如何设置宝塔面板优化 php 服务器性能

    而且很多人用 avada、The 7、newspaper、Enfold、Betheme、 Richer 等耗费系统资源的 wordpress 模板,如果不做额外优化真的打开很慢,比如一个朋友使用阿里云 ECS 要知道国内带宽成本极高,一台云服务器接近一半成本是带宽费用,普通网站 1M 带宽步也不错了而他买了 5M 还慢,所以不优化一下真的不好意思让客户上来看。 宝塔面板是我们再熟悉不过的国产 Linux 面板了,目前在国内可以说是风声水,用户量不断上涨。有关宝塔面板的安装使用在魏艾斯博客里面已经写过很多了,不再啰嗦。 03.png4、php 配置调整同样在 php 管理的配置修改中,memory_limit 脚本内存限制修改成 256M,这样 wordpress 跑来更顺畅了;upload_max_filesize 8、像本文开头提到的群友网站高清图片较多的,如果达到几千张且还要不增加的话,建议在购买阿里云 ECS 云服务器的基础上搭配阿里云存储 OSS,把图片分流到 OSS 存储空间上去,ECS 只放程序部分,

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    使用容器构建微服务体系结构

    也就是说,负责构建视图(views)的代码(即在页面上发布的 HTML 动态部分)与应用程序的业务逻辑混杂在一。 这听来可能与面向服务的体系结构(service-oriented architecture,SOA)完全相同,而微服务体系结构和 SOA 确实具有一些共同的特征。 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不会受到此更改的影响。 Amazon ECS API 可以与 Zookeeper 等第三方工具集成。也可以使用 Amazon ECS 来管理 Zookeeper 集群。 可以使用任务定义将包含 Zookeeper 集群的容器分组在一,并通过 Amazon ECS 服务安排在集群中的 Amazon EC2 主机上执行。

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

    来索引类型相关的对象.利用相同的方法也可以很容易的获取类型T的字符串名称.在rtti开启的情况下, 功能直接可获取.但不难发现, 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, 对应机制就摆了很重要的一点 而且不依赖rtti, 比较优雅的解决了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, 另外对某一类型T, 获取到的其实是类似 const char *__cdecl ecs template static constexpr auto name_pretty() { name_detail() is like: static constexpr const char* ecs std::string_view pretty_name = name_detail(); std::string_view prefix = static constexpr const char* ecs pretty_name; }#else template static constexpr auto name_pretty() { name_detail() is like const char *__cdecl ecs

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    当SRS遇到K8s:快速构建高并发直播集群

    在这个场景下,对比K8s和传统使用方式的差异: 对比ECSK8s说明申请ECS手动自动部署时,ECS需要手动申请,K8s自动申请安装包脚本镜像Docker方式更优,版本管理,可Cache看门狗手动自动SRS 异常退出由看门狗重新拉,非K8s需要手动安装,K8s自动管理和拉服务更换ECS手动自动ECS更换时,非K8s需要手动申请,修改SLB,安装服务,K8s自动迁移服务,更新SLB配置监听和保活等配置文件 VolumeECS需要手动管理配置;K8s配置在ConfigMap,通过Volume挂载为配置文件,扩容时不用变更扩容手动自动需要新开进程时,ECS需要申请部署和配置,K8s只需要修改Replicas数目即可 (也可自动扩容)发现手动自动Origin变更IP时,ECS需要手动修改配置,K8s自动通知边缘和自动发现SLB手动自动新增Edge时,ECS需要手动更新SLB配置,K8s自动更新SLB配置Step1:

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    当SRS遇到K8s:如何构建海量推流源站?

    在这个场景下,对比K8s和传统使用方式的差异:对比ECSK8s说明申请ECS手动自动部署时,ECS需要手动申请,K8s自动申请安装包脚本镜像Docker方式更优,版本管理,可Cache看门狗手动自动SRS 异常退出由看门狗重新拉,非K8s需要手动安装, K8s自动管理和拉服务更换ECS手动自动ECS更换时,非K8s需要手动申请,修改SLB,安装服务,K8s自动迁移服务,更新SLB配置监听和保活等配置文件 VolumeECS需要手动管理配置;K8s配置在ConfigMap,通过Volume挂载为配置文件,扩容时源站手动更新自动推送,边缘扩容自动更新扩容手动自动需要新开进程时,ECS需要申请部署和配置,K8s 只需要修改Replicas数目即可(也可自动扩容)发现手动自动Origin变更IP时,ECS需要手动修改配置,K8s在迁移源站Pod时会保持,或自动更新SLB手动自动新增Origin时,ECS需要手动安装和更新配置 ,K8s自动安装,手动更新但自动推送配置存储手动自动扩容存储时,ECS需要手动安装和更新,K8s会自动更新,不影响业务Step 1: 由于SRS和Nginx不在一个Pod可能也不在一个Node,需要创建依赖的

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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,一切服务都止了。重启 XXX 服务通用命令:service xxx restartservice docker restart?这样就重启成功了。

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    短信接口被恶意调用(二)肉搏战-阻止恶意请求

    )紧张的遭遇战险胜》,在解决了短信发送的问题后,长长地舒了口气,也就各忙各的事情去了,本以为应该是个完美的收场,哪知道只是泥泞道路的前一段,收场是收不了了,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不会被业务服务器处理,也不会去触发短信发送接口,但是请求依然会源源不断的到达服务器,而且丝毫没有止的意思。 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了 不能因为一个服务的错误,让用户去承受错误,不能让用户来为我们埋单,掉服务器的做法不可行,没有到那个地步,因此只能是自己去解决和维护。

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    ECS初探

    这样我们可以用菲涅尔反射, 来计算一束光线有多少反射出去(BRDF项),有多少进入物体内部进行次表面散射(Diffuse项), 然后把两部分加来就行了。 ECS早已有之,但是它真正在国内火来,应该要从《守望先锋》架构设计和网络同步算。在看完《守望先锋》架构设计和网络同步之后, 我接着看了一下Wiki。 不管怎么样,即然大家都在吹ECS,它肯定是有过人之处的。抱着试试看的态度,我模拟把我们游戏的客户端逻辑使用ECS进行落地。第一关就给我难住了,Component到底该如何拆分,拆分粒度是多大。 而所有系统最终是通过UID这个entity_id来关联来的。 这样只要我能定精准定义好每个结构的字段的含义,各种逻辑都根据数据的含义来执行相应的计算就好了,模块之间大幅解耦,我想这也是贴近ECS模型的一种实现。同样它也不是ECS,因为逻辑模块之间有相互调用。

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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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    azkaban群脚本

    包括: 第一步启动exec此时这列的值为0,下一步激活后变成1 第二步激活exec 第三步打开web页面 脚本代码(==注意修改自己的主机名和安装路径==) #!

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    azkaban群脚本

    包括: 第一步启动exec 此时这列的值为0,下一步激活后变成1 ? 第二步激活exec 第三步打开web页面 脚本代码(注意修改自己的主机名和安装路径)#!

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