本文探讨了Linux运维工程师必须掌握的关键技能，以满足不断增长的技术需求。涵盖了操作系统管理、网络配置、安全性、脚本编程等方面的技能要求，旨在为Linux运维工程师提供指导，并帮助他们在竞争激烈的IT行业中脱颖而出。
Ansible playbook允许用户使用自定义的变量，不过当变量过大，或者太复杂时，无论是在playbbok中通过vars定义，还是在单独的变量文件中定义，可读性都比较差，而且不够灵活。
正好在最近，看到了一篇不错的资料，其中对于Linux入门学习的描述极其详尽，因此特别摘抄其中段落，制作成思维导图分享给大家。
作为互联网的幕后英雄，Linux运维工程师长期隐匿在大众认知范围之外，关于运维的讨论仍旧是一片无人涉足的荒漠。在某知名行业研究调查结果中，非互联网从业者对于运维相关问题的回复有三个高频词汇是：不知道、没听过、网管。当调查人员告诉他们科幻电影中展示黑客高超技巧时的命令行界面正是大多数运维工程师每日工作环境时，他们发出极其一致的惊叹。
运维工程师这个岗位不同于后端开发岗位，到底运维工程师平时做什么？老司机告诉你：正规的运维工作是什么的?。而且这个岗位对技能要求是越来越高，不仅仅要求需要知识的深度，还要求要有一定的广度，深度就是需
Docker提供了一种将应用程序安全，隔离运行的一种方式，能够将应用程序依赖和库文件打包在一个容器中，后续再任何地方运行起来即可，其包含了应用程序所依赖相关环境，一次构建，任意运行（build once，run anywhere）
文章架构如下：（待补充）1. 压测理论关于压力测试不得不说的二三事并发线程数、QPS与平均耗时的关系2. 压测服务部署2.1 Coding平台Jmeter-Suite压测工具部署文档Coding平台项目构建指南2.2 TCPS压测平台TCPS压测平台接入私有集群教程2.3 Jmeter分布式部署Jmeter分布式压测环境搭建(windows & linux)3. 压测脚本编写3.1 安装篇（待补充）3.2 使用篇3.2.1 基础入门篇Jmeter压测工具入门篇Mac OS下Jmeter的入门操作3.2.2
作者：Brendan Burns, Eddie Villalba, Dave Strebel, Lachlan Evenson
https://mp.weixin.qq.com/s/Hux2KGcRZY-BafmTpBUs4A
随着 kubernetes 的快速发展，很多应用都在往 kubernetes 上面迁移，现阶段对于无状态应用的迁移是非常容易做到的，但是对于有状态应用的迁移还是有一定门槛的，主要是有状态应用的运行方式各有不同，比如 MySQL、MongoDB、Redis 这些应用运行的方式方法都不太相同，特别是对于线上环境需要高可用的集群模式的时候，则差别就更大了，这就导致了有状态应用向 Kubernetes 的迁移必然进度会很慢。现在比较好的解决方案就是针对有状态应用开发对应的 Operator 应用，比如 prometheus-operator、etcd-operator 等等，关于 Operator 的开发，可以查看前面的一篇入门文章：Kubernetes Operator 快速入门教程 以了解更多信息。
面对大量用户访问、高并发请求，海量数据，可以使用高性能的服务器、大型数据库，存储设备，高性能Web服务器，采用高效率的编程语言比如(Go，Scala)等，当单机容量达到极限时，我们需要考虑业务拆分和分布式部署，来解决大型网站访问量大，并发量高，海量数据的问题。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 一文搞定 KubeKey v3.1.1 离线部署原生 Kubernetes v1.28.8。
在近期的技术分享中，我们实战讨论了Kubernetes 集群 Worker 节点的扩容。文章发布后，我收到了社区成员的反馈，询问控制节点的扩容是否可行。我的回答是：绝对可以。
在研究 Prometheus 时，了解到它的本地存储存在的一些缺陷，以及 ClickHouse 的适用场景和优势。而业内也确实存在 Prometheus 存储方案采用 ClickHouse 的情况，所以对这点做了一个简单的调研。k8s 基于监控的自动扩容，目前了解到的方案主要是基于 Prometheus，所以深入了解 k8s 架构和 Prometheus 的相关技术与方案是目前在进行中的技术储备。
需要注意的是，修改操作系统的DNS缓存配置和管理可能需要管理员权限，且不同操作系统的配置方式可能有所不同。建议在进行相关操作前先查阅操作系统的相关文档或咨询系统管理员。
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什么是Docker？对于很多不了解Docker技术的人来说，Docker可能只是一条“蓝色的鲸鱼”。实际上，Docker技术的流行，还是因为开发人员对它的认可。目前，大部分的互联网公司都在使用docker，包括腾讯、京东、美团、新浪等等，腾讯的盖亚，就是基于docker的，可见docker对于一名开发人员的重要性。
http://mirrors.aliyun.com/centos/7.9.2009/isos/x86_64/
本期文章是K8s系列第5篇，主要是实战使用Service暴露应用。通过本期文章：我们将学习了解 Kubernetes 中的 Service，学习标签(Label) 和 标签选择器(Label Selector) 对象如何与 Service 关联，最后在 Kubernetes 集群外用 Service 暴露应用。
服务器负载过高该怎么办? 服务器负载过高该怎么办?不管是网站服务器，应用程序还是游戏服务器有时候都会面临超出服务器配置的访问，当大量流量访问中国香港服务器时就会导致香港服务器负载过高，遇见这种情况我们
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
上一期我们完成了 KubeSphere 和 Kubernetes 补丁版本升级实战 , 本期我们实战如何利用 KubeKey 实现 Kubernetes 次要版本升级。
作者 | Loraine Lawson 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 人们都很吝啬。这是 David Flanagan 在他的 YouTube 系列节目“Klustered”中修复了 50 多个故意破坏的 Kubernetes 集群所学到的第一件事。 在一个案例中，提交者用 unicode doppleganger 替换了一个'c'字符——它在终端输出上看起来与 c 相同——从而导致了一个错误，这造成了 Flanagan 对自己以及对其修补集群的能力产生了怀疑。 Flanagan
今天带来的是2022全新升级的 《Java岗面试核心MCA版》 ，这个版本里面不仅仅包含了面试题，还有更多的技术难点、 大厂算法、实战项目、简历模板 等等， 全册接近1700页 ！相比上一个版本的287页，升级了多少内容可想而知！！！
目前有多种 Eureka-Server 访问地址的配置方式，本文只分享 Eureka 1.x 的配置，不包含 Eureka 1.x 对 Eureka 2.x 的兼容配置：
Kubernetes中的Service是一种网络抽象，用于将一组Pod暴露给其他组件，例如其他Pod或外部用户。Service可以作为一个负载均衡器，为一组Pod提供单一的IP地址和DNS名称，并通过选择器来将流量路由到这些Pod。
01 高可用 负载均衡（负载均衡算法） 反向代理 服务隔离 服务限流 服务降级（自动优雅降级） 失效转移 超时重试（代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时） 回滚机制（上
在"容器技术革命"中，K8S俨然已经成为容器技术的事实标准，各个知名互联网企业前仆后继地拥抱云原生，争先恐后地把容器和K8S作为战略重心之一。
对于一个不了解运维究竟是做什么的同学，可能或多或少的有听过相关话题的讨论和经过一番搜索所知有了短浅的认识。原来运维就是每天很苦逼的在机房工作，甚至可能干着一些搬服务器、上架服务器、整理网线、打标签、调试网络设备等一系列环节。
虽然说牛逼的公司都有那么几个牛逼的运维团队，牛逼的运维团队都有着神秘黑科技般敲代码的姿势；本人虽然不是一个运维工程师，但是自己比较爱倒腾这些东西，会那么一点点运维姿势，虽然不算专业，但是还是可以在linux平台下敲一敲代码。去年由于自己业余时间搞了一个app项目，当时自己兼任后端开发，又同时兼任运维，经过多少个夜晚才把后端API网关 搭建起来，当时技术选型主要使用微服务架构，说到微服务架构，也就少不了分布式集群，那就更少不了Consul 。今天搭建Consul 服务也是为了自己后面的学习和分享使用(之前在生产环境搭建过，本来可以直接拿来用，只是后面应用停掉了，服务器也就下掉了)，故特意把前几天阿里云活动价买的服务器用起来，准备再次搭建Consul服务，以供后续方便拿来即用。
2020年9月 VOL:05 容器产品新特性 9月上新 腾讯云边缘服务TKE Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 1.支持腾讯云 ECM 安全组。用户通过边缘容器控制台购买腾讯云边缘计算机器资源时可以选择节点安全组进行安全管理。 2.上线边缘节点权限收敛方案。该特性自动启用，无须用户操作，能够有
本文将详细介绍相关技术栈的构成组件，包括 HAProxy、Corosync、Pacemaker、dnsmasq、cloud-init、LVM、Gluster、Docker 等概念。
1.通常我们部署的eureka节点多于两个，根据实际需求，只需要将相邻节点进行相互注册(eureka节点形成环状)，就达到了高可用性集群，任何一个eureka节点挂掉不会受到影响。
ok!~又是一次超级烧脑的故障处理过程,这次故障还是非常考验推理及基础知识的扎实性的.
目前HTTP协议，乃至WebSocket协议，乃至采用了MQTT协议的WebSocket协议，都不可避免的使用了Nginx。所谓病从口入，祸从口出。作为入口，Nginx承担的责任非常的重要。假如某个时刻不能用了，那可真是灾难。
服务发现就是一种提供服务发布和查找的服务，是基于服务架构（SOA）的核心服务，需具备以下关键特性：
在我们针对某个目标进行信息收集时，获取二级域名可能是我们最重要的环节，公司越大，使用的多级域名越多，收集到域名之后，想要做端口扫描话，直接针对域名做扫描吗？
我曾经面试过一家企业，当时描述完我在老东家完成的微服务架构后，面试官问了我一个问题：
CoreDNS 是一个开源的域名系统（DNS）服务器和DNS查询解析器。它是一个轻量级、可扩展的DNS服务器，专门设计用于在 Kubernetes 等容器编排平台上提供服务发现和DNS解析功能。以下是关于 CoreDNS 的一些重要信息：
MongoDB是NoSQL排名第一的数据库，Docker是最流行的容器引擎，Kubernetes是谷歌开源的容器编排工具！Kubernetes和Docker使MongoDB的开发运维部署变得更加简单和强大。
Kubernetes 是为运行分布式集群而建立的，分布式系统的本质使得网络成为 Kubernetes 的核心和必要组成部分，了解 Kubernetes 网络模型可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。
当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。
随着互联网的爆炸性增长及其在我们生活中日益重要的作用，互联网上的流量急剧增加，并且每年以超过100％的速度增长。服务器上的工作负载正在迅速增加，因此服务器很容易在短时间内过载，尤其是对于流行的网站。为了克服服务器的过载问题，有两种解决方案。一种是单服务器解决方案，即将服务器升级到性能更高的服务器，但是当请求增加时很快就会超载，因此我们必须再次升级，升级过程复杂且成本高。另一种是多服务器解决方案，即在服务器集群上构建可扩展的网络服务系统。当负载增加时，我们可以简单地将新服务器或更多服务器添加到集群中以满足不断增长的请求，而商用服务器具有最高的性能/成本比。因此，为网络服务构建服务器集群系统更具可扩展性和成本效益。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
在实际环境中，集群成员的ip可能不会提前知道。如使用dhcp自动获取的情况，在这些情况下，使用自动发现来引导etcdetcd集群，而不是指定静态配置，这个过程被称为“发现”。
支付宝下单，openapi.alipay.com就是传说中的支付宝网关名。 所有的所有配置好以后，包括pid、appid以及RSA私钥、公钥和支付宝公钥。 支付系统采用了，dubbo+springMvc实现负载均衡集群(采用roundrobin轮询的方式)，这里只部署了2台服务。假设这里是服务器A 192.168.1.180 服务器B 192.168.1.181 好了，开始下蛋了，服务器A下单成功，继续下单，轮询到B的时候事故出现了： java.net.UnknownHostException: open
将不同功能分离部署可以实现一定程度的伸缩性，但是随着网站的访问量逐步增加，即使分离到最小粒度的独立部署，单一的服务器也不能满足业务规模的要求。因此必须使用服务器集群，即将相同服务部署在多态服务器上构成一个集群整体对外提供服务。
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
1,什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 （一）HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被
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