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Linux运维师(连载)-RabbitMQ消息队列-05

1、Linux上安装 作者:磊哥 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/379643761 来源:知乎 著作权归作者所有。 3、Linux上安装 1、安装 erlang 添加yum支持 [root@xulei.com ~]# cd /usr/local/src/ [root@xulei.com ~]# mkdir rabbitmq

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Linux运维师(连载)-RabbitMQ消息队列-06

关于虚拟主机,Virtual Host,其实是一个虚拟概念,类似于权限控制组,一个Virtual Host里面可以有若干个Exchange和Queue,但是权限...

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    Linux运维师(连载)缓存服务 Redis -10

    为了帮助理解主服务器关闭持久化时自动拉起的危险性,参考一下以下会导致主从服务器数据全部丢失的例子:

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    Linux运维师(连载)缓存服务 Redis -11

    主从刚刚连接的时候,进行全同步;全同步结束后,进行部分同步。当然,如果有需要,slave 在任何时候都可以发起全同步。

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    Linux运维师(连载)缓存服务 Redis -06

    应用场景 常规数:微博数,粉丝数等。 3、Hash(字典) 我们可以将Redis中的Hashes类型看成具有String Key和String Value的map容器。

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    Linux运维师(连载)缓存服务 Redis -01

    缓存服务 Redis -01 一、Redis 简介 image.png Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对(key-value)存储数据库。 image.png 数据来源:https://db-engines.com/en/ranking Redis采用内存(In-Memory)数据(DataSet) 。 支持多种数据类型,支持字符串(string)、列表(list)、合(set)、散列(hash)、有序合(zset) 五种数据类型 运行于大多数 POSIX 系统,如Linux、*BSD、OS X等。

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    Linux运维师(连载)缓存服务 Redis -02

    2、Redis 特性 高速读写,数据类型丰富 支持持久化,多种内存分配及回收策略 支持弱事务,消息队列、消息订阅 支持高可用,支持分布式分片 3、企业缓存数据库解决方案对比 1、Memcached 优点:高性能读写、单一数据类型、支持客户端式分布式、一致性hash多核结、多线程读写性能高。 缺点:无持久化、节点故障可能出现缓存穿透、分布式需要客户端实现、跨房数据同步困难、扩容复杂度高 2、Redis 优点:高性能读写、多数据类型支持、数据持久化、高可用、支持自定义虚拟内存、支持分布式分片 缺点:多线程读写较Memcached慢 3、Tair 官方网站:http://tair.taobao.org 优点:高性能读写、支持三种存储引擎(ddb、rdb、ldb)、支持高可用、支持分布式分片

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    Linux运维师(连载)缓存服务 Redis -03

    允许远程登录: bind 127.0.0.1 改为 bind 0.0.0.0 (可选)

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    Linux运维师(连载)缓存服务 Redis -04

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    Linux介绍

    根据功能划分为两大类: 高可用 负载均衡 高可用通常为两台服务器,一台工作,另外一台作为冗余,当提供服务的机器宕机,冗余将接替继续提供服务 实现高可用的开源软件有:heartbeat、keepalived 负载均衡,需要有一台服务器作为分发器,它负责把用户的请求分发给后端的服务器处理,在这个里,除了分发器外,就是给用户提供服务的服务器了,这些服务器数量至少为2 实现负载均衡的开源软件有LVS、keepalived

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    Linux、Keepalived—Nginx高可用搭建

    第十八章 Linux 18.1 介绍 Linux根据功能划分为两大类:高可用和负载均衡。 高可用 高可用通常为2台服务器,一台工作,另一台作为冗余,当提供服务的机器宕机时,冗余将接替继续提供服务。 负载均衡 负载均衡,需要有1台服务器作为分发器,它负责把用户的请求分发给后端的服务器处理,在这个里,除了分发器外就是给用户提供服务的服务器了,这些服务器数量至少为2台,所以负载均衡至少要 /bin/bash #时间变量,用于记录日志 d=`date --date today +%Y%m%d_%H:%M:%S` #nginx进程数量 n=`ps -C nginx --no-heading /bin/bash #时间变量,用于记录日志 d=`date --date today +%Y%m%d_%H:%M:%S` #nginx进程数量 n=`ps -C nginx --no-heading

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    一图看懂边缘整体

    导读:本文将对、边、端协同的边缘系统的整体进行梳理和分析。 作者:崔广章 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 边缘系统整体分为、边、端三部分,具体如图2-1所示。 ▲图2-1 边缘整体(点击图片可放大) 01 CPU支持X86和ARM;操作系统支持Linux、Windows和macOS;容器运行时支持Docker、Containerd和Cri-o; 编排使用Kubernetes,包括控制节点、节点和存储。 控制节点核心组件包括Kube-apiserver、Kube-controller-manager和Kube-scheduler,节点组件包括Kubelet和Kube-proxy,存储组件包括Etcd 02 边 CPU支持X86和ARM;操作系统支持Linux;容器运行时支持Docker;边缘编排使用KubeEdge,包括部分的CloudCore、边缘部分的EdgeCore和边缘存储SQLite

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    什么是linux?用来做什么?

    什么是linux基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,涉及通过互联网来提供动态容易扩展而且虚拟化的资源。 那么学习Linux可以从事什么岗位? Linux运维工程师:需要牢固掌握Linux基础及常见开源软件服务;掌握Shell,数据库,监控;熟练掌握阿里为首的公有搭建实战。 运维开发工程师:掌握Linux基础及常见开源软件服务;开发自动化、智能化、图形化运维管理平台与运维软件;提升运维秒级交付与标准化、快速维护能力减少运维故障发生。 师:学习Linux的岗位随着公司不同会设有不同的岗位随着市场需求的不断提升;Linux职位还会有更多的细分职位需要不断的去学习和挖掘! 技术体系中运维管理提供IaaS层、PaaS层、SaaS层资源的全生命周期的运维管理,实现物理资源、虚拟资源的统一管理,提供资源管理、统、监控调度、服务掌控等端到端的综合管理能力。

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    Kubernetes的

    在这篇博客文章中,我们概述了多解决方案的最低要求,从而使跨的流量更加可靠、安全和可观察。在后续的博客文章中,我们将讨论一些实现选项。 多从何而来? Kubernetes就像品客薯片——你不可能只有一个!事实上,像Zalando这样的组织大约有100个。通过运行多个,可以将每个的关注点分开。 这最终成为一个非常好的工具,允许以更灵活、更简单的方式建解决方案。 不幸的是,每个新的都增加了系统的复杂性。还有更多的内容需要管理、更新,并且需要处理上运行的所有应用程序之间的连接。 通过要求全局可见性,某些中的状态更改将影响所有。这将潜在的不同的移动到相同的故障区,并立即降低最大可能的规模。每个不再能够独立伸缩,而是由每个的大小定义最大伸缩。 一个中的任何错误配置,例如启动大量的pod,都能够DoS其他。这似乎与多个应该做的事情正好相反! 保持状态独立并通过复制管理更新,允许实现对更新进行筛选,以精确地获得所需的数据。

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    零基础到精通Linux,从这篇文章开始

    第三阶段:企业级Linux工程师 1、全面讲解企业级LNMP及12条策略建议,实现互联网电子商务、博客、论坛等实战案例 2、专业压测评估体系,从并发、响应时间、持久连接、pv、峰值、带宽,以及 系统师&运维师 1、全面介绍缓存技术要点,讲解数据流式化、代理式缓存、旁路式缓存、缓存法、缓存设定策略、一致性哈希法优劣势等 2、全面讲解正向代理、反向代理机制,实战实现Nginx反向代理负载均衡 ,运用LVS、Haproxy、Vamish、 Nginx、tomcat、MySQL等实现高并发运维体系Web,实现分布式存储Fastdfs和mogileFS 4、全面讲解MySQL—主多从、 ,持续化成,实现Devops运维管理模型及。 7、实现基于k8s的企业级容器管理,以及docker容器的服务应用,实现私有方案 8、全面讲解大众点评、美团、滴滴、饿了么等亿级别PV大型互联网方案,以及设规范,包含负载均衡、缓存、高可用

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    边缘贡献再获CNCF官方点赞

    文章介绍了边缘OpenYurt 在边端如何使用轻量级runtime WasmEdge。其中,谐边缘研发实习生晋晨主要负责实验操作部分,包括实验记录工作。 其中,EdgeStack®智能边缘平台基于轻量级容器编排框边端协同技术,打造“+边缘+端”的边端协同,将容器能力下沉至边缘节点,可支撑百万级边缘节点和设备接入。 HC-EdgeStack® 边缘平台图 使用 OpenYurt 管理 WasmEdge | 轻量级边缘方案 作者:晋晨(OpenYurt)Vivian Hu(WasmEdge)边缘[1 ] 是一种分布式应用,将资源(例如 CPU 和存储)放置在靠近数据源的位置。 然而,与数据中心的类似,边缘也面临着跨异设备和网络的工作负载分发、管理和编排等挑战。为了应对以上中的这些挑战,很多开发者会选择基于容器的解决方案。

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