种基础构件,包括队列、交换器、绑定、虚拟主机等,他们组成了AMQP协议消息通信的基础,而这些构件以元数据的形式存在
Rocky Linux 8.4 现已正式发布。Rocky Linux 是一个社区版的企业操作系统,旨在与 Red Hat Enterprise Linux 8.4 实现 100% 的 bug-for-bug 兼容。官方表示,由于这是 Rocky Linux 的第一个版本,所以发布说明只反映了各版本之间上游功能的变化。且不支持从 Rocky Linux 8.3 RC1、Rocky Linux 8.4 RC1 或任何其他候选版本迁移到 Rocky Linux 8.4。
很多事情说起来容易,做起来却很难,开始的时候就已经经历了各种选择,而开始才是一个真正开始。
之前的文章介绍过 VMware 在 VMworld 上宣布的太平洋项目 (Project Pacific) ,这是 vSphere 向 Kubernetes 原生平台的演进。太平洋项目引入了 vSphere 主管集群( Supervisor Cluster )的概念,该集群能够在 ESXi 上原生地运行 Kubernetes Pod(称为 Native Pod )。
redis在容器化的过程中,涉及到纵向扩pod实例cpu、内存以及redis实例的maxmemory值,statefulset管理的pod需要重启。所以把redis集群的状态检查放到了健康检查中,依赖statefulset的原生能力(pod实例ready后才重启下一个,ready后endpoints controller将pod信息更新到endpoints资源对象中),而没有在redis operator中写逻辑去判断。
学习K8S时,常常需要自己搭建环境,本人将centOS-7上搭建K8S的过程进行做如下的记录,以方便自己后续环境的搭建和指导其他人搭建环境作为参考资料,本章节主要介绍如何搭建kubernetes的集群环境
·为什么MongoDB会记录这么多“Connection Accepted”事件?
无论对Spark集群,还是Hadoop集群等大数据相关的集群进行调优,对linux系统层面的调优都是必不可少的,这里主要介绍3种常用的调优:
最近线上环境上出现了一个问题, k8s集群环境Pod中的tomcat容器运行一段时间后直接被killd,但有时一切看起来正常,不能准确判断在什么时机出现被Killd问题。
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink 被设计为在所有常见的集群环境中运行,以内存中速度和任何规模执行计算。
一个 Elasticsearch 集群由一个或多个节点(Node)组成,每个集群都有一个共同的集群名称作为标识
为了方便后面集群节点间的直接调用,在这配置一下主机名解析,企业中推荐使用内部DNS服务器
TIDB 是一个分布式数据库,那么与单机相比,他的文件的分布式使用与单机架构的数据库是有不同的。
现在的环境中,经常会用到集群,如数据库集群。如,我们在主机上部署数据库节点,形成集群。
程序员在工作中避免不了要操作 myql、redis、Linux 等。所以要安装很多工具,Navicat、Xshell、RedisDesktopManager等,今天给大家推荐一款工具,可以代替这些常规工具,统一管理监控这些资源信息。
在上一章节中,我们在一个节点上快速构建了一个ES集群,方便我们快速入门。但是实际生产应用中,我们都会根据公司实际的生产情况,比如公司业务日志的数据量、平台的数据访问量去选择我们服务器节点的配置。那么关于节点的配置这块,这里先不做过多讲解。腾云ES服务提供了各种场景下的套餐,用户可以非常方便的选择适合自己的产品。后续我将陆续给出我的建议。
脚本(复制粘贴) #!/bin/bash #作者:小韩 a="\033[40;37m" e="\033[0m" b="\033[41;37m" c="\033[42;37m" f="\033[43;37m" g="\033[44;37m" h="\033[45;37m" q="\033[46;37m" echo -e "$h=========😻本脚本适用K8S主节点&作者:小韩😻======"$e echo -e "$a--------自动巡检开启--请把你的小手拿走--" $e linux=$(cat /
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基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库(mysql postgres)、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台
K3S是一个完全符合Kubernetes的发行版。可以使用单一二进制包安装(不到 100MB),安装简单,内存只有一半,最低0.5G内存就能运行。
代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
或者直接在docker 文档网站上去查找最新支持的elasticsearch镜像版本
◆ 一、开源项目简介 基于DDD分层实现的web版 linux(终端 文件 脚本 进程)、数据库(mysql postgres)、redis(单机 集群)、mongo统一管理操作平台 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 系统核心功能截图 记录操作记录 ◆ 机器操作 状态查看 ssh终端 文件操作 ◆ 数据库操作 sql编辑器 在线增删改查数据 Redis操作 Mongo操作 ◆ 系统管理 账号管理 角色管理 资源管理 ◆ 四、功能概述 功能介
RCT 是一个通过解析rdb文件对redis内存结构分析的一站式平台。 支持对非集群/集群rdb文件分析、Slowlog查询与监控、ClientList查询与监控。
控制K8S现在我们已经可以通过Dashboard和kubectl来控制了,但是笔者因为用的是阿里云的K8S集群,K8S-Dashboard是被阿里云改造过独立于集群之外的导致CMD命令行的时候一会就回断掉,对于开发调试和查看日志都不方便,最终找到了KubeBox。
介绍 web版 linux(终端[终端回放] 文件 脚本 进程)、数据库(mysql postgres)、redis(单机 哨兵 集群)、mongo统一管理操作平台 开发语言与主要框架 前端:typescript、vue3、element-plus 后端:golang、gin、gorm 系统相关资料 项目文档: https://objs.gitee.io/mayfly-go-docs 系统操作视频: https://space.bilibili.com/484091081/channel/collectio
zookeeper的集群环境搭建其实非常简单,我也是对zookeeper完全不了解的情况下搭建集群,下面详细的整理一下我搭建的过程,大家跟着下面的步骤一步一步来,基本上是能实现的。
swappiness是Linux的一个内核参数,控制系统在使用swap虚拟内存时,内存使用的相对权重。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响,以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
本文主要描述Linux Page Cache优化的背景、Page Cache的基本概念、列举之前针对Kafka的 IO 性能瓶颈采取的一些解决方案、如何进行Page Cache相关参数调整以及性能优化前后效果对比。
如果想做自己的搜索引擎,ElasticSearch将是不二之选,本文主要介绍如何搭建ElasticSearch集群以及相关插件的安装。
注:本文的主要目的是为了记录自己的学习过程,也方便与大家做交流。转载请注明来自:
**计算机性能:** 横向扩展 集群:人多力量大 负载均衡集群 高可用集群
elasticsearch 6 (和elasticsearch 5 的区别在于,root用户权限、一个库只能建立一个表)
前言 前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项,本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统,以及一些基础的设置,闲言少叙,我们进入本篇的正题。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit 安装流程 因为我的笔记本是Window7操作系统,然后内存配置,只有8G,内存配置太低了,当然为了演示,我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存,然后剩余的三个节点都是1GB配置。 所有的节点存储我都设置为50GB。 在安装操作系统之前,我们需要提前规划
上一次,小编把常用的Linux命令做了分享。但是,我们进行生物信息学分析时,往往需要在高性能服务器集群上投递任务。这就需要我们掌握基本的服务器集群操作方法。
最近是沉迷于TiDB,无法自拔,从TiDB集群部署到集群压测、高可用测试、再到参数调优,最后到线上业务从MySQL迁移到TiDB,整个过程下来,感觉整个学习成本还是比较高,不管是TiDB还是分布式数据库,要学习的内容还是非常的多;本文主要分享生产环境部署TiDB v5.0.3版本集群过程,供大家参考学习;
今天给大家介绍一个可以取代navicat、plsql等客户端开发工具的web工具:mayfly-go。
问题导读: 1 Kafka集群有什么优势? 2 集群中部署多少个节点合适? 3 集群针对系统如何调优? Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作,单个Kafka服务器就可以支撑
RabbitMQ是流行的开源消息队列系统,是AMQP(Advanced Message Queuing Protocol高级消息队列协议)的标准实现,用erlang语言开发。RabbitMQ据说具有良好的性能和时效性,同时还能够非常好的支持集群和负载部署,非常适合在较大规模的分布式系统中使用。
自从有了Docker,各种环境部署都简单从容起来,还记得我们曾经分享过:在macOS 上部署Oracle数据库环境,其实MySQL的环境部署起来同样得心应手。 前提条件,已经在自己的macOS操作系统
近日,Facebook 开源了一套解决重要计算集群管理问题的 Linux 内核组件和相关工具,这些项目覆盖了资源控制、资源利用、工作负载隔离、负载均衡、测量和监控等方面:BPF、Btrfs、Netconsd、Cgroup2、PSI、Oomd。
消息队列(Message Queue,简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件,具有高吞吐量、高可用等等优点。
上面的架构图并没有具体说明SLB是什么,实际上上面的架构图翻译成下面这种看起来是不是很熟悉。
对于Spark开发人员来说,一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件?当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定,在这里给出以下建议:
在 安装和配置Hadoop(单节点) 这篇文章中,已经进行了Hadoop单机伪集群模式的部署。生产环境中,Hadoop都是以集群方式进行安装和部署的,否则,就不需要使用Hadoop了,分布式存储和分布式运算是Hadoop提供的核心功能。这篇文章将在单机安装的基础上,进行3个节点Hadoop集群的安装,因此如果你还没有单机安装过Hadoop,那么请先查看一下单机安装的这篇文章。
我们在系统学习大数据的之前,要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识,这部分显得格外的重要。
我们要学习 Kubernetes Kubernetes ,就有首先了解 Kubernetes 的技术范围、基础理论知识库等,要学习 Kubernetes,肯定要有入门过程,在这个过程中,学习要从易到难,先从基础学习。
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