由于我是在自己笔记本上建了两台虚机,资源有限,这里就拿双节点模拟一下集群,其中master节点也是计算节点、infra节点,运行etcd和nfs。node节点运行etcd和lb。
注意个人使用了4.9.4的Rocketmq版本进行学习部署使用。因为windows上使用docker部署不同版本的RockerMq可能会有不同的情况,这里仅保证4.9.4的版本可以正确运行。
数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris(百度自研的分析型数据库引擎)构建的企业级MPP云数据仓库,Palo Doris版全面兼容MySQL协议,提供快捷查询UI,易于使用;支持高并发低延时查询,支持PB级以上的超大数据集,可有效地支持在线实时数据分析。
本公司是.Net项目,在.Net可选的MQ比较少,主要Kafka和RabbitMQ,RabbitMQ我也是使用多年了,最近的Kafka广告与流行度我也是无法无视,因此也是花了点时间收集了资料做了些对比。
可以使用腾讯云服务器 https://cloud.tencent.com/product/cvm ,相对来讲比较便宜。
{RmHome} 要替换成你的宿主机想保存 MQ 的日志与数据的地方,通过 docker 的 -v 参数使用 volume 功能,把你本地的目录映射到容器内的目录上。否则所有数据都默认保存在容器运行时的内存中,重启之后就又回到最初的起点。
轻量应用服务器(TencentCloud Lighthouse)是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品,助力中小企业和开发者便捷高效的在云端构建网站、小程序/小游戏、电商、云盘/图床以及各类开发测试和学习环境。
使用docker-compose搭建kafka集群,解析一些参数含义及列出搭建过程的一些坑。
如果你还没有安装 Docker,请先安装。可以参考官方文档 https://docs.docker.com/install/ 进行安装
这种模式是基于文件共享锁的高可用集群,个人理解其实是一种 Failover 模式,可以是一主一从,也可以是一主两从。
最近学习使用 rocketmq,需要搭建 rocketmq 服务端,本文主要记录 rocketmq 搭建过程以及这个过程踩到的一些坑。
1、kafka需要zookeeper管理,所以需要先安装zookeeper。 下载zookeeper镜像 $ docker pull wurstmeister/zookeeper 解决docker pull 速度慢问题 将docker镜像源修改为国内的: 在 /etc/docker/daemon.json 文件中添加以下参数(没有该文件则新建): { "registry-mirrors": ["https://mj9kvemk.mirror.aliyun
这一步先拉取rocketmqinc/rocketmq镜像,docker pull rocketmqinc/rocketmq
1.pull docker ,在机器上下载最新版本的kafka和zookeeper镜像,这里使用的是wurstmeister的镜像
在之前的《浅入浅出消息队列》一文中,我们了解了消息队列的作用、优缺点和使用场景,相信你对消息队列已经有了一个大致的概念,文末给自己埋的坑说日后会写一篇实战教程,正好现在实习结束了,也许久没有写实战教程了,于是这就来填坑了。
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Kafka的topic所有分区会分散在不同Broker上,所以该topic的5个分区会被分散到3个Broker上,其中有两个Broker得到两个分区,另一个Broker只有1个分区,如图所示:
容器这个词,当你第一眼看它或许脑子里是这东西:瓶瓶罐罐、装水、装其他东西的玩意。
为了开发方便,有时需要在本地部署rocketmq,使用docker是一个高性价比的方式,故有此文。
相信看完了我上篇Docker基础原理的读者一定是手痒痒想实际操作以下Docker,下面我会用实际的命令演示一遍Docker的基本操作。本文的操作会包括镜像、容器、仓库三个方面。
EMQ X 全称 Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker,它是基于 Erlang/OTP 语言平台开发,支持大规模连接和分布式集群,发布订阅模式的百万级开源 MQTT 消息服务器。
当我们使用一个软件的时候,经常都会问这个软件怎么监控、监控他的哪些指标?Kafka 的监控挺长时间都是一个老大难的问题,社区在监控方面一直没有投入太大的精力。如果要实现一个全面的 Kafka 监控框架,至少应该囊括 Kafka 所在主机资源、JVM(毕竟 Kafka 的 Broker 就是一个 Java 进程)、Kafka 集群本身等的监控,监控 Kafka 集群时还需要关注其客户端程序的性能。本文关注的重点在于 Kafka 和 AutoMQ 集群的监控,对于主机监控和 JVM 监控大家应该已经非常熟悉了。为了更好的说明,先对所涉及的验证环境进行简要介绍,其中包含依赖组件 ZooKeeper、Kafka/AutoMQ 集群自身、CMAK 监控服务。
注意:云服务器需要设置安全策略放行2181与9092端口,否则访问失败 注意:124.71.65.6 替换为自己的服务器地址
定义:Kafka是一个基于zookeeper协调的分布式、多副本的(replica)、支持分区的(partition)系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写的项目。
Knative Eventing是一个旨在满足云原生开发的常见需求的系统,并提供可组合的原语以启用后期绑定事件源和事件使用者。
下载镜像 这里使用了wurstmeister/kafka和wurstmeister/zookeeper这两个版本的镜像,在hub.docker.com中可以搜索到。 1、docker pull wurstmeister/zookeeper 2、docker pull wurstmeister/kafka 启动 1、启动zookeeper docker run -d --name zookeeper -p 2181 -t wurstmeister/zookeeper 2、启动kafka docker run
这里使用了wurstmeister/kafka和wurstmeister/zookeeper这两个版本的镜像,在hub.docker.com中可以搜索到。
如果机器上之前安装过 KubeSphere 或者 KubeSphere 版本太高 , 先卸载 KubeSphere,k8s 版本太高有问题,会导致部分 CRD 不能安装
测试可用。最后的安装效果 [image.png] 我是使用-host模式的,可以使用其他模式。 本机安装 安装2个镜像 docker pull rocketmqinc/rocketmq docker pull styletang/rocketmq-console-ng 安装name-server(服务发现用的,类似zookeeper) 安装broker(队列服务器) docker run -d --net=host -p 9876:9876 -v /data0/soft_app/rocketmq/data
1、kafka需要zookeeper管理,所以需要先安装zookeeper。 (PS:2.8版本以后kafka-Kraft 模式不再依赖zk,目前别的很多组件都依赖zk注册,所以还是以zk举例)
基于第一节教程中配置的dcoker kafka 镜像,基于kakfa镜像创建容器。创建3台kafka容器,同样将容器指定backend桥接网络,这样做的好处是容器都处于一个局域网中,且你可以通过主机名或者容器名称直接访问,不需要知道IP地址。
Dockerfile其实就是根据特定的语法格式撰写出来的一个普通的文本文件,可以使用docker build命令依次执行在Dockerfile中定义的一系列命令,最终生成一个新的镜像
I would rather die of passion than of boredom.
容器技术基于容器主机操作系统的内核,通过对CPU、内存和文件系统等资源的隔离、划分和控制,实现进程之间透明的资源使用。因此,容器主机的安全性对整个容器环境的安全有着重要的影响。
大魏:燕华是我们的合作伙伴,对Openshift很熟悉。按照本文档,可以一步步将Openshift3.7安装起来。本文仅供测试环境参考,生产环境慎用。 1 环境准备 安装rhel7.3系统,全部使用最小化安装。 主机名IP功能说明ocp37master01.demo.com192.168.250.111Master节点,yum源,ntp时钟服务器、harbor镜像仓库(https加密连接)ocp37node01.demo.com192.168.250.121基础架构节点、计算节点 1.1 基础环境准备 1.
在当前微服务横行, 研发提速的大环境下, 除了单测对单个方法的逻辑做验证外, 在本机环境能正常运行, 减少三方环境的依赖也是提效的一个重要环节.
在实际生产环境中,无论是新业务上线,还是新功能的发布,我们都需要做整体的性能压测,以便我们能够清楚的知道系统的性能上限,而然搭建压测环境往往比较耗时,本文主要介绍怎么使用K8S快速创建locust压测服务。
安装docker镜像时,先去docker hub上查找对应的官方镜像,然后选择版本,然后根据描述汇中的命令来启动镜像
我最近一直在使用新的Percona-Server-MongoDB DC / OS服务,作为这项工作的一部分,我决定尝试使用Percona-Server-MongoDB作为持久存储后端构建IoT架构。MongoDB是物联网架构中持久存储的一种流行选择,原因有很多,包括高可伸缩性,对复杂查询的支持,以及它不需要严格的模式,因此您可以使用不同的原生JSON将文档推送到它每个字段的类型。如果您想运行此博客中使用的代码,您可以在GitHub上找到所有内容。
docker run -d --log-driver json-file --log-opt max-size=100m --log-opt max-file=2 --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.11.129:2181/kafka -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.11.129:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -v /etc/localtime:/etc/localtime wurstmeister/kafka
在大数据的实时数据处理中,不论是使用Spark、还是Flink,都需要与其他组件进行数据交互才有意义。在整个数据流处理中,交互组件的性能决定了数据处理的效率,例如在与缓存中间件Redis的交互,QPS过高就会导致响应过慢,进而表现为程序整体数据处理延时。
本文主要使用 Ginkgo[2] 、gomock[3] 、Gomega[4] 工具来实现单元测试,之前不了解的同学,可以先熟悉一下相关文档。
最近有个项目需要基于docker部署一个rocketmq集群。本文主要记录笔者如何根据官方工具自己动手制作最新版本rockermq的docker镜像。所谓官方工具可以通过github网站检索,具体地址:
advertised_listeners 监听器会注册在 zookeeper 中;
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