【Kubesphere 云平台使用、具备两地三中心与三地五中心容灾架构实战】

本文涉及的产品
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 【Kubesphere 云平台使用、具备两地三中心与三地五中心容灾架构实战】

Kubesphere 是一个基于 Kubernetes 的开源云原生平台,支持多云、多数据中心、多集群管理。在实现高可用性方面,Kubesphere 支持两地三中心或三地五中心容灾架构。

以下是具体实现步骤:

  1. 部署 Kubesphere

首先,需要在两个或三个数据中心中分别部署 Kubesphere 平台,并将它们连接成一个集群。这个过程可以参考 Kubesphere 官方文档进行操作。

  1. 配置 Kubernetes 集群

在每个数据中心中,需要配置 Kubernetes 集群,确保它们能够正常工作,并支持跨数据中心的通信。需要特别注意的是,每个数据中心中的 Kubernetes 集群需要使用不同的 IP 段,避免冲突。

  1. 配置存储

在两个或三个数据中心中,需要配置相应的存储系统,确保数据的可靠性和可用性。可以使用云存储、本地存储等不同的存储方式,也可以使用 Ceph 等分布式存储系统。

  1. 配置网络

在两个或三个数据中心中,需要配置网络,确保 Kubernetes 集群中的 Pod 和 Service 可以跨数据中心通信。可以使用 VPN、VxLAN 等技术实现跨数据中心网络的连接。

  1. 配置负载均衡器

在实现容灾架构时,负载均衡器是非常重要的一环。需要在每个数据中心中配置负载均衡器,确保业务可以自动切换到其他数据中心的节点上。

  1. 配置自动化备份与恢复

为了确保数据的可靠性和可用性,需要配置自动化备份与恢复功能。可以使用 Velero 等工具,在不同的数据中心之间备份和恢复应用程序及其数据。

  1. 测试容灾方案

在完成以上步骤后,需要进行容灾测试,确保容灾方案能够正常工作。可以模拟网络中断、节点故障等情况,测试容灾方案的可用性和可靠性。

总体来说,实现容灾架构需要综合考虑多个因素,包括 Kubesphere 平台、Kubernetes 集群、存储、网络、负载均衡器、备份与恢复等多个方面。需要深入了解相关技术,进行仔细的规划和配置,才能确保容灾方案的可靠性和可用性。

部署 Kubesphere

本案例将介绍如何在两个数据中心中分别部署Kubesphere平台,并将它们连接成一个集群。我们将使用Kubeadm工具来部署Kubernetes集群,然后使用Kubesphere的部署工具来将Kubesphere部署到集群中。

准备工作:

我们需要两个虚拟机或物理机作为我们的Kubernetes节点,每个节点需要至少2个CPU,4GB的内存和50GB的磁盘空间。

我们将使用以下IP地址:

  • 数据中心1:192.168.0.100(Kubernetes Master节点)、192.168.0.101(Kubernetes Worker节点)
  • 数据中心2:192.168.1.100(Kubernetes Master节点)、192.168.1.101(Kubernetes Worker节点)

部署Kubernetes集群:

我们将使用Kubeadm工具来部署Kubernetes集群。在每个节点上,执行以下命令以安装必要的软件包和依赖项:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

添加Kubernetes的存储库并安装Kubeadm、Kubelet和Kubectl:

curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

配置Kubernetes Master节点,以192.168.0.100和192.168.1.100为例:

sudo kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.0.100 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

执行完上述命令后,将在屏幕上看到一个kubeadm join命令,将其复制保存。

在Kubernetes Master节点上,安装网络插件,这里我们使用Flannel:

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/v0.13.0/Documentation/kube-flannel.yml

在Kubernetes Worker节点上,执行先前保存的kubeadm join命令,将Kubernetes节点加入到集群中。

在两个数据中心中分别部署Kubesphere平台:

在部署Kubesphere之前,我们需要在每个节点上安装Docker和Helm。

安装Docker:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker.io
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker
sudo usermod -aG docker $USER

安装Helm:

curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 | bash

在数据中心1和数据中心2中分别执行以下命令以部署Kubesphere:

curl -L https://kubesphere.io/download/stable/v3.0.0/kubesphere-installer.yaml -o kubesphere-installer.yaml
kubectl apply -f kubesphere-installer.yaml -n kubesphere-system

执行完上述命令后,等待几分钟,Kubesphere将部署到Kubernetes集群中。

将两个数据中心的Kubesphere连接成一个集群:

在数据中心1中,执行以下命令来获得Kubesphere的外部访问IP地址:

kubectl get svc ks-console -n kubesphere-system

在数据中心2中,编辑hosts文件(/etc/hosts),添加以下行:

192.168.0.100 console.kubesphere.local console

在数据中心2中,通过浏览器访问http://console.kubesphere.local,您将看到Kubesphere的登录页面。

使用您在数据中心1中创建的账户登录Kubesphere,您现在可以管理两个数据中心中的Kubernetes集群了。

Kubernetes 集群

一、部署过程

为了满足三个数据中心配置 Kubernetes 集群每个数据中心中的 Kubernetes 集群需要使用不同的 IP 段的要求,我们可以使用 kubeadm 工具来快速部署 Kubernetes 集群。

  1. 在三个数据中心的每台服务器上都安装 Docker 和 kubeadm 工具。
  2. 配置 kubeadm-init 的参数,包括 --pod-network-cidr 和 --apiserver-advertise-address。其中,–pod-network-cidr 指定了每个数据中心 Kubernetes 集群所使用的不同 IP 段,–apiserver-advertise-address 指定了主节点的 IP 地址。
  3. 执行 kubeadm init 命令,初始化主节点,并将其它服务器加入 Kubernetes 集群。
  4. 配置 Calico 网络插件,使得各个节点之间可以相互通信。
  5. 部署后,可以使用 kubectl 工具进行集群管理和操作。

二、部署命令

  1. 在每个服务器上安装 Docker 和 kubeadm 工具。参考命令如下:
# 安装 Docker
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce
# 安装 kubeadm
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
echo "deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
  1. 配置 kubeadm-init 的参数。参考命令如下:
sudo kubeadm init \
  --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
  --apiserver-advertise-address=<主节点IP地址>
  1. 加入其它服务器。参考命令如下:
sudo kubeadm join <主节点IP地址>:6443 --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>
  1. 配置 Calico 网络插件。
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.8/manifests/calico.yaml
  1. 部署完成后,可以使用 kubectl 工具进行管理和操作。
# 查看节点状态
kubectl get nodes
# 部署 pod
kubectl apply -f <pod配置文件>
# 查看 pod 状态
kubectl get pods

以上是一个简单的部署示例,具体部署过程和命令需要根据实际情况进行调整和修改。

配置存储

假设有三个数据中心:Datacenter1、Datacenter2和Datacenter3,每个数据中心都需要一个存储系统。以下是一个示例部署过程:

  1. 在Datacenter1中配置云存储系统:

首先,需要安装适合云存储系统的软件。这里我们选择使用OpenStack Swift,一个开源的云存储软件。

安装命令:

sudo apt-get update
sudo apt-get install swift

配置文件存储在/etc/swift/目录下。

  1. 在Datacenter2中配置本地存储系统:

我们将使用文件系统作为本地存储系统。我们需要在Datacenter2中创建一个文件夹,并将其挂载到系统中。

创建一个文件夹:

mkdir /data/storage

在/etc/fstab文件中添加以下行以将其挂载:

/dev/sdb       /data/storage        ext4    defaults        0       0

运行以下命令以重新加载fstab文件并挂载文件系统:

sudo mount -a
  1. 在Datacenter3中配置Ceph分布式存储系统:

我们将使用Ceph作为分布式存储系统。以下是部署Ceph的简要说明:

安装Ceph:

sudo apt-get update
sudo apt-get install ceph

配置集群:

使用ceph-deploy工具在Datacenter3中配置一个Ceph集群:

sudo apt-get install ceph-deploy
ceph-deploy new ceph-mon-01
ceph-deploy install ceph-mon-01
ceph-deploy mon create-initial
ceph-deploy osd prepare ceph-osd-01:/data/storage
ceph-deploy osd activate ceph-osd-01:/data/storage

在Datacenter3中,根据需要可以使用其他ceph-deploy命令管理集群。

以上是一个简单的部署方案。当需要配置不同类型的存储系统时,需要根据类型选择适合的软件和配置选项。

配置网络

部署过程描述:

  1. 在每个数据中心中设置至少三个节点用来部署 Kubernetes 集群。
  2. 安装和配置 Kubernetes 集群,并确保所有节点之间可以互相通信。
  3. 在每个数据中心中创建一个主控节点,可以使用 Kubernetes 集群的高可用功能(常见的解决方案是使用 kubeadm 创建集群,然后将 etcd 和 kube-apiserver 部署到多个节点上)。
  4. 配置网络,确保 Pod 和 Service 可以跨数据中心通信。可以使用 calico、flannel 或者 weave 等网络插件。
  5. 部署应用程序,创建 Service 和 Pod,确保它们可以在不同的数据中心之间进行通信。

部署命令:

以下是使用 kubeadm 部署 Kubernetes 集群的示例命令。

  1. 在每个节点上安装 Docker 和 Kubernetes:
# 安装 Docker
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y docker.io
# 安装 Kubernetes
$ sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
$ curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
$ cat <<EOF | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
  1. 创建主控节点:
$ sudo kubeadm init --apiserver-advertise-address=<VIP> \
                    --pod-network-cidr=<POD_CIDR> \
                    --service-cidr=<SERVICE_CIDR> \
                    --control-plane-endpoint=<LOAD_BALANCER>

其中,<VIP> 是虚拟 IP 地址,在所有主控节点之间共享,用于访问 Kubernetes API Server;<POD_CIDR><SERVICE_CIDR> 是分配给 Pod 和 Service 的 IP 地址段;<LOAD_BALANCER> 是负载均衡器的地址,用于访问 API Server。

  1. 加入节点:
$ sudo kubeadm join <VIP>:<PORT> --token <TOKEN> \
                                --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<HASH>

其中,<VIP> 是虚拟 IP 地址,在所有主控节点之间共享;<PORT> 是 Kubernetes API Server 的端口号;<TOKEN> 是用于加入集群的令牌,可以通过 kubeadm token create 命令生成;<HASH> 是用于验证令牌的 CA 证书哈希值,可以通过 openssl x509 -pubkey -in /etc/kubernetes/pki/ca.crt | openssl rsa -pubin -outform der 2>/dev/null | openssl dgst -sha256 -hex | sed 's/^.* //' 命令生成。

  1. 安装网络插件:
$ kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml
  1. 创建 Service 和 Pod:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myservice
spec:
  selector:
    app: MyApp
  ports:
    - name: http
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 8080
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: MyApp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: MyApp
    spec:
      containers:
        - name: mycontainer
          image: myimage:latest
          ports:
            - containerPort: 8080

其中,myservice 是 Service 的名称,selector 字段用于选择与此 Service 关联的 Pod,ports 字段用于定义 Service 的端口映射关系。myapp 是 Deployment 的名称,用于控制 Pod 的副本数,selector 字段用于选择要控制的 Pod,containers 字段用于定义 Pod 的容器。

执行代码:

上述命令和配置文件可以根据需要进行修改,并根据实际情况执行。在创建 Service 和 Pod 后,可以使用 kubectl get servicekubectl get pod 命令查看它们的状态,使用 kubectl exec 命令进入 Pod 进行测试。

配置负载均衡器

案例描述:

假设我们有三个数据中心:DC1、DC2 和 DC3,每个数据中心中都有多个节点可以提供服务。我们需要在每个数据中心中配置一个负载均衡器,确保业务可以自动切换到其他数据中心的节点上。

部署过程:

  1. 部署负载均衡器

在每个数据中心中部署一个负载均衡器,可以选择常见的负载均衡器软件(如HAProxy、NGINX、F5等),按照相应的文档进行安装和配置。

  1. 配置负载均衡器

在每个负载均衡器中,根据实际情况配置后端节点信息。如果使用的是主从架构,需要将主节点作为默认的后端节点;如果使用的是多节点架构,需要将多个节点加入到后端节点列表中。还需要根据实际情况配置负载均衡策略(如轮询、加权轮询、最少连接数等)。

  1. 配置DNS解析

为了实现自动切换到其他数据中心的节点上,需要在DNS中配置相应的解析规则。可以采用多种方式实现DNS解析,例如:

  • 对于同一域名,在不同的数据中心中分别使用不同的IP地址。
  • 对于同一域名,在不同的数据中心中使用相同的IP地址,但是在不同的地理位置中解析到不同的IP地址。

部署命令:

部署负载均衡器和配置DNS解析需要进行手动操作,没有固定的部署命令。

执行代码:

执行代码也因负载均衡器的不同而异,下面以HAProxy为例,给出配置后端节点的示例代码:

在haproxy.cfg文件中添加以下内容:

backend my_backend
    server node1 <node1_ip>:<node1_port> check
    server node2 <node2_ip>:<node2_port> check
    server node3 <node3_ip>:<node3_port> check

其中,my_backend是后端节点的名称,node1、node2、node3是具体的节点名称,<nodeX_ip>和<nodeX_port>是节点的IP地址和端口号。

这段代码表示将三个节点添加到后端节点列表中,并使用默认的检查机制进行健康检查。

配置自动化备份与恢复

案例描述:

假设有三个数据中心:dc1、dc2、dc3,我们需要在每个数据中心上部署自动化备份与恢复功能,并允许不同数据中心之间进行应用程序和数据的备份与恢复。

部署过程:

1.安装必要的软件:在每个数据中心上安装必要的软件,包括备份和恢复工具、存储空间和网络连接等。

2.配置备份策略:对于每个应用程序和数据,配置备份策略,包括备份时间、备份间隔、备份目标等。

3.配置恢复策略:对于每个备份数据,配置恢复策略,包括恢复时间、恢复目标等。

4.测试备份和恢复:在每个数据中心内部测试备份和恢复功能,确保备份和恢复策略都能正常运行。

5.测试跨数据中心备份和恢复:在不同数据中心之间测试备份和恢复功能,确保备份和恢复策略能够跨数据中心运行。

部署命令和执行代码:

1.安装必要的软件:

在每个数据中心上安装必要的软件,例如在Ubuntu系统上执行以下命令:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y rsync tar sshfs

2.配置备份策略:

在每个数据中心的应用程序和数据上,配置备份策略,例如在Ubuntu系统上执行以下脚本:

#!/bin/bash
# Backup script for app and data
APP_PATH=/var/www/app
DATA_PATH=/var/lib/mysql
TARGET_PATH=/mnt/backup
BACKUP_TIME=$(date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S)
mkdir -p $TARGET_PATH/$BACKUP_TIME
rsync -avz $APP_PATH $TARGET_PATH/$BACKUP_TIME/
rsync -avz $DATA_PATH $TARGET_PATH/$BACKUP_TIME/
tar -zcvf $TARGET_PATH/$BACKUP_TIME.tar.gz $TARGET_PATH/$BACKUP_TIME/
sshfs user@dc2:/mnt/backup/ $TARGET_PATH/mount/
rsync -avz $TARGET_PATH/$BACKUP_TIME.tar.gz $TARGET_PATH/mount/
umount $TARGET_PATH/mount/
rm -rf $TARGET_PATH/$BACKUP_TIME/

3.配置恢复策略:

对于每个备份数据,配置恢复策略,例如在Ubuntu系统上执行以下脚本:

#!/bin/bash
# Restore script for app and data
BACKUP_PATH=/mnt/backup
RESTORE_PATH=/mnt/restore
BACKUP_FILE=backup.tar.gz
mkdir -p $RESTORE_PATH
sshfs user@dc2:$BACKUP_PATH/ $RESTORE_PATH/
tar -zxvf $RESTORE_PATH/$BACKUP_FILE -C $RESTORE_PATH/
rsync -avz $RESTORE_PATH/$BACKUP_FILE $BACKUP_PATH/
rm -rf $RESTORE_PATH/

4.测试备份和恢复

在每个数据中心上测试备份和恢复功能,例如在Ubuntu系统上执行以下命令:

sudo sh backup.sh
sudo sh restore.sh

5.测试跨数据中心备份和恢复

在不同数据中心之间测试备份和恢复功能,例如在Ubuntu系统上执行以下命令:

sudo sh backup.sh
ssh user@dc2 sudo sh restore.sh

以上代码仅供参考,实际的部署和执行根据具体的环境和需求进行调整。

测试容灾方案

部署过程:

  1. 准备三个数据中心,命名为DC1、DC2和DC3,每个数据中心都有多个节点,用于存储和计算数据。
  2. 配置网络:将三个数据中心连接起来,形成一个双向网络环境。为了保证网络的高可用性,可以使用双重路由器、双重交换机等设备进行冗余和备份。
  3. 部署应用程序:在每个数据中心中部署相同的应用程序,例如一个在线商城网站。确保每个数据中心都有相同的数据库和文件系统,以便在容灾测试期间进行数据同步和备份。
  4. 部署容灾方案:选择一个容灾解决方案,并按照其部署文档进行部署。例如,可以使用Kubernetes集群部署一个多节点负载均衡的应用程序,然后使用MetalLB等工具将其暴露给外部网络。Kubernetes可靠且灵活,能够自动化地管理容器化应用程序,并且支持跨多个数据中心的容灾部署。
  5. 进行容灾测试:在不干扰正常业务的情况下,模拟网络中断、节点故障等情况,测试容灾方案的可用性和可靠性。例如,可以手动终止某个节点或关闭某个数据中心的网络连接,观察系统的响应和恢复情况。如果容灾方案能够正常工作并确保服务的高可用性,测试就算成功。

部署命令:

  1. 部署Kubernetes集群:
$ kubeadm init --apiserver-advertise-address=[NODE_IP_ADDRESS] --pod-network-cidr=[POD_CIDR_BLOCK]
  1. 安装MetalLB:
$ kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/google/metallb/v0.7.3/manifests/metallb.yaml
  1. 创建Service对象:
$ kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: my-app
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 9376
  type: LoadBalancer
  loadBalancerIP: [LOAD_BALANCER_IP]
EOF

执行代码:

  1. 模拟网络中断:
$ iptables -A INPUT -p [PROTOCOL] --dport [PORT] -j DROP
  1. 模拟节点故障:
$ kubectl delete pod [POD_NAME] --force --grace-period=0

注意:在进行容灾测试时,需要格外小心,确保不会对正常业务造成影响。建议在测试之前备份数据和配置,以便在出现问题时能够及时恢复正常运行。


相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
相关文章
|
3天前
|
弹性计算 Java 数据库
Web应用上云经典架构实战
本课程详细介绍了Web应用上云的经典架构实战,涵盖前期准备、配置ALB、创建服务器组和监听、验证ECS公网能力、环境配置(JDK、Maven、Node、Git)、下载并运行若依框架、操作第二台ECS以及验证高可用性。通过具体步骤和命令,帮助学员快速掌握云上部署的全流程。
|
28天前
|
消息中间件 Java Kafka
实时数仓Kappa架构:从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展,企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓(Real-Time Data Warehouse, RTDW)应运而生,其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构,通过统一的流处理框架,解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理,并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
137 4
|
1月前
|
运维 NoSQL Java
后端架构演进:微服务架构的优缺点与实战案例分析
【10月更文挑战第28天】本文探讨了微服务架构与单体架构的优缺点,并通过实战案例分析了微服务架构在实际应用中的表现。微服务架构具有高内聚、低耦合、独立部署等优势,但也面临分布式系统的复杂性和较高的运维成本。通过某电商平台的实际案例,展示了微服务架构在提升系统性能和团队协作效率方面的显著效果,同时也指出了其带来的挑战。
84 4
|
2月前
|
存储 前端开发 API
DDD领域驱动设计实战-分层架构
DDD分层架构通过明确各层职责及交互规则,有效降低了层间依赖。其基本原则是每层仅与下方层耦合,分为严格和松散两种形式。架构演进包括传统四层架构与改良版四层架构,后者采用依赖反转设计原则优化基础设施层位置。各层职责分明:用户接口层处理显示与请求;应用层负责服务编排与组合;领域层实现业务逻辑;基础层提供技术基础服务。通过合理设计聚合与依赖关系,DDD支持微服务架构灵活演进,提升系统适应性和可维护性。
|
3月前
|
运维 持续交付 API
深入理解并实践微服务架构:从理论到实战
深入理解并实践微服务架构:从理论到实战
150 3
|
3月前
|
存储 缓存 负载均衡
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(二)
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(二)
|
3月前
|
运维 监控 持续交付
深入浅出:微服务架构的设计与实战
微服务,一个在软件开发领域如雷贯耳的名词,它代表着一种现代软件架构的风格。本文将通过浅显易懂的语言,带领读者从零开始了解微服务的概念、设计原则及其在实际项目中的运用。我们将一起探讨如何将一个庞大的单体应用拆分为灵活、独立、可扩展的微服务,并分享一些实践中的经验和技巧。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的视角和深入的理解。
87 3
|
3月前
|
SQL 缓存 运维
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(一)
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(一)
|
3月前
|
消息中间件 应用服务中间件 数据库
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(三)
亿级流量架构理论+秒杀实战系列(三)
|
4月前
|
前端开发 开发者 C#
WPF开发者必读:MVVM模式实战,轻松实现现代桌面应用架构,让你的代码更上一层楼!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用程序开发中,MVVM(Model-View-ViewModel)模式通过分离应用程序的逻辑和界面,提高了代码的可维护性和可扩展性。本文介绍了MVVM模式的三个核心组件:Model(数据模型)、View(用户界面)和ViewModel(处理数据绑定和逻辑),并通过示例代码展示了如何在WPF项目中实现MVVM模式。通过这种方式,开发者可以构建更加高效和可扩展的桌面应用程序。
212 0
下一篇
DataWorks