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千鸟 2019-12-01 21:40:46 12634 浏览量 回答数 7

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福利达人 2019-12-01 21:09:15 3511 浏览量 回答数 0

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趁我还年轻 2019-12-01 21:13:24 3658 浏览量 回答数 2

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为什么对基础设施的监控变得如此重要?

忆远0711 2019-12-01 21:46:44 8511 浏览量 回答数 1

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混合云备份服务(Hybrid Backup Recovery,简称HBR) 是一种高效、安全、低成本的全托管式云备份存储服务。您可以使用混合云备份将企业数据中心的数据、分支机构数据,或云上资源备份到混合云备份的云上备份仓库。 混合云备份架构图 在本地数据中心部署HBR客户端后,用户可以通过专线、VPN或者公网将指定需要备份的本地文件、NAS文件、VMWare虚拟机以及SQL Server数据库备份到阿里云上的备份库中。同时,通过高等级加密以及高效的重删压缩技术,确保了数据传输的高效性和安全性。 此外,针对阿里云上各个类型的数据,包括ECS的文件、SQL Server、SAP HANA、NAS服务、以及OSS服务上的数据,HBR提供了简单易用的原生数据保护功能。 为什么选择混合云备份 相比于在自建的数据中心搭建备份系统或自行搭建云上备份系统,混合云备份具有以下优势: 对比项 手工备份 混合云备份服务 权限管理 无 手工备份没有严格的权限管理功能,容易出现数据误删除等操作。 有 混合云备份服务使用RAM服务为操作人员划分等级权限,限制其访问被授权的资源。 重删压缩 无 重复备份的数据会增加大量的存储成本,且备份速度低。 有 混合云备份服务采用阿里云自研的重删(重复数据删除)、压缩技术,可有效减少I/O传输量和云备份存储量,从而提高备份速度,节省成本。 备份报警 无 一旦出现备份失败,不通过人工跟踪无法感知。有些只有在恢复备份时,才发现备份失败。 有 混合云备份服务的备份报警功能可以在备份失败或客户端与服务器连接断开时,向备份人员发送报警通知。 备份数据生命周期 手动管理 自动管理 数据恢复 需手动整合多个恢复副本。 混合云备份服务的备份版本展示清晰,方便恢复时选择,还可以设置恢复规则。 管理成本 高 手工备份需要人工写脚本、需要相应的管理人员,整体运维复杂、难度较大、资源利用率低、管理成本高。 低 使用混合云备份服务,您只需将备份数据托管到我们的云上备份仓库,无需担心硬件预置、配置、集群扩展、安全等问题。 数据加密 需自建 全自动,支持AES256加密、AK授权加密、HTTPS传输加密。 混合云备份支持备份哪些数据源 数据源 系统 备份客户端 本地数据中心 文件目录 Windows/Windows Server/Linux 文件客户端 VMware vSphere中的虚拟机镜像 Windows/Windows Server/Linux 虚机客户端 SAP HANA Linux 文件客户端 SQL Server Windows Server 文件客户端 MySQL Windows Server/Linux 文件客户端 MongoDB Windows Server/Linux 文件客户端 阿里云ECS ECS中的文件目录 Windows Server/Linux ECS备份客户端 部署在ECS上的SAP HANA Windows Server/Linux ECS备份客户端 部署在ECS上的SQL Server Windows Server ECS备份客户端 云存储网关 部署在阿里云上的文件网关 不涉及 云存储网关客户端 阿里云文件存储NAS 保存在阿里云文件存储NAS的数据 不涉及 不涉及 阿里云对象存储OSS 保存在阿里云对象存储OSS的数据 不涉及 不涉及 相关概念 名称 描述 备份源 需要备份的数据所在的机器,例如服务器、虚拟机或者ECS实例。 客户端 客户端安装在备份源上。您可以通过客户端进行备份和恢复等操作。不同的备份源系统和平台需要安装相应的客户端。 客户端支持断点续传、定时重试等方式确保备份稳定性,在网络短时抖动情况下依然可以完成备份。 地域 地域是指阿里云物理的数据中心。资源创建成功后不能更换地域。更多参见地域和可用区。 备份仓库 备份仓库是HBR的云上备份仓库,用于存储您备份在云上的数据。多个客户端可以备份到同一个仓库,帮助您更高效的管理备份数据,减小管理时间和成本。 备份仓库支持的客户端数和存储容量没有限制,按需订阅,按需扩容,同时备份库提供12个9的数据可靠性。 备份仓库有地域属性,选择合理的备份仓库地域可以帮助您提高备份性能,布局容灾。备份仓库创建成功后不能更换地域。数据的重删压缩都以备份仓库为单位。 镜像仓库 镜像仓库是备份仓库的异地镜像,镜像仓库可以帮助您实现异地容灾,您还可以使用异地镜像仓库实现跨区域恢复。 图形化中转机 如果您需要备份Linux系统中的文件目录,且该Linux系统未安装图形化界面,需要将HBR的客户端下载到一台有图形化界面的中转机上,然后部署到被保护机器。您可以在中转机登录客户端界面。

1934890530796658 2020-03-30 14:04:31 0 浏览量 回答数 0

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跨区域数据复制功能上线

terry.zhouh 2019-12-01 21:02:12 20675 浏览量 回答数 16

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分布式事务了解吗?你们是如何解决分布式事务问题的?【Java问答学堂】58期

剑曼红尘 2020-07-16 15:11:28 5 浏览量 回答数 1

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性能测试:软件测试的重中之重

云效平台 2019-12-01 21:45:09 5839 浏览量 回答数 1

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【精品问答】Java技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:43 37578 浏览量 回答数 11

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先检查你自己的免费信箱是否有问题发一封邮件,如果发的出去收得到的话,就说明您的免费邮箱一切正常没有问题,也可以发给自己试试,另外检查是否你的垃圾邮件过滤设置不当造成的。如果以上两点都没有问题的话,很有可能就是中间线路,或者对方邮件服务器有问题造成的,email的接收影响因素很多,一个因素是新浪的邮件服务器,一个因素是中间线路,一个因素是对方服务器,如果中间任何一个环节出现问题的话,都有可能出现收不到邮件的情况,具体是那一个环节出现问题,要根据对方的退信来判断,您可以和对方联系一下看看是否有退信产生。 如果都不行,建议你联系一下新浪客服,把出现的问题,症状,告诉他们,让他们帮你分析并找到解决办法。全国统一客服热线:  咨询邮箱:webcn@ 也可以到新浪帮助中心看看有什么                       网易邮箱企业邮箱无法收发信是怎么回事?为什么我的企业邮箱无法收发信?网易企业邮箱是一款比较好用的企业邮箱,大部分公司都申请了网易企业邮箱来作为自己的公司邮箱使用。有些用户可能会遇到自己的企业邮箱无法收发信的情况,这是怎么回事呢?一起来和西西看看网易邮箱企业邮箱无法收发信是怎么回事?网易邮箱企业邮箱无法收发信解决办法有哪些? 网易邮箱下载地址:http://m.cr173.com/x/144881 为什么我的邮箱无法收信?(提示收信失败) 如果该帐号之前在邮箱大师中能正常收发,那么很可能是邮箱服务器暂时不稳定,建议您稍后再试。 如非上述情况,请检查以下几点: 1. 请登录网页邮箱,确认开通了POP\IMAP功能(QQ、SINA邮箱等邮箱需要手动开通) QQ邮箱,登录后选择“设置”,进入“帐户”页面,开启POP3/IMAP/SMTP服务,保存修改。 如设置了独立密码,请输入独立密码。 浪邮箱,登录后选择“设置”,进入“帐户”页面,开启POP3 /SMTP、IMAP4/SMTP服务,保存修改 2. 如开通后还是无法收信,请尝试在“邮箱设置-帐户设置”中将用户名修改为完整的邮箱地址,即带上@后缀(如默认已带上@后缀,则尝试删除@及其后面的字符) 3. 如以上操作还是无法收信,请联系邮箱管理员确认收信服务器设置正确。如果您的邮件收发需要采用SSL加密,也可以尝试勾选使用安全链接(SSL)。例: msn.cn邮箱设置:用户名填写完整的邮箱地址,即带上@后缀,POP3服务器:pop3.live.com,端口:995,使用安全链接(SSL),发送服务器:smtp.live.com,端口:25,使用安全链接(SSL)。 263邮箱设置:以guest@abc.com为例,abc.com为您的域名。用户名:guest@abc.com,收信服务器:pop.abc.com或者popcom.263xmail.com,发信服务器:smtp.abc.com或者smtpcom.263xmail.com。 万网邮箱设置:以guest@abc.com为例,abc.com为您的域名。用户名:guest@abc.com,收信服务器(POP3):mail.abc.com ,发信服务器(SMTP):mail.abc.com。 答案来源网络,供您参考

问问小秘 2019-12-02 02:14:00 0 浏览量 回答数 0

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先检查你自己的免费信箱是否有问题发一封邮件,如果发的出去收得到的话,就说明您的免费邮箱一切正常没有问题,也可以发给自己试试,另外检查是否你的垃圾邮件过滤设置不当造成的。如果以上两点都没有问题的话,很有可能就是中间线路,或者对方邮件服务器有问题造成的,email的接收影响因素很多,一个因素是新浪的邮件服务器,一个因素是中间线路,一个因素是对方服务器,如果中间任何一个环节出现问题的话,都有可能出现收不到邮件的情况,具体是那一个环节出现问题,要根据对方的退信来判断,您可以和对方联系一下看看是否有退信产生。 如果都不行,建议你联系一下新浪客服,把出现的问题,症状,告诉他们,让他们帮你分析并找到解决办法。全国统一客服热线:  咨询邮箱:webcn@ 也可以到新浪帮助中心看看有什么                       网易邮箱企业邮箱无法收发信是怎么回事?为什么我的企业邮箱无法收发信?网易企业邮箱是一款比较好用的企业邮箱,大部分公司都申请了网易企业邮箱来作为自己的公司邮箱使用。有些用户可能会遇到自己的企业邮箱无法收发信的情况,这是怎么回事呢?一起来和西西看看网易邮箱企业邮箱无法收发信是怎么回事?网易邮箱企业邮箱无法收发信解决办法有哪些? 网易邮箱下载地址:http://m.cr173.com/x/144881 为什么我的邮箱无法收信?(提示收信失败) 如果该帐号之前在邮箱大师中能正常收发,那么很可能是邮箱服务器暂时不稳定,建议您稍后再试。 如非上述情况,请检查以下几点: 1. 请登录网页邮箱,确认开通了POP\IMAP功能(QQ、SINA邮箱等邮箱需要手动开通) QQ邮箱,登录后选择“设置”,进入“帐户”页面,开启POP3/IMAP/SMTP服务,保存修改。 如设置了独立密码,请输入独立密码。 浪邮箱,登录后选择“设置”,进入“帐户”页面,开启POP3 /SMTP、IMAP4/SMTP服务,保存修改 2. 如开通后还是无法收信,请尝试在“邮箱设置-帐户设置”中将用户名修改为完整的邮箱地址,即带上@后缀(如默认已带上@后缀,则尝试删除@及其后面的字符) 3. 如以上操作还是无法收信,请联系邮箱管理员确认收信服务器设置正确。如果您的邮件收发需要采用SSL加密,也可以尝试勾选使用安全链接(SSL)。例: msn.cn邮箱设置:用户名填写完整的邮箱地址,即带上@后缀,POP3服务器:pop3.live.com,端口:995,使用安全链接(SSL),发送服务器:smtp.live.com,端口:25,使用安全链接(SSL)。 263邮箱设置:以guest@abc.com为例,abc.com为您的域名。用户名:guest@abc.com,收信服务器:pop.abc.com或者popcom.263xmail.com,发信服务器:smtp.abc.com或者smtpcom.263xmail.com。 万网邮箱设置:以guest@abc.com为例,abc.com为您的域名。用户名:guest@abc.com,收信服务器(POP3):mail.abc.com ,发信服务器(SMTP):mail.abc.com。 “答案来源于网络,供您参考”

牧明 2019-12-02 02:15:29 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构,然后从网络、资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rollingupgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。  当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。  1.Kubernetes的一些理念:  用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。  保证系统总是按照用户指定的状态去运行。  不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。  那些需要担心和不需要担心的事情。  更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。  对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。  大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。  看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在Kubernetes的未来版本中解决。  2.Kubernetes的主要特性  会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性->由于时间有限,只能简单一些了。  另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。  1)网络  Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题:  a.紧耦合的容器之间通信,通过Pod和localhost访问解决。  b.Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、OpenvSwitch、Weave。  c.Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。  Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。  注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖PodIP;通过Service环境变量或者DNS解决。  2)服务发现及负载均衡  kube-proxy和DNS,在v1之前,Service含有字段portalip和publicIPs,分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp,而在serviceport定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。  DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取KubernetesAPI获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain,“tenx.domain”是提前设置的主域名。  注意:kube-proxy在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。  3)资源管理  有3个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。  资源管理模型-》简单、通用、准确,并可扩展  目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的schedulerplugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。  4)高可用  主要是指Master节点的HA方式官方推荐利用etcd实现master选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver保证至少有一个master可用,实现highavailability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。  一张图帮助大家理解:  也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver同一时间只能有一套运行。  5)rollingupgrade  RC在开始的设计就是让rollingupgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。  通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback当前正在执行的upgrade操作。  同样,Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。  6)存储  大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes的Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。  Docker也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。  创建一个带Volume的Pod:  spec.volumes指定这个Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到这个VolumeKubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。  emptyDir随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持RAM-backedfilesystemhostPath类似于Docker的本地Volume用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。  gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。  awsElasticBlockStore类似于GCEdisk节点必须是AWSEC2的实例nfs-支持网络文件系统。  rbd-RadosBlockDevice-Ceph  secret用来通过KubernetesAPI向Pod传递敏感信息,使用tmpfs(aRAM-backedfilesystem)  persistentVolumeClaim-从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方  glusterfs  iscsi  gitRepo  根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的:)  7)安全  一些主要原则:  基础设施模块应该通过APIserver交换数据、修改系统状态,而且只有APIserver可以访问后端存储(etcd)。  把用户分为不同的角色:Developers/ProjectAdmins/Administrators。  允许Developers定义secrets对象,并在pod启动时关联到相关容器。  以secret为例,如果kubelet要去pull私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式:  通过dockerlogin生成.dockercfg文件,进行全局授权。  通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定imagePullSecrets属性(也可以统一设置在serviceAcouunt上),进行授权。  认证(Authentication)  APIserver支持证书、token、和基本信息三种认证方式。  授权(Authorization)  通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上  AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。  8)监控  比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的containermetrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。  Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storagebackend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。  注意:heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 答案来源网络,供您参考

问问小秘 2019-12-02 02:13:31 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构,然后从网络、资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rollingupgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。  当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。  1.Kubernetes的一些理念:  用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。  保证系统总是按照用户指定的状态去运行。  不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。  那些需要担心和不需要担心的事情。  更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。  对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。  大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。  看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在Kubernetes的未来版本中解决。  2.Kubernetes的主要特性  会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性->由于时间有限,只能简单一些了。  另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。  1)网络  Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题:  a.紧耦合的容器之间通信,通过Pod和localhost访问解决。  b.Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、OpenvSwitch、Weave。  c.Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。  Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。  注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖PodIP;通过Service环境变量或者DNS解决。  2)服务发现及负载均衡  kube-proxy和DNS,在v1之前,Service含有字段portalip和publicIPs,分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp,而在serviceport定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。  DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取KubernetesAPI获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain,“tenx.domain”是提前设置的主域名。  注意:kube-proxy在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service的endpints或者Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。  3)资源管理  有3个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。  资源管理模型-》简单、通用、准确,并可扩展  目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的schedulerplugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。  4)高可用  主要是指Master节点的HA方式官方推荐利用etcd实现master选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver保证至少有一个master可用,实现highavailability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。  一张图帮助大家理解:  也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver同一时间只能有一套运行。  5)rollingupgrade  RC在开始的设计就是让rollingupgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。  通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback当前正在执行的upgrade操作。  同样,Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。  6)存储  大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes的Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。  Docker也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。  创建一个带Volume的Pod:  spec.volumes指定这个Pod需要的volume信息spec.containers.volumeMounts指定哪些container需要用到这个VolumeKubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。  emptyDir随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持RAM-backedfilesystemhostPath类似于Docker的本地Volume用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。  gcePersistentDiskGCEdisk-只有在GoogleCloudEngine平台上可用。  awsElasticBlockStore类似于GCEdisk节点必须是AWSEC2的实例nfs-支持网络文件系统。  rbd-RadosBlockDevice-Ceph  secret用来通过KubernetesAPI向Pod传递敏感信息,使用tmpfs(aRAM-backedfilesystem)  persistentVolumeClaim-从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方  glusterfs  iscsi  gitRepo  根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的:)  7)安全  一些主要原则:  基础设施模块应该通过APIserver交换数据、修改系统状态,而且只有APIserver可以访问后端存储(etcd)。  把用户分为不同的角色:Developers/ProjectAdmins/Administrators。  允许Developers定义secrets对象,并在pod启动时关联到相关容器。  以secret为例,如果kubelet要去pull私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式:  通过dockerlogin生成.dockercfg文件,进行全局授权。  通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定imagePullSecrets属性(也可以统一设置在serviceAcouunt上),进行授权。  认证(Authentication)  APIserver支持证书、token、和基本信息三种认证方式。  授权(Authorization)  通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上  AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。  8)监控  比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的containermetrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。  Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storagebackend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。  注意:heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 “答案来源于网络,供您参考” 希望以上信息可以帮到您!

牧明 2019-12-02 02:16:53 0 浏览量 回答数 0

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我们先从整体上看一下Kubernetes的一些理念和基本架构, 然后从网络、 资源管理、存储、服务发现、负载均衡、高可用、rolling upgrade、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性。 当然也会包括一些需要注意的问题。主要目的是帮助大家快速理解 Kubernetes的主要功能,今后在研究和使用这个具的时候有所参考和帮助。 1.Kubernetes的一些理念: 用户不需要关心需要多少台机器,只需要关心软件(服务)运行所需的环境。以服务为中心,你需要关心的是api,如何把大服务拆分成小服务,如何使用api去整合它们。 保证系统总是按照用户指定的状态去运行。 不仅仅提给你供容器服务,同样提供一种软件系统升级的方式;在保持HA的前提下去升级系统是很多用户最想要的功能,也是最难实现的。 那些需要担心和不需要担心的事情。 更好的支持微服务理念,划分、细分服务之间的边界,比如lablel、pod等概念的引入。 对于Kubernetes的架构,可以参考官方文档。 大致由一些主要组件构成,包括Master节点上的kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、控制组件kubectl、状态存储etcd、Slave节点上的kubelet、kube-proxy,以及底层的网络支持(可以用Flannel、OpenVSwitch、Weave等)。 看上去也是微服务的架构设计,不过目前还不能很好支持单个服务的横向伸缩,但这个会在 Kubernetes 的未来版本中解决。 2.Kubernetes的主要特性 会从网络、服务发现、负载均衡、资源管理、高可用、存储、安全、监控等方面向大家简单介绍Kubernetes的这些主要特性 -> 由于时间有限,只能简单一些了。 另外,对于服务发现、高可用和监控的一些更详细的介绍,感兴趣的朋友可以通过这篇文章了解。 1)网络 Kubernetes的网络方式主要解决以下几个问题: a. 紧耦合的容器之间通信,通过 Pod 和 localhost 访问解决。 b. Pod之间通信,建立通信子网,比如隧道、路由,Flannel、Open vSwitch、Weave。 c. Pod和Service,以及外部系统和Service的通信,引入Service解决。 Kubernetes的网络会给每个Pod分配一个IP地址,不需要在Pod之间建立链接,也基本不需要去处理容器和主机之间的端口映射。 注意:Pod重建后,IP会被重新分配,所以内网通信不要依赖Pod IP;通过Service环境变量或者DNS解决。 2) 服务发现及负载均衡 kube-proxy和DNS, 在v1之前,Service含有字段portalip 和publicIPs, 分别指定了服务的虚拟ip和服务的出口机ip,publicIPs可任意指定成集群中任意包含kube-proxy的节点,可多个。portalIp 通过NAT的方式跳转到container的内网地址。在v1版本中,publicIPS被约定废除,标记为deprecatedPublicIPs,仅用作向后兼容,portalIp也改为ClusterIp, 而在service port 定义列表里,增加了nodePort项,即对应node上映射的服务端口。 DNS服务以addon的方式,需要安装skydns和kube2dns。kube2dns会通过读取Kubernetes API获取服务的clusterIP和port信息,同时以watch的方式检查service的变动,及时收集变动信息,并将对于的ip信息提交给etcd存档,而skydns通过etcd内的DNS记录信息,开启53端口对外提供服务。大概的DNS的域名记录是servicename.namespace.tenx.domain, "tenx.domain"是提前设置的主域名。 注意:kube-proxy 在集群规模较大以后,可能会有访问的性能问题,可以考虑用其他方式替换,比如HAProxy,直接导流到Service 的endpints 或者 Pods上。Kubernetes官方也在修复这个问题。 3)资源管理 有3 个层次的资源限制方式,分别在Container、Pod、Namespace 层次。Container层次主要利用容器本身的支持,比如Docker 对CPU、内存、磁盘、网络等的支持;Pod方面可以限制系统内创建Pod的资源范围,比如最大或者最小的CPU、memory需求;Namespace层次就是对用户级别的资源限额了,包括CPU、内存,还可以限定Pod、rc、service的数量。 资源管理模型 -》 简单、通用、准确,并可扩展 目前的资源分配计算也相对简单,没有什么资源抢占之类的强大功能,通过每个节点上的资源总量、以及已经使用的各种资源加权和,来计算某个Pod优先非配到哪些节点,还没有加入对节点实际可用资源的评估,需要自己的scheduler plugin来支持。其实kubelet已经可以拿到节点的资源,只要进行收集计算即可,相信Kubernetes的后续版本会有支持。 4)高可用 主要是指Master节点的 HA方式 官方推荐 利用etcd实现master 选举,从多个Master中得到一个kube-apiserver 保证至少有一个master可用,实现high availability。对外以loadbalancer的方式提供入口。这种方式可以用作ha,但仍未成熟,据了解,未来会更新升级ha的功能。 一张图帮助大家理解: 也就是在etcd集群背景下,存在多个kube-apiserver,并用pod-master保证仅是主master可用。同时kube-sheduller和kube-controller-manager也存在多个,而且伴随着kube-apiserver 同一时间只能有一套运行。 5) rolling upgrade RC 在开始的设计就是让rolling upgrade变的更容易,通过一个一个替换Pod来更新service,实现服务中断时间的最小化。基本思路是创建一个复本为1的新的rc,并逐步减少老的rc的复本、增加新的rc的复本,在老的rc数量为0时将其删除。 通过kubectl提供,可以指定更新的镜像、替换pod的时间间隔,也可以rollback 当前正在执行的upgrade操作。 同样, Kuberntes也支持多版本同时部署,并通过lable来进行区分,在service不变的情况下,调整支撑服务的Pod,测试、监控新Pod的工作情况。 6)存储 大家都知道容器本身一般不会对数据进行持久化处理,在Kubernetes中,容器异常退出,kubelet也只是简单的基于原有镜像重启一个新的容器。另外,如果我们在同一个Pod中运行多个容器,经常会需要在这些容器之间进行共享一些数据。Kuberenetes 的 Volume就是主要来解决上面两个基础问题的。 Docker 也有Volume的概念,但是相对简单,而且目前的支持很有限,Kubernetes对Volume则有着清晰定义和广泛的支持。其中最核心的理念:Volume只是一个目录,并可以被在同一个Pod中的所有容器访问。而这个目录会是什么样,后端用什么介质和里面的内容则由使用的特定Volume类型决定。 创建一个带Volume的Pod: spec.volumes 指定这个Pod需要的volume信息 spec.containers.volumeMounts 指定哪些container需要用到这个Volume Kubernetes对Volume的支持非常广泛,有很多贡献者为其添加不同的存储支持,也反映出Kubernetes社区的活跃程度。 emptyDir 随Pod删除,适用于临时存储、灾难恢复、共享运行时数据,支持 RAM-backed filesystemhostPath 类似于Docker的本地Volume 用于访问一些本地资源(比如本地Docker)。 gcePersistentDisk GCE disk - 只有在 Google Cloud Engine 平台上可用。 awsElasticBlockStore 类似于GCE disk 节点必须是 AWS EC2的实例 nfs - 支持网络文件系统。 rbd - Rados Block Device - Ceph secret 用来通过Kubernetes API 向Pod 传递敏感信息,使用 tmpfs (a RAM-backed filesystem) persistentVolumeClaim - 从抽象的PV中申请资源,而无需关心存储的提供方 glusterfs iscsi gitRepo 根据自己的需求选择合适的存储类型,反正支持的够多,总用一款适合的 :) 7)安全 一些主要原则: 基础设施模块应该通过API server交换数据、修改系统状态,而且只有API server可以访问后端存储(etcd)。 把用户分为不同的角色:Developers/Project Admins/Administrators。 允许Developers定义secrets 对象,并在pod启动时关联到相关容器。 以secret 为例,如果kubelet要去pull 私有镜像,那么Kubernetes支持以下方式: 通过docker login 生成 .dockercfg 文件,进行全局授权。 通过在每个namespace上创建用户的secret对象,在创建Pod时指定 imagePullSecrets 属性(也可以统一设置在serviceAcouunt 上),进行授权。 认证 (Authentication) API server 支持证书、token、和基本信息三种认证方式。 授权 (Authorization) 通过apiserver的安全端口,authorization会应用到所有http的请求上 AlwaysDeny、AlwaysAllow、ABAC三种模式,其他需求可以自己实现Authorizer接口。 8)监控 比较老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是将node主机的container metrics抓取出来。在较新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet组件中,kubelet在与docker交互的同时,对外提供监控服务。 Kubernetes集群范围内的监控主要由kubelet、heapster和storage backend(如influxdb)构建。Heapster可以在集群范围获取metrics和事件数据。它可以以pod的方式运行在k8s平台里,也可以单独运行以standalone的方式。 注意: heapster目前未到1.0版本,对于小规模的集群监控比较方便。但对于较大规模的集群,heapster目前的cache方式会吃掉大量内存。因为要定时获取整个集群的容器信息,信息在内存的临时存储成为问题,再加上heaspter要支持api获取临时metrics,如果将heapster以pod方式运行,很容易出现OOM。所以目前建议关掉cache并以standalone的方式独立出k8s平台。 此答案来源于网络,希望对你有所帮助。

养狐狸的猫 2019-12-02 02:13:33 0 浏览量 回答数 0

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在primary-secondary 类型的协议中,副本被分为两大类,其中有且仅有一个副本作为primary 副本, 除primary 以外的副本都作为secondary 副本。维护primary 副本的节点作为中心节点,中心节点负 责维护数据的更新、并发控制、协调副本的一致性。 Primary-secondary 类型的协议一般要解决四大类问题:数据更新流程、数据读取方式、Primary 副本的确定和切换、数据同步(reconcile)。 数据更新基本流程 1. 数据更新都由primary 节点协调完成。 2. 外部节点将更新操作发给primary 节点 3. primary 节点进行并发控制即确定并发更新操作的先后顺序 4. primary 节点将更新操作发送给secondary 节点 5. primary 根据secondary 节点的完成情况决定更新是否成功并将结果返回外部节点 在工程实践中,如果由primary 直接同时发送给其他N 个副本发送数据,则每个 secondary 的更新吞吐受限于primary 总的出口网络带宽,最大为primary 网络出口带宽的1/N。为了 解决这个问题,有些系统(例如,GFS),使用接力的方式同步数据,即primary 将更新发送给第一 个secondary 副本,第一个secondary 副本发送给第二secondary 副本,依次类推。 数据读取方式 数据读取方式也与一致性高度相关。如果只需要最终一致性,则读取任何副本都可以满足需求。如果需要会 话一致性,则可以为副本设置版本号,每次更新后递增版本号,用户读取副本时验证版本号,从而 保证用户读到的数据在会话范围内单调递增。使用primary-secondary 比较困难的是实现强一致性。 由于数据的更新流程都是由primary 控制的,primary 副本上的数据一定是最新的,所以 如果始终只读primary 副本的数据,可以实现强一致性。如果只读primary 副本,则secondary 副本 将不提供读服务。实践中,如果副本不与机器绑定,而是按照数据段为单位维护副本,仅有primary 副本提供读服务在很多场景下并不会造出机器资源浪费。 将副本分散到集群中个,假设primary 也是随机的确定的,那么每台机器 上都有一些数据的primary 副本,也有另一些数据段的secondary 副本。从而某台服务器实际都提供 读写服务。 - 由primary 控制节点secondary 节点的可用性。当primary 更新某个secondary 副本不成功 时,primary 将该secondary 副本标记为不可用,从而用户不再读取该不可用的副本。不可用的 secondary 副本可以继续尝试与primary 同步数据,当与primary 完成数据同步后,primary 可以副本 标记为可用。这种方式使得所有的可用的副本,无论是primary 还是secondary 都是可读的,且在一 个确定的时间内,某secondary 副本要么更新到与primary 一致的最新状态,要么被标记为不可用, 从而符合较高的一致性要求。这种方式依赖于一个中心元数据管理系统,用于记录哪些副本可用, 哪些副本不可用。某种意义上,该方式通过降低系统的可用性来提高系统的一致性。 primary 副本的确定与切换 在primary-secondary 类型的协议中,另一个核心的问题是如何确定primary 副本,尤其是在原 primary 副本所在机器出现宕机等异常时,需要有某种机制切换primary 副本,使得某个secondary 副本成为新的primary 副本。 通常的,在primary-secondary 类型的分布式系统中,哪个副本是primary 这一信息都属于元信 息,由专门的元数据服务器维护。执行更新操作时,首先查询元数据服务器获取副本的primary 信 息,从而进一步执行数据更新流程。 由于分布式系统中可靠的发现节点异常是需要一定的探测时间的,这样的探测时间通常是10 秒级别,这也意味着一旦primary 异常,最多需要10 秒级别的 发现时间,系统才能开始primary 的切换,在这10 秒时间内,由于没有primary,系统不能提供更 新服务,如果系统只能读primary 副本,则这段时间内甚至不能提供读服务。从这里可以看到, primary-backup 类副本协议的最大缺点就是由于primary 切换带来的一定的停服务时间。 数据同步 不一致的secondary 副本需要与primary 进行同步(reconcile)。 通常不一致的形式有三种:一、由于网络分化等异常,secondary 上的数据落后于primary 上的 数据。二、在某些协议下,secondary 上的数据有可能是脏数据,需要被丢弃。所谓脏数据是由于 primary 副本没有进行某一更新操作,而secondary 副本上反而进行的多余的修改操作,从而造成 secondary 副本数据错误。三、secondary 是一个新增加的副本,完全没有数据,需要从其他副本上 拷贝数据。 对于第一种secondary 数据落后的情况,常见的同步方式是回放primary 上的操作日志(通常是 redo 日志),从而追上primary 的更新进度。对于脏数据的情况, 较好的做法是设计的分布式协议不产生脏数据。如果协议一定有产生脏数据的可能,则也应该使得 产生脏数据的概率降到非常低得情况,从而一旦发生脏数据的情况可以简单的直接丢弃有脏数据的 副本,这样相当于副本没有数据。另外,也可以设计一些基于undo 日志的方式从而可以删除脏数据。 如果secondary 副本完全没有数据,则常见的做法是直接拷贝primary 副本的数据,这种方法往往比 回放日志追更新进度的方法快很多。但拷贝数据时primary 副本需要能够继续提供更新服务,这就 要求primary 副本支持快照(snapshot)功能。即对某一刻的副本数据形成快照,然后拷贝快照,拷贝 完成后使用回放日志的方式追快照形成后的更新操作。

kun坤 2020-04-24 15:30:53 0 浏览量 回答数 0

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“Ceph浅析”系列之七——关于Ceph的若干想法:报错

kun坤 2020-06-08 11:04:40 6 浏览量 回答数 1

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迁云工具FAQ

chenchuan 2019-12-01 21:36:31 659 浏览量 回答数 0

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微服务 (MicroServices) 架构是当前互联网业界的一个技术热点,圈里有不少同行朋友当前有计划在各自公司开展微服务化体系建设,他们都有相同的疑问:一个微服务架构有哪些技术关注点 (technical concerns)?需要哪些基础框架或组件来支持微服务架构?这些框架或组件该如何选型?笔者之前在两家大型互联网公司参与和主导过大型服务化体系和框架建设,同时在这块也投入了很多时间去学习和研究,有一些经验和学习心得,可以和大家一起分享。 服务注册、发现、负载均衡和健康检查和单块 (Monolithic) 架构不同,微服务架构是由一系列职责单一的细粒度服务构成的分布式网状结构,服务之间通过轻量机制进行通信,这时候必然引入一个服务注册发现问题,也就是说服务提供方要注册通告服务地址,服务的调用方要能发现目标服务,同时服务提供方一般以集群方式提供服务,也就引入了负载均衡和健康检查问题。根据负载均衡 LB 所在位置的不同,目前主要的服务注册、发现和负载均衡方案有三种: 第一种是集中式 LB 方案,如下图 Fig 1,在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的 LB,LB 通常是专门的硬件设备如 F5,或者基于软件如 LVS,HAproxy 等实现。LB 上有所有服务的地址映射表,通常由运维配置注册,当服务消费方调用某个目标服务时,它向 LB 发起请求,由 LB 以某种策略(比如 Round-Robin)做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB 一般具备健康检查能力,能自动摘除不健康的服务实例。服务消费方如何发现 LB 呢?通常的做法是通过 DNS,运维人员为服务配置一个 DNS 域名,这个域名指向 LB。 Fig 1, 集中式 LB 方案 集中式 LB 方案实现简单,在 LB 上也容易做集中式的访问控制,这一方案目前还是业界主流。集中式 LB 的主要问题是单点问题,所有服务调用流量都经过 LB,当服务数量和调用量大的时候,LB 容易成为瓶颈,且一旦 LB 发生故障对整个系统的影响是灾难性的。另外,LB 在服务消费方和服务提供方之间增加了一跳 (hop),有一定性能开销。 第二种是进程内 LB 方案,针对集中式 LB 的不足,进程内 LB 方案将 LB 的功能以库的形式集成到服务消费方进程里头,该方案也被称为软负载 (Soft Load Balancing) 或者客户端负载方案,下图 Fig 2 展示了这种方案的工作原理。这一方案需要一个服务注册表 (Service Registry) 配合支持服务自注册和自发现,服务提供方启动时,首先将服务地址注册到服务注册表(同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态,相当于健康检查),服务消费方要访问某个服务时,它通过内置的 LB 组件向服务注册表查询(同时缓存并定期刷新)目标服务地址列表,然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址,最后向目标服务发起请求。这一方案对服务注册表的可用性 (Availability) 要求很高,一般采用能满足高可用分布式一致的组件(例如 Zookeeper, Consul, Etcd 等)来实现。 Fig 2, 进程内 LB 方案 进程内 LB 方案是一种分布式方案,LB 和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部,同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用,没有额外开销,性能比较好。但是,该方案以客户库 (Client Library) 的方式集成到服务调用方进程里头,如果企业内有多种不同的语言栈,就要配合开发多种不同的客户端,有一定的研发和维护成本。另外,一旦客户端跟随服务调用方发布到生产环境中,后续如果要对客户库进行升级,势必要求服务调用方修改代码并重新发布,所以该方案的升级推广有不小的阻力。 进程内 LB 的案例是 Netflix 的开源服务框架,对应的组件分别是:Eureka 服务注册表,Karyon 服务端框架支持服务自注册和健康检查,Ribbon 客户端框架支持服务自发现和软路由。另外,阿里开源的服务框架 Dubbo 也是采用类似机制。 第三种是主机独立 LB 进程方案,该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案,原理和第二种方案基本类似,不同之处是,他将 LB 和服务发现功能从进程内移出来,变成主机上的一个独立进程,主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时,他们都通过同一主机上的独立 LB 进程做服务发现和负载均衡,见下图 Fig 3。 Fig 3 主机独立 LB 进程方案 该方案也是一种分布式方案,没有单点问题,一个 LB 进程挂了只影响该主机上的服务调用方,服务调用方和 LB 之间是进程内调用,性能好,同时,该方案还简化了服务调用方,不需要为不同语言开发客户库,LB 的升级不需要服务调用方改代码。该方案的不足是部署较复杂,环节多,出错调试排查问题不方便。 该方案的典型案例是 Airbnb 的 SmartStack 服务发现框架,对应组件分别是:Zookeeper 作为服务注册表,Nerve 独立进程负责服务注册和健康检查,Synapse/HAproxy 独立进程负责服务发现和负载均衡。Google 最新推出的基于容器的 PaaS 平台 Kubernetes,其内部服务发现采用类似的机制。 服务前端路由微服务除了内部相互之间调用和通信之外,最终要以某种方式暴露出去,才能让外界系统(例如客户的浏览器、移动设备等等)访问到,这就涉及服务的前端路由,对应的组件是服务网关 (Service Gateway),见图 Fig 4,网关是连接企业内部和外部系统的一道门,有如下关键作用: 服务反向路由,网关要负责将外部请求反向路由到内部具体的微服务,这样虽然企业内部是复杂的分布式微服务结构,但是外部系统从网关上看到的就像是一个统一的完整服务,网关屏蔽了后台服务的复杂性,同时也屏蔽了后台服务的升级和变化。安全认证和防爬虫,所有外部请求必须经过网关,网关可以集中对访问进行安全控制,比如用户认证和授权,同时还可以分析访问模式实现防爬虫功能,网关是连接企业内外系统的安全之门。限流和容错,在流量高峰期,网关可以限制流量,保护后台系统不被大流量冲垮,在内部系统出现故障时,网关可以集中做容错,保持外部良好的用户体验。监控,网关可以集中监控访问量,调用延迟,错误计数和访问模式,为后端的性能优化或者扩容提供数据支持。日志,网关可以收集所有的访问日志,进入后台系统做进一步分析。 Fig 4, 服务网关 除以上基本能力外,网关还可以实现线上引流,线上压测,线上调试 (Surgical debugging),金丝雀测试 (Canary Testing),数据中心双活 (Active-Active HA) 等高级功能。 网关通常工作在 7 层,有一定的计算逻辑,一般以集群方式部署,前置 LB 进行负载均衡。 开源的网关组件有 Netflix 的 Zuul,特点是动态可热部署的过滤器 (filter) 机制,其它如 HAproxy,Nginx 等都可以扩展作为网关使用。 在介绍过服务注册表和网关等组件之后,我们可以通过一个简化的微服务架构图 (Fig 5) 来更加直观地展示整个微服务体系内的服务注册发现和路由机制,该图假定采用进程内 LB 服务发现和负载均衡机制。在下图 Fig 5 的微服务架构中,服务简化为两层,后端通用服务(也称中间层服务 Middle Tier Service)和前端服务(也称边缘服务 Edge Service,前端服务的作用是对后端服务做必要的聚合和裁剪后暴露给外部不同的设备,如 PC,Pad 或者 Phone)。后端服务启动时会将地址信息注册到服务注册表,前端服务通过查询服务注册表就可以发现然后调用后端服务;前端服务启动时也会将地址信息注册到服务注册表,这样网关通过查询服务注册表就可以将请求路由到目标前端服务,这样整个微服务体系的服务自注册自发现和软路由就通过服务注册表和网关串联起来了。如果以面向对象设计模式的视角来看,网关类似 Proxy 代理或者 Façade 门面模式,而服务注册表和服务自注册自发现类似 IoC 依赖注入模式,微服务可以理解为基于网关代理和注册表 IoC 构建的分布式系统。 Fig 5, 简化的微服务架构图 服务容错当企业微服务化以后,服务之间会有错综复杂的依赖关系,例如,一个前端请求一般会依赖于多个后端服务,技术上称为 1 -> N 扇出 (见图 Fig 6)。在实际生产环境中,服务往往不是百分百可靠,服务可能会出错或者产生延迟,如果一个应用不能对其依赖的故障进行容错和隔离,那么该应用本身就处在被拖垮的风险中。在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,可能在数秒内导致所有应用资源 (线程,队列等) 被耗尽,造成所谓的雪崩效应 (Cascading Failure,见图 Fig 7),严重时可致整个网站瘫痪。 Fig 6, 服务依赖 Fig 7, 高峰期单个服务延迟致雪崩效应 经过多年的探索和实践,业界在分布式服务容错一块探索出了一套有效的容错模式和最佳实践,主要包括: Fig 8, 弹性电路保护状态图 电路熔断器模式 (Circuit Breaker Patten), 该模式的原理类似于家里的电路熔断器,如果家里的电路发生短路,熔断器能够主动熔断电路,以避免灾难性损失。在分布式系统中应用电路熔断器模式后,当目标服务慢或者大量超时,调用方能够主动熔断,以防止服务被进一步拖垮;如果情况又好转了,电路又能自动恢复,这就是所谓的弹性容错,系统有自恢复能力。下图 Fig 8 是一个典型的具备弹性恢复能力的电路保护器状态图,正常状态下,电路处于关闭状态 (Closed),如果调用持续出错或者超时,电路被打开进入熔断状态 (Open),后续一段时间内的所有调用都会被拒绝 (Fail Fast),一段时间以后,保护器会尝试进入半熔断状态 (Half-Open),允许少量请求进来尝试,如果调用仍然失败,则回到熔断状态,如果调用成功,则回到电路闭合状态。舱壁隔离模式 (Bulkhead Isolation Pattern),顾名思义,该模式像舱壁一样对资源或失败单元进行隔离,如果一个船舱破了进水,只损失一个船舱,其它船舱可以不受影响 。线程隔离 (Thread Isolation) 就是舱壁隔离模式的一个例子,假定一个应用程序 A 调用了 Svc1/Svc2/Svc3 三个服务,且部署 A 的容器一共有 120 个工作线程,采用线程隔离机制,可以给对 Svc1/Svc2/Svc3 的调用各分配 40 个线程,当 Svc2 慢了,给 Svc2 分配的 40 个线程因慢而阻塞并最终耗尽,线程隔离可以保证给 Svc1/Svc3 分配的 80 个线程可以不受影响,如果没有这种隔离机制,当 Svc2 慢的时候,120 个工作线程会很快全部被对 Svc2 的调用吃光,整个应用程序会全部慢下来。限流 (Rate Limiting/Load Shedder),服务总有容量限制,没有限流机制的服务很容易在突发流量 (秒杀,双十一) 时被冲垮。限流通常指对服务限定并发访问量,比如单位时间只允许 100 个并发调用,对超过这个限制的请求要拒绝并回退。回退 (fallback),在熔断或者限流发生的时候,应用程序的后续处理逻辑是什么?回退是系统的弹性恢复能力,常见的处理策略有,直接抛出异常,也称快速失败 (Fail Fast),也可以返回空值或缺省值,还可以返回备份数据,如果主服务熔断了,可以从备份服务获取数据。Netflix 将上述容错模式和最佳实践集成到一个称为 Hystrix 的开源组件中,凡是需要容错的依赖点 (服务,缓存,数据库访问等),开发人员只需要将调用封装在 Hystrix Command 里头,则相关调用就自动置于 Hystrix 的弹性容错保护之下。Hystrix 组件已经在 Netflix 经过多年运维验证,是 Netflix 微服务平台稳定性和弹性的基石,正逐渐被社区接受为标准容错组件。 服务框架微服务化以后,为了让业务开发人员专注于业务逻辑实现,避免冗余和重复劳动,规范研发提升效率,必然要将一些公共关注点推到框架层面。服务框架 (Fig 9) 主要封装公共关注点逻辑,包括: Fig 9, 服务框架 服务注册、发现、负载均衡和健康检查,假定采用进程内 LB 方案,那么服务自注册一般统一做在服务器端框架中,健康检查逻辑由具体业务服务定制,框架层提供调用健康检查逻辑的机制,服务发现和负载均衡则集成在服务客户端框架中。监控日志,框架一方面要记录重要的框架层日志、metrics 和调用链数据,还要将日志、metrics 等接口暴露出来,让业务层能根据需要记录业务日志数据。在运行环境中,所有日志数据一般集中落地到企业后台日志系统,做进一步分析和处理。REST/RPC 和序列化,框架层要支持将业务逻辑以 HTTP/REST 或者 RPC 方式暴露出来,HTTP/REST 是当前主流 API 暴露方式,在性能要求高的场合则可采用 Binary/RPC 方式。针对当前多样化的设备类型 (浏览器、普通 PC、无线设备等),框架层要支持可定制的序列化机制,例如,对浏览器,框架支持输出 Ajax 友好的 JSON 消息格式,而对无线设备上的 Native App,框架支持输出性能高的 Binary 消息格式。配置,除了支持普通配置文件方式的配置,框架层还可集成动态运行时配置,能够在运行时针对不同环境动态调整服务的参数和配置。限流和容错,框架集成限流容错组件,能够在运行时自动限流和容错,保护服务,如果进一步和动态配置相结合,还可以实现动态限流和熔断。管理接口,框架集成管理接口,一方面可以在线查看框架和服务内部状态,同时还可以动态调整内部状态,对调试、监控和管理能提供快速反馈。Spring Boot 微框架的 Actuator 模块就是一个强大的管理接口。统一错误处理,对于框架层和服务的内部异常,如果框架层能够统一处理并记录日志,对服务监控和快速问题定位有很大帮助。安全,安全和访问控制逻辑可以在框架层统一进行封装,可做成插件形式,具体业务服务根据需要加载相关安全插件。文档自动生成,文档的书写和同步一直是一个痛点,框架层如果能支持文档的自动生成和同步,会给使用 API 的开发和测试人员带来极大便利。Swagger 是一种流行 Restful API 的文档方案。当前业界比较成熟的微服务框架有 Netflix 的 Karyon/Ribbon,Spring 的 Spring Boot/Cloud,阿里的 Dubbo 等。 运行期配置管理服务一般有很多依赖配置,例如访问数据库有连接字符串配置,连接池大小和连接超时配置,这些配置在不同环境 (开发 / 测试 / 生产) 一般不同,比如生产环境需要配连接池,而开发测试环境可能不配,另外有些参数配置在运行期可能还要动态调整,例如,运行时根据流量状况动态调整限流和熔断阀值。目前比较常见的做法是搭建一个运行时配置中心支持微服务的动态配置,简化架构如下图 (Fig 10): Fig 10, 服务配置中心 动态配置存放在集中的配置服务器上,用户通过管理界面配置和调整服务配置,具体服务通过定期拉 (Scheduled Pull) 的方式或者服务器推 (Server-side Push) 的方式更新动态配置,拉方式比较可靠,但会有延迟同时有无效网络开销 (假设配置不常更新),服务器推方式能及时更新配置,但是实现较复杂,一般在服务和配置服务器之间要建立长连接。配置中心还要解决配置的版本控制和审计问题,对于大规模服务化环境,配置中心还要考虑分布式和高可用问题。 配置中心比较成熟的开源方案有百度的 Disconf,360 的 QConf,Spring 的 Cloud Config 和阿里的 Diamond 等。 Netflix 的微服务框架Netflix 是一家成功实践微服务架构的互联网公司,几年前,Netflix 就把它的几乎整个微服务框架栈开源贡献给了社区,这些框架和组件包括: Eureka: 服务注册发现框架Zuul: 服务网关Karyon: 服务端框架Ribbon: 客户端框架Hystrix: 服务容错组件Archaius: 服务配置组件Servo: Metrics 组件Blitz4j: 日志组件下图 Fig 11 展示了基于这些组件构建的一个微服务框架体系,来自 recipes-rss。 Fig 11, 基于 Netflix 开源组件的微服务框架 Netflix 的开源框架组件已经在 Netflix 的大规模分布式微服务环境中经过多年的生产实战验证,正逐步被社区接受为构造微服务框架的标准组件。Pivotal 去年推出的 Spring Cloud 开源产品,主要是基于对 Netflix 开源组件的进一步封装,方便 Spring 开发人员构建微服务基础框架。对于一些打算构建微服务框架体系的公司来说,充分利用或参考借鉴 Netflix 的开源微服务组件 (或 Spring Cloud),在此基础上进行必要的企业定制,无疑是通向微服务架构的捷径。 原文地址:https://www.infoq.cn/article/basis-frameworkto-implement-micro-service#anch130564%20%EF%BC%8C

auto_answer 2019-12-02 01:55:22 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】Java必备核心知识1000+(附源码)

问问小秘 2019-12-01 22:00:28 870 浏览量 回答数 1

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服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 北桥:离CPU近,负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥:离CPU远,负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器? 将网络中的计算机逻辑上组织到一起,进行集中管理,这种集中管理的环境称为域。 在域中,至少有一台域控制器,域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据,安装了活动目录的一台计算机为域控制器,域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 1)设定堡垒机,使用统一账号登录,便于安全与登录的考量。 2)使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3)建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),把硬盘整合成一个大磁盘,在大磁盘上再分区,存放数据、多块盘放在一起可以有冗余(备份)。 RAID整合方式有很多,常用的:0 1 5 10 RAID 0:可以是一块盘和N个盘组合 优点:读写快,是RAID中最好的 缺点:没有冗余,一块坏了数据就全没有了 RAID 1:只能2块盘,盘的大小可以不一样,以小的为准 10G+10G只有10G,另一个做备份。它有100%的冗余,缺点:浪费资源,成本高 RAID 5 :3块盘,容量计算10*(n-1),损失一块盘 特点:读写性能一般,读还好一点,写不好 总结: 冗余从好到坏:RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏:RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高:RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里,buffer和cache如何区分? buffer和cache都是内存中的一块区域,当CPU需要写数据到磁盘时,由于磁盘速度比较慢,所以CPU先把数据存进buffer,然后CPU去执行其他任务,buffer中的数据会定期写入磁盘;当CPU需要从磁盘读入数据时,由于磁盘速度比较慢,可以把即将用到的数据提前存入cache,CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现? 数据中心可以用zabbix(也可以是nagios或其他)监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。 如果在公有云上,可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么? IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信,这两个协议有何区别? TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据;但是需要三次握手、数据补发等过程,耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据;但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手: (1)当主机A想同主机B建立连接,主机A会发送SYN给主机B,初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段,实现从主机A到主机B的序列号同步,即确定seq中的x。 (2)主机B接收到报文后,同意与A建立连接,会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y,确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步,即确定seq中的y。 (3)主机A接收到主机B发送过来的报文后,会发送ACK给主机B,确认序号ack=y+1,建立连接完成,传输数据。 四次分手: (1)当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时,TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x。 (2)主机B收到这个FIN报文段,并不立即用FIN报文段回复主机A,而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1,同时通知自己的应用程序,对方要求关闭连接(先发ack是防止主机A重复发送FIN报文)。 (3)主机B发送完ack确认报文后,主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接,TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x,ack=x+1。 (4)主机A收到这个FIN报文段,向主机B发送一个ack确认报文,ack=y+1,表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时(如web访问),内部地址会主动发起连接,由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换,将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP,网关的这个地址转换称为SNAT,主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时(如对外发布web网站),外部地址发起主动连接,由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接,然后将连接转换到内部,此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接,然后在内部做地址转换,此转换称为DNAT,主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性:和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的? 主从复制的过程是异步的复制过程,主库完成写操作并计入binlog日志中,从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中,最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力; 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型? (一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景? 分布式数据库应该是数据访问对应用透明,每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点? Apache特点:1)几乎可以运行在所有的计算机平台上;2)支持最新的http/1.1协议;3)简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf);4)支持通用网关接口(cgi);5)支持虚拟主机;6)支持http认证,7)集成perl;8)集成的代理服务器;9)可以通过web浏览器监视服务器的状态,可以自定义日志;10)支持服务器端包含命令(ssi);11)支持安全socket层(ssl);12)具有用户绘画过程的跟踪能力;13)支持fastcgi;14)支持java servlets Nginx特点:nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器,处理静态文件,索引文件以及自动索引,无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错,具有很高的稳定性,支持热部署。 Lighttpd特点:是一个具有非常低的内存开销,CPU占用率低,效能好,以及丰富的模块,Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个,支持fastcgi,cgi,auth,输出压缩,url重写,alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点? LVS优点:具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上,仅作分发,所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡,且没有流量的产生,不会受到大流量的影响。 LVS缺点:软件不支持正则表达式处理,不能做动静分离,如果web应用比较庞大,LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言,nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点:工作在七层之上,可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单,可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点,同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器,可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点:不支持URL检测,仅支持HTTP和EMAIL,对session的保持,cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点:支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导;同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡;单纯从效率上讲比nginx更出色,且负载策略非常多。 aproxy缺点:扩展性能差;添加新功能很费劲,对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件?什么是jdk? 中间件介绍: 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件,应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk:jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些? ELK或EFK。 Logstash:数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。 Kibana:可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch:分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布? 蓝绿:旧版本-新版本 灰度:新旧版本各占一定比例,比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现

剑曼红尘 2020-03-23 15:51:44 0 浏览量 回答数 0
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