暂时未有相关云产品技术能力~
做最好的知识分享 云计算/云原生
上面我们学习的 Configmap 一般是用来存放明文数据的,如配置文件,对于一些敏感数据,如密码、私钥等数据时,要用 secret 类型。
Configmap 是 k8s 中的资源对象,用于保存非机密性的配置的,数据可以用 key/value 键值对的形式保存,也可通过文件的形式保存。
kubectl 是操作 k8s 集群的命令行工具,安装在 k8s 的 master 节点,使用 kubectl 它会在 $HOME/.kube 目录中查找一个名为 config 的文件, 你可以通过设置 Kubeconfig 环境变量或设置特定的 kubeconfig,kubectl 也可以使用特定的 kubeconfig 文件操作 k8s 集群。
DaemonSet 控制器能够确保 k8s 集群所有的节点都运行一个相同的 pod 副本,当向 k8s 集群中增加 node 节点时,这个 node 节点也会自动创建一个 pod 副本,当 node 节点从集群移除,这些 pod 也会自动删除;删除 Daemonset 也会删除它们创建的 pod。
大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求,海量数据存储的确不假,除了生产经营产生的结构化数据,还有大量音视频等非结构化数据,这部分数据很大,占用的空间也很多,有时大数据平台80%以上都存储着非结构化数据。不过,数据光存储还不行,只有利用起来才能产生价值,这就要进行分析了。
StatefulSet 是为了管理有状态服务的问题而设计的
hostPath Volume 是指 Pod 挂载宿主机上的目录或文件。 hostPath Volume 使得容器可以使用宿主 机的文件系统进行存储,hostpath(宿主机路径):节点级别的存储卷,在 pod 被删除,这个存储卷还是存在的,不会被删除,所以只要同一个 pod 被调度到同一个节点上来,在 pod 被删除重新被调度到这个节点之后,对应的数据依然是存在的。
持久化存储
kube-proxy组件详解
service实战
前面我们了解到 Deployment 只是保证了支撑服务的微服务Pod的数量,但是没有解决如何访问这些服务的问题。一个Pod只是一个运行服务的实例,随时可能在一个节点上停止,在另一个节点以一个新的IP启动一个新的Pod,因此不能以确定的IP和端口号提供服务。
Deployment深入使用
Deployment表示用户对K8S集群的一次更新操作。Deployment是一个比RS( Replica Set, RS) 应用模型更广的 API 对象,可以是创建一个新的服务,更新一个新的服务,也可以是滚动升级一个服务。滚动升级一个服务,实际是创建一个新的RS,然后逐渐将新 RS 中副本数增加到理想状态,将旧RS中的副本数减少到0的复合操作。
前面我们学习了 Pod,那我们在定义 pod 资源时,可以直接创建一个 kind:Pod 类型的自主式 pod, 但是这存在一个问题,假如 pod 被删除了,那这个 pod 就不能自我恢复,就会彻底被删除,线上这种情况非常危险,所以今天就给大家讲解下 pod 的控制器,所谓控制器就是能够管理 pod,监测 pod 运行状况,当 pod 发生故障,可以自动恢复 pod。
许多应用程序经过长时间运行,最终过渡到无法运行的状态,除了重启,无法恢复。通常情况下,K8S 会发现应用程序已经终止,然后重启应用程序 pod。有时应用程序可能因为某些原因(后端服务故障等)导致暂时无法对外提供服务,但应用软件没有终止,导致 K8S 无法隔离有故障的 pod,调用者可能会访问到有故障的 pod,导致业务不稳定。K8S 提供 livenessProbe 来检测容器是否正常运行,并且对相应状况进行相应的补救措施。
中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表,往往是为了前端查询统计更快或更方便而在数据库中建立的汇总表,由于是由原始数据加工而成的中间结果,因此被称为中间表。在某些大型机构中,多年积累出来中间表的数量居然高达数万张,给系统和使用造成了很多麻烦。
Pod 里面可以有一个或者多个容器,部署应用的容器可以称为主容器,在创建 Pod 时候,Pod 中 可以有一个或多个先于主容器启动的Init 容器,这个 init 容器就可以成为初始化容器,初始化容器一旦执行完,它从启动开始到初始化代码执行完就退出了,它不会一直存在,所以在主容器启动之前执行初始化,初始化容器可以有多个,多个初始化容器是要串行执行的,先执行初始化容器 1,在执行初始化容器 2等,等初始化容器执行完初始化就退出了,然后再执行主容器,主容器一退出,pod 就结束了,主容器退出的时间点就是 pod 的结束点,它俩时间轴是一致的
给了节点选则的主动权,我们给节点打一个污点,不容忍的 pod 就运行不上来,污点就是定义在节点上的键值属性数据,可以定决定拒绝那些 pod
pod 和 pod 更倾向腻在一起,把相近的 pod 结合到相近的位置,比如同一区域,同一机架,这样的话 pod 和 pod 之间更好通信,比方说有两个机房,这两个机房部署的集群有 1000 台主机,那么我们希望把 nginx 和 tomcat 都部署同一个地方的 node 节点上,可以提高通信效率。
我们在创建 pod 资源的时候,pod 会根据 schduler 进行调度,那么默认会调度到随机的一个工作节点,如果我们想要 pod 调度到指定节点或者调度到一些具有相同特点的 node 节点,怎么办呢? 可以使用 pod 中的 nodeName 或者 nodeSelector 字段指定要调度到的 node 节点
namespace 是命名空间,里面有很多资源,那么我们可以对命名空间资源做个限制,防止该命名空间部署的资源超过限制。
下面就是一个简单的使用资源清单yaml创建pod的实例,先简单的看一下yaml里需要什么东西,我们再去深入学习!
我们以具体实例来说,拉取策略就是 imagePullPolicy
Pod是K8S系统中可以创建和管理的最小单元,是资源对象模型中由用户创建或部署的最小资源对象模型,也是在K8S上运行容器化应用的资源对象,其它的资源对象都是用来支撑或者扩展Pod对象功能的,比如控制器对象是用来管控Pod对象的,Service或者Ingress资源对象是用来暴露Pod引用对象的,PersistentVolume资源对象是用来为Pod提供存储等等,K8S不会直接处理容器,而是Pod,Pod是由一个或多个container组成。
k8s 集群中对资源管理和资源对象编排部署都可以通过声明样式(YAML)文件来解决,也就是可以把需要对资源对象操作编辑到YAML 格式文件中,我们把这种文件叫做资源清单文件,通过kubectl 命令直接使用资源清单文件就可以实现对大量的资源对象进行编排部署了。一般在我们开发的时候,都是通过配置YAML文件来部署集群的。
kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,通过kubectl能够对集群本身进行管理,并能够在集群上进行容器化应用的安装和部署。
kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具。
该篇作为k8s的开篇之作,并没有立马去做集群,而是先引入概念,以慢学习的方式来了解k8s,不然学完了有的东西都看不懂那太可惜了。下一章就会实际部署集群!
大家好,docker篇完结之后苦思冥想了很久不知道做什么,看了一下感觉做监控方面文章并不多,于是过来撰写一下zabbix的文章,普罗米修斯的话要后面去了,zabbix也是很有意思的一个东西,如果你没有学过可以来跟着一起学一下,这个东西比较简单,可视化,学过的话可以当作复习来看一看,废话就不多说了,直接开始正题了。
之前在制作dockerfile的时候,流程是写完然后build然后run,这还是单个的容器,比如公司有五十个微服务,难道要打包五十个docker吗,依赖关系啥的手动操作很麻烦!这个时候使用dockercompose高效的管理,可以定义运行多个容器!
如何用名字而不用ip来访问容器,这个时候就要使用–link了! 因为上篇文章我们启动了两台tomcat,这里我们直接用这两台机子来测试一下。
为了巩固dockerfile,我们这里来进行真实的实战。
在上一篇文章中其实有一个点我没有说,那就是如何实现两个或者多个容器之间数据共享。
通过前面的学习,我们知道docker是把应用和环境打包成镜像,那如果数据都在容器里,容器被删除数据就会丢失,我们需要让数据持久化。
相信大家经过前面的练习都掌握了基本的指令,在实战操作之后我们就要进行镜像的详解来帮助大家对于docker有一个更深层次的理解,并且会介绍一下我们的容器卷,后面也会用到容器卷进行数据同步!
通过前面两章的学习,相信各位朋友们都在自己的服务器上安装了docker了,也熟悉了一些常用的指令,这里我带着大家去做一些简单的实战来让各位更熟悉这些指令!接下来的内容最好跟着敲一遍,记一下步骤,能让你更深刻理解!
我们应该如何去学习docker的命令,这是一个老生常谈的话题了,作为一个知识类博主,我想告诉各位的是学习的方法真的很重要,学习一个东西,不只是死记硬背,学习命令也一样,所以接下来这个命令是最重要的,没有之一,要学会如何去使用,以后会帮上你的忙。
我们知道,传统的项目开发和运维是两套环境,而且要一一配置环境并且有的时候更新还会导致服务不可用,这就很麻烦了,那么有没有一种很方便不用这么麻烦的技术可以一键安装呢?有!那就是我们的Docker。
现在的大厂越来越注重算法题,往往会被用来衡量你的代码能力,作为想要顺利拿到大厂offer的你,算法是必不可缺的一项技能,通过我的文章,带你刷爆剑指offer,吊打面试官,斩获大厂offer,以下的题目很多都是在字节跳动等大厂出现过的题目,大家可以学习一下!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题为了让大家练到各种各样的题目,熟悉各种题型,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题为了让大家练到各种各样的题目,熟悉各种题型,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题为了让大家练到各种各样的题目,熟悉各种题型,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题为了让大家练到各种各样的题目,熟悉各种题型,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题提高组是为了有余力的同学准备的,让大家练到各种各样的题目,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题为了让大家练到各种各样的题目,熟悉各种题型,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题提高组是为了有余力的同学准备的,让大家练到各种各样的题目,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题为了让大家练到各种各样的题目,熟悉各种题型,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题为了让大家练到各种各样的题目,熟悉各种题型,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题这个月进度是数据结构,让大家练到各种各样的数据结构题目,熟悉数据结构的增删改查,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!
大家好,我是泡泡,给大家带来每日一题的目的是为了更好的练习算法,我们的每日一题提高组是为了有余力的同学准备的,让大家练到各种各样的题目,一年以后,蜕变成为一个不一样的自己!