今天在给测试环境搭建k8s系统时,发现master根目录磁盘空间不足,需要扩容,记录如下. # 查看根分区大小 [root@master ~]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on devtmpfs 63G 0 63G 0% /dev tmpfs 63G 0 63G 0% /dev/shm tmpfs 63G 1.3G 62G 2% /run tmpfs 63G 0 63G 0% /sys/fs/cgroup /dev/mapper/

Docker consul的容器服务更新与发现 目录 Docker consul的容器服务更新与发现 一.Consul简介 1. 服务注册与发现 2. consul概述 3. consul的两种模式 4. consul提供的一些关键特性 二.consul部署 1. 服务器配置 2. consul服务器 2.1 建立consul服务 2.2 查看群集信息 2.3 通过http api获取群集信息 3. registrator服务器 3.1 安装Gliderlabs/Registrator 3.2

原文:.netcore consul实现服务注册与发现-单节点部署 一.Consul的基础介绍     Consul是HashiCorp公司推出的开源工具,用于实现分布式系统的服务发现与配置.与其他分布式服务注册与发现的方案,比如 Airbnb的SmartStack等相比,Consul的方案更"一站式",内置了服务注册与发现框 架.分布一致性协议实现.健康检查.Key/Value存储.多数据中心方案,不再需要依赖其他工具(比如ZooKeeper等),使用起来也较 为简单.Consul用

一.Consul的集群介绍 Consul Agent有两种运行模式:Server和Client.这里的Server和Client只是Consul集群层面的区分,与搭建在Cluster之上的应用服务无关, 以Server模式运行的Consul Agent节点用于维护Consul集群的状态,官方建议每个Consul Cluster至少有3个或以上的运行在Server Mode的Agent,Client节点不限. 1.Server节点需要三台或以上机器 2.Client节点不限 二.Consul环境准

一.前言 最近在学习docker,顺便把之前学习的spring cloud 部署到Docker 中.至于什么是SpringCloud的服务注册与发现,什么是docker,我这里就不作赘述了.可以先去学习这两部分内容,再来看这篇文章,废话不多说了.直接开始! 二.环境准备        JDK 8        MAVEN 3.3.9SpringCloud Dalston.SR4SpringBoot 1.5.8.RELEASE       三.实战eureka-server    3.1 创建工程

Docker+Consul+Registrator实现服务注册与发现 逻辑图 实现nginx节点自动化加入容器IP代理 1.三台Consul agent server作为高可用通过Consul Template实时监测Leader的变化. 2.Leader如果变化就触发渲染模板动作,执行相应命令. 3.如图 如果Node01 docker创建了一个nginx web容器随机暴露了一个24123端口,Registrator会监听到这个事件之后,会将宿主级IP与暴露的端口注册到本地的Consul a

简介 Netflix在设计Eureka时遵守的就是AP原则 拓展: 在分布式数据库中的CAP原理 CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可兼得,最多只能同时满足两个,因为分布式不可能在一台机器上,所以目前所有的分布式必须拥有Partition tolerance,只能是CP或者AP. 如果在双十一当天,淘宝应该选择AP还是CP? 只能是AP 因为一致性

目录 引言 什么是微服务 传统服务 微服务 什么是服务注册与服务发现 为什么要使用不同的语言提供相同的服务能力 服务协调器 服务注册 Golang C#(.NetCore3.1) 服务发现 通过HttpClient发现服务,并访问 注销一个coffee-service实例再访问 引言 趁着最近休息写一篇关于微服务架构中特别重要一环服务注册与发现示例来互相探讨学习. 什么是微服务 传统服务 举个栗子: 传统服务就类似于你们家附近的商店,这个商店可以提供你基本日常所需.你可以在里面买牙膏.零食.饮料

在结束了第二期的广交会实习之后,又迎来了几天休闲的日子,继续学习Linux.在上一篇随笔 Linux学习之CentOS(十七)--与Linux文件和目录管理相关的一些重要命令① 中,详细记录了与Linux文件和目录管理相关的一些重要命令,包括 目录与路径相关的命令(cd.pwd.mkdir.rmdir等).管理文件与目录的命令(ls.cp.rm.mv等).查看文件内容命令(cat.more.less等),在这一篇随笔中,将继续详细记录与Linux文件和目录管理相关的其他一些重要命令. 一.修改文

使用docker-compose 大杀器来部署服务 上 我们都听过或者用过 docker,然而使用方式却是仅仅用手动的方式,这样去操作 docker 还是很原始. 好吧,可能在小白的眼中噼里啪啦的对着 term 一顿操作会很拉风,但是高手很不屑!在高手眼里…too young, too low. 因为高手都是自动化的,今天就稍微介绍下自动化工具,也就是大杀器 docker-compose 使用docker-compose 大杀器来部署服务 上 先从 docker 说起 docker 简介 为什么

1背景 转到Linux有段时间了,vim操作还不能应对工程代码,之前一直都是Gnome桌面 + Clion 作开发环境,无奈在服务器上没有这样的环境, 看同事是(Windows)Source Insight + WinSCP + Linux 开发,来回同步文件有点麻烦,所以想尝试搭个Samba服务器做共享文件. 不过希望以后还是要转到vim上来. 2环境 CentOS系统 [root@linuxidc.com ~]# cat /etc/RedHat-release CentOS Linux re

Spring Cloud 是一个基于 Spring Boot 实现的云应用开发工具,它为基于 JVM 的云应用开发中涉及的配置管理.服务发现.断路器.智能路由.微代理.控制总线.全局锁.决策竞选.分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式.通过 Spring Boot 风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理,最终给开发者留出了一套简单易懂.易部署和易维护的分布式系统开发工具包. Spring Cloud 包含了多个子项目(针对分布式系统中涉及的多个不同开源产品),比如:Sprin

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在之前的博文<详解intellij idea搭建SpringBoot>介绍了idea搭建SpringBoot的详细过程, 并在<CentOS安装Tomcat>中介绍了Tomcat的安装,前面几篇文章实际上已经充分准备好了部署Linux的必要条件.那么今天来看看如何在CentOS部署SpringBoot,让你的SpringBoot在服务器上跑起来. vLinux部署springboot 从0到1,5步走,在Linux Tomcat部署springboot: 1. <CentOS

使用Consul提供注册和发现服务 什么是 Consul Consul 是 HashiCorp 公司推出的开源工具,用于实现分布式系统的服务发现与配置.与其它分布式服务注册与发现的方案,Consul 的方案更“一站式”,内置了服务注册与发现框架.分布一致性协议实现.健康检查.Key/Value 存储.多数据中心方案,不再需要依赖其它工具(比如 ZooKeeper 等).使用起来也较为简单.Consul 使用 Go 语言编写,因此具有天然可移植性(支持Linux.windows和Mac OS X)

本文转自:https://www.cnblogs.com/neptunemoon/p/6512121.html 使用docker-compose 大杀器来部署服务 上 我们都听过或者用过 docker,然而使用方式却是仅仅用手动的方式,这样去操作 docker 还是很原始. 好吧,可能在小白的眼中噼里啪啦的对着 term 一顿操作会很拉风,但是高手很不屑!在高手眼里…too young, too low. 因为高手都是自动化的,今天就稍微介绍下自动化工具,也就是大杀器 docker-compos

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centos  DNS服务搭建  DNS原理  使用bind搭建DNS服务器 配置DNS转发 配置主从  安装dig工具  DHCP  dhclient  各种域名解析记录  mydns DNS动态更新    第三十节课 上半节课 DNS原理使用bind搭建DNS服务器配置DNS转发 下半节课 配置主从安装dig工具DHCPdhclient 各种域名解析记录mydns 一. DNS原理相关DNS 为Domain Name System(域名系统)的缩写,它是一种将ip地址转换成对应的主机名或将主

http://www.techweb.com.cn/network/hardware/2015-12-25/2246973.shtml 背景 大多数系统都是从一个单一系统开始起步的,随着公司业务的快速发展,这个单一系统变得越来越庞大,带来几个问题: 1. 随着访问量的不断攀升,纯粹通过提升机器的性能来已经不能解决问题,系统无法进行有效的水平扩展 2. 维护这个单一系统,变得越来越复杂 3. 同时,随着业务场景的不同以及大研发的招兵买马带来了不同技术背景的工程师,在原有达达Python技术栈的基础