k8s之yaml详解 apiVersion: v1 #指定api版本,此值必须在kubectl apiversion中 kind: Pod #指定创建资源的角色/类型 metadata: #资源的元数据/属性 name: web04-pod #资源的名字,在同一个namespace中必须唯一 labels: #设定资源的标签 k8s-app: apache version: v1 kubernetes.io/cluster-service: "true" annotations: #自

k8s yaml # yaml格式的pod定义文件完整内容: apiVersion: v1       #必选,版本号,例如v1 kind: Pod       #必选,Pod metadata:       #必选,元数据   name: string       #必选,Pod名称   namespace: string    #必选,Pod所属的命名空间   labels:      #自定义标签     - name: string     #自定义标签名字   annotations:

Kubernetes K8S之CPU和内存资源限制详解 Pod资源限制 备注:CPU单位换算:100m CPU,100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同:精度不能超过 1m.1000m CPU = 1 CPU. 官网地址: 1 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/ 2 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-p

Kind选择 https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/ Pod示例 apiVersion : v1 #版本v1 kind : Pod #类型是pod metadata #对象需要的属性值 name : nginx #name为nginx spec #定义容器参数 containers: -name :nginx image : nginx #镜像为nginx ports -containerport : 80 #容

1.yaml格式的Pod配置文件内容及注解 深入Pod之前,首先我们来了解下Pod的yaml整体文件内容及功能注解. 如下: # yaml格式的pod定义文件完整内容: apiVersion: v1 #必选,版本号,例如v1 kind: Pod #必选,Pod metadata: #必选,元数据 name: string #必选,Pod名称 namespace: string #必选,Pod所属的命名空间 labels: #自定义标签 - name: string #自定义标签名字 annota

1.首先建一个http的Deployment apiVersion: apps/v1 #版本信息 kind: Deployment #文件类型 metadata: #Deployment资源的元数据信息 name 和 labels必须有 name: http-deployment labels: app: http-label spec: #spec部分是该Deployment的规格说明. replicas: 3 #副本数 意味着http的pod 会有三个 selector: #defines

apiVersion: v1 #必选,版本号,例如v1,版本号必须可以用 kubectl api-versions 查询到 . kind: Pod #必选,Pod metadata: #必选,元数据 name: string #必选,Pod名称 namespace: string #必选,Pod所属的命名空间,默认为"default" labels: #自定义标签 - name: string #自定义标签名字 annotations: #自定义注释列表 - name: string

1.<Object>    对象类型 metadata: name: namespace: 2.<[]Object>  对象列表类型 containers: -  name: name1 images: -  name: name2 images: 3.<string>      字符串类型 namespace: default 4.<integer>    整型 replica: 3 5.<boolean>  布尔类型 true or fals

理解k8s里的几个概念 Kubernetes 通过各种 Controller 来管理 Pod 的生命周期.为了满足不同业务场景,Kubernetes 开发了 Deployment.ReplicaSet.DaemonSet.StatefuleSet.Job 等多种 Controller.最常用的 Deployment用来建立Pod,以下是它的步骤 kubectl创建deployment deployment创建Replcasset 根据Replicaset创建pod replicas的命名方式 :

环境 安装是使用Vmware虚拟机下进行,操作系统是CentOS7 64位.规划是使用三台虚拟机搭建k8s的集群,网络使用NAT模式.三台的ip分别为: k8s-master:192.168.91.132 k8s-node1:192.168.91.130 k8s-node2:192.168.91.131 docker的版本是18以上,我启用了ce版本,所以实际的版本号是18.06.3-ce k8s的版本是v1.15.0 kubernetes基础环境配置 docker本身对于环境没有太大要求,所以

这里开始我准备了3台测试服务器,这里我使用了JumpServer管理起来了,这里我们来看下: Master :192.168.0.236 Node1:192.168.0.237 Node2:192.168.0.238 这里k8s搭建的过程就略了,同时我们需要一个镜像仓库,这里安装Harbor,安装过程略 问题1:如何通过K8S 拉去我Harbor镜像仓库上的私有镜像? 首先我们创建我们的k8s资源,这里提供了三种方式: 从文本输入框创建.从文件创建.直接创建应用,要实现这一步需要去了解k8s y

### k8s监控处理 ### 1.cadvisor/exporter+prometheus+grafana 安装#### 1.1 配置nfs安装```shellubuntu: nfs 服务器 apt-get install nfs-kernel-server # 创建一个/data/pvdata的共享目录 mkdir /data/pvdata centos: chown nfsnobody:nfsnobody /data/pvdata ubuntu: chown chown nobody:no

1. 头疼编写K8S部署文件? K8S yaml 参数很多,需要边写边查? 保留回滚版本数怎么设? 如何探测启动成功,如何探活? 如何分配和限制资源? 如何设置时区?否则打印日志是GMT标准时间 如何暴露服务供其它服务调用? 如何根据CPU和内存使用率来配置水平伸缩? 首先,你需要知道有这些知识点,其次要把这些知识点都搞明白也不容易,再次,每次编写依然容易出错! 2. 创建服务镜像 前一篇文章 讲解了如何快速创建自己的服务镜像,不过为了演示,这篇文章我们以 redis:6-alpine 镜像为例

上文说了一下k8s的简单使用,接下来就让我们来具体深入了解一下Pod.为了避免篇幅太长,所以会分成几篇. 目录: Pod定义详解 静态Pod Pod容器共享Volume 一.Pod定义详解 先看一个简单的nginx的Pod定义: apiVersion: v1 kind: Pod metadata: nam: nginx-test labels: app: nginx-test spec: containers: - name: nginx-test image: nginx:latest ima

前言 经过docker安装.k8s开启并登录,我们终于到 "部署k8s服务器集群并访问项目" 这一步了,实现的过程中有太多坑,好在都填平了,普天同庆. 在进行当前课题之前,我们需要有上两节课的知识内容作为基础(docker安装和k8s开启),否则新来的同学可能听不懂. 点下面链接可以进行回顾学习(学习过程中有不懂的,可以点击文末的参考文献进行查看相关内容). windows环境30分钟从0开始快速搭建第一个docker项目(带数据库交互):https://www.cnblogs.com

一.安装及介绍 1.k8s架构 2.核心组件 3.其他组件 4.安装方式 yum安装: 1.5 最简单,版本低,适合学习 二进制安装: 最繁琐,可以用saltstack安装 kubeadm安装: 谷歌推荐的自动化安装工具,网络有要求 go源码编译安装: 最难,需要go环境 minikube: 单机版,只适合体验 5.环境介绍 主机 ip地址 cpu核数 内存 swap host解析 软件版本 k8s-master 192.168.4.11 1+ 2G+ 关闭 需要 docker-1.12.6-7

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

一.cpu缓存结构 CPU速度远高于内存(即如果只考虑CPU和内存因素,程序的性能常常受到内存访问速度的限制,内存访问和运行),为了协调CPU和内存在速度上的差异,在CPU中增加了高速缓存.和计算机存储金字塔结构类似,高速缓存也可以按照金字塔结构,从下到上越接近CPU速度越快,同时容量也越小.现在大部分的处理器都有二级或者三级缓存,从下到上依次为 L3 cache, L2 cache, L1 cache. 缓存又可以分为指令缓存和数据缓存,指令缓存用来缓存程序的代码,数据缓存用来缓存程序的数据.

这篇文章记录了我试验将一个基于python的服务docker化并k8s部署的过程. 服务介绍Docker化设计业务代码改造创建docker镜像K8S部署设计yaml文件运行服务介绍这是一个用 python 实现的程序,tornado 作为 web 服务器,mongodb 作为存储,redis 作为缓存. Docker化设计为了方便,使用docker hub作为镜像仓库,而不是自己搭建私有库.业务代码直接打包进docker image,如果修改业务代码,需要重新生成docker image.业务代

kompose 是一个不错的快速转换docker-compose 文件为k8s 部署yaml文件的工具,使用次工具我们 可以将简单的docker-compose文件,转换为复杂的yaml文件,对于使用者来说可以减少yaml的错误, 同时可以实现docker-compose 向k8s 的快速迁移 简单docker-compose 文件 version: '3' services: gogs-service: image: gogs/gogs restart: always ports: - "10

elasticsearch和mysql的对比 https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/79323383 Mapping ~ Schema master: 负责在集群范围内创建/删除索引,将分片分配给这些节点. data: 用来保存数据和倒排索引,node.data=ture client: 将节点配置为客户端节点,并充当负载平衡器,将传入的请求路由到集群中的不同节点.node.master和node.data设置为false https