Docker Swarm 高可用详解 Manager管理节点宕机后其他管理节点仍然可以使用管理 intermal distributed state store:内部分布式状态存储同步共享到每个节点. Manager:多个Manager已Raft来通过机制的选举,进行高可用. raft:通常通过投票的方式进行选举,一般是奇数制的节点. worker:容器工作节点. Manager节点任务 1. 维护集群状态 2. 调度服务 3. 提供swarm模式的HTTP API 为了利用swarm模式的容错

Contents 这篇文章主要针对Docker Swarm和Kubernetes在大规模部署的条件下的3个问题展开讨论.在大规模部署下,它们的性能如何?它们是否可以被批量操作?需要采取何种措施来支持他们的大规模部署和运维? 我们需要使用侧重于用例的基准测试来对所有容器平台进行比较,这样采用者才可以做出正确的决策. 笔者从用户的角度建立了一套测评工具,用普通的方法测试Docker Swarm和Kubernetes.我只评估了通用的功能:容器的启动时间和容器罗列时间. Swarm的性能比Kubern

Deploy services to a swarm在集群中部署服务 集群服务使用声明式模型,这意味着你需要定义服务的所需状态,并依赖Docker来维护该状态.该状态包括以下信息(但不限于): 应该运行服务容器的镜像名称和标记有多少容器参与服务是否有任何端口暴露给集群之外的客户端当Docker启动时,服务是否应该自动启动重启服务时发生的特定行为(例如是否使用滚动重启)服务可以运行的节点的特征(例如资源约束和位置首选项)有关群模式的概述,请参见 Swarm mode key concepts.有关

Redis 简介 Redis 是完全开源免费的,是一个高性能的key-value数据库. Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s

1. 学习计划 1.solr集群搭建 2.使用solrj管理solr集群 3.把搜索功能切换到集群版 4.添加商品同步索引库. a) Activemq b) 发送消息 c) 接收消息 2. 什么是SolrCloud SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用 SolrCloud.当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的,当索引量很大,搜索请求并发很高,这时需要使用SolrCloud来满足这些需求. So

一.创建单节点的Docker Swarm集群 docker swarm init 二.在Swarm集群中创建一个网络 docker network create --driver=overlay traefik --attachable 三.在Swarm集群中部署traefik负载均衡器服务 docker service create \ --name traefik \ --constraint=node.role==manager \ --publish 80:80 --publish 80

Manage nodes in a swarm在集群中管理节点 List nodes列举节点 为了查看集群中的节点列表,可以在管理节点中运行docker node ls: $ docker node ls ID HOSTNAME STATUS AVAILABILITY MANAGER STATUS 46aqrk4e473hjbt745z53cr3t node- Ready Active Reachable 61pi3d91s0w3b90ijw3deeb2q node- Ready Active

shell脚本如下 sparkHome=/home/spark/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 $sparkHome/bin/spark-submit \ --class streaming.SocketStream \ --master spark://CTUGT240X:6066 \ --deploy-mode cluster \ --supervise \ --executor-memory 4G \ --total-executor-cores 4 \ file://

初试 Kubernetes 集群中使用 Traefik 反向代理 2017年11月17日 09:47:20 哎_小羊_168 阅读数:12308    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/aixiaoyang168/article/details/78557739 目录 Traefik 介绍 环境.软件准备 部署 Traefik 部署 Traefik UI 部署自定义 Ingress 部分特性说明 1.Traefik 介绍 在日常工作

1. 客户端cookie加密 .比较好的方法是自己采用cookie机制来实现一个session,在应用中使用此session实现. 问题:session中数据不能太多,最好只有个用户id. Session是另一种记录客户状态的机制,不同的是Cookie保存在客户端浏览器中,而Session保存在服务器上.客户端浏览器访问服务器的时候,服务器把客户端信息以某种形式记录在服务器上.这就是Session.客户端浏览器再次访问时只需要从该Session中查找该客户的状态就可以了. 如果说Cookie机制

随着站点的功能越来越多,用户量越来越庞大,单节点模式已经严重不能支撑整个系统的正常运作,轻则用户页面訪问时间越来越慢.重则就会导致整个系统瘫痪.这时候 就须要优化或调整眼下的架构,大部分人就会採用各种负载均衡软件比如nginx.hproxy.LVS等,也有的採用分布式的方式把系统依据功能拆分成非常多系统,也有的依据地域 和网络不同来实现訪问不同节点部署的系统.也有的大型高流量.高负载的系统把负载均衡.分布式及依据地域.网络等这些方式都整合在一起来实现系统的正常执行. 採用负载均衡软件是眼下大家採

一般情况下,Kubernetes 的 Cluster Network 是属于私有网络,只能在 Cluster Network 内部才能访问部署的应用.那么如何才能将 Kubernetes 集群中的应用暴露到外部网络,为外部用户提供服务呢? 本文就来讲一讲从外部网络访问 Kubernetes Cluster 中 Pod 和 Serivce 的几种常用的实现方式. Pod 和 Service 的关系 我们首先来了解一下 Kubernetes 中的 Pod 和 Service 的概念以及两者间的关系.

6分钟阅读 背景 压力测试是评估Web应用程序性能的有效方法.此外,越来越多的Web应用程序被分解为几个微服务,每个微服务的性能可能会有所不同,因为有些是计算密集型的,而有些是IO密集型的. 基于微服务架构的Web应用程序压力测试起着更重要的作用.本博客将使用Kubernetes集群中的JMeter 3.2(一种功能强大的压力测试工具)评估我们公司演示的性能. 从上一篇文章中,我们发现Manager服务需要大部分资源.因此,在此计划中,我们将深入研究Manager服务的性能测试. 测试计划 我们

注:本文使用的Traefik为1.x的版本 在生产环境中,我们常常需要控制来自互联网的外部进入集群中,而这恰巧是Ingress的职责. Ingress的主要目的是将HTTP和HTTPS从集群外部暴露给该集群中运行的服务.这与Ingress控制如何将外部流量路由到集群有异曲同工之妙.接下来,我们举一个实际的例子来更清楚的说明Ingress的概念. 首先,想象一下在你的Kubernetes集群中有若干个微服务(小型应用程序之间彼此通信).这些服务能够在集群内部被访问,但我们想让我们的用户从集群外部也

昨天晚上搭建好了k8s多主集群,启动了一个nginx的pod,然而每启动一个pod就伴随这一个pause容器,考虑到之前在做kubelet的systemd unit文件时有见到: 1 2 3 4 5 6 [root@node01 ~] CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 43884d79fe6f nginx "nginx -g 'daemon of-" 11 hours ago Up 11 hours k8s_ng

先决条件 为确保您有一个准备就绪的 Kubernetes 集群Rook,您可以按照这些说明进行操作. 为了配置 Ceph 存储集群,至少需要以下本地存储选项之一: 原始设备(无分区或格式化文件系统) 这需要lvm2在主机上安装.为了避免这种依赖性,您可以在磁盘上创建一个完整的磁盘分区(见下文) 原始分区(无格式化的文件系统) block模式下存储类可用的持久卷 部署 Rook Operator $ git clone --single-branch --branch release-1.7 ht

文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247488189&idx=1&sn=8175f06764407c1663b5b1f917dc7692&chksm=fdb91da0cace94b62f6cb1e09c97294609bdff471d5f23d255890b2d17c720712c1555801a8f&cur_album_id=1319287026209947648&sc

容器的持久化存储 容器的持久化存储是保存容器存储状态的重要手段,存储插件会在容器里挂载一个基于网络或者其他机制的远程数据卷,使得在容器里创建的文件,实际上是保存在远程存储服务器上,或者以分布式的方式保存在多个节点上,而与当前宿主机没有任何绑定关系.这样,无论你在其他哪个宿主机上启动新的容器,都可以请求挂载指定的持久化存储卷,从而访问到数据卷里保存的内容.由于 Kubernetes 本身的松耦合设计,绝大多数存储项目,比如 Ceph.GlusterFS.NFS 等,都可以为 Kubernetes

通过iSCSI方式连接到ESXi主机上的外挂存储意外失联了一段时间,导致部分虚拟主机在集群中呈现出孤立的状态,单独登陆到每台ESXi上可以看到这些虚拟主机都变成了unknow状态.因为有过上一次(VMware-存储断网之后无法添加vmx到清单)的经验,所有操作等待存储恢复与ESXi连接之后再进行操作,这样可以尽量避免虚拟主机意外“消失”. 前奏 最终,存储网络恢复正常,期间经历了大约1个小时,有绝大多数的Windows虚拟主机在存储网络恢复正常之后继续正常工作:有少部分的Linux虚拟主机内部E

一.Storm中执行的组件      我们知道,Storm的强大之处就是能够非常easy地在集群中横向拓展它的计算能力,它会把整个运算过程切割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算.在Storm中,一个task就是执行在集群中的一个Spout或Bolt实例.      为了方便理解Storm怎样并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件: Nodes(machines):集群中的节点,就是这些节点一起工作来执行Topology. Workers(JVM

在进群生产环境下运行Topology和在本地模式下运行非常相似.下面是步骤: 1.定义Topology(如果使用Java开发语言,则使用TopologyBuilder来创建) 2.使用StormSubmitter向集群提交Topology.StormSubmitter有三个参数,Topology的名字,Topology的配置,和Topology本身.下面是例子: ? 1 2 3 4 Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(20); conf.