得之

k8s上搭建zookeeper集群和kafka集群

一.zookeeper集群搭建

1.原计划是在一个development下创建三个副本，后来发现不行，如果是一个development，那么三个副本的yml是一模一样的，而zookeeper集群中每个节点的myid不能一样，故需要创建三份development
2.集群节点之间需要通信，就需要建立service，但是不能经service的负载均衡，需要直达pod，有两种法方法可以实现

1）service建成headless
service，这样就可以通过pod的名字直接找到pod，配置server.1=zookeeper1:2888:3888;2181即可到达pod，其中zookeeper1是service名称
2）service建成普通service，使用server.1=zookeeper1-0.zookeeper1.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181，可以到达pod

3.为了简单起见，没有使用nfs，如果需要自行加上挂载
4.顺便列出下zookeeper的作用，方便自己记忆

数据发布与订阅（配置中心）
负载均衡
命名服务(Naming Service)
分布式通知/协调
集群管理与Master选举
分布式锁
分布式队列

前提：创建namespace kafka,我们构建的内容都放到这里面

1.node1


---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/ingress: 'false'
    k8s.eip.work/service: None
    k8s.eip.work/workload: zookeeper1
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper1
  name: zookeeper1
  namespace: kafka
spec:
  podManagementPolicy: OrderedReady
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s.eip.work/layer: cloud
      k8s.eip.work/name: zookeeper1
  serviceName: zookeeper1
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s.eip.work/layer: cloud
        k8s.eip.work/name: zookeeper1
    spec:
      containers:
        - env:
          - name: ZOO_SERVERS
            value: >-
              #下面两种方法都可以，一种直接到pod，一种到headless servcie（下面只有一个pod）
              #server.1=zookeeper1-0.zookeeper1.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              #server.2=zookeeper2-0.zookeeper2.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              #server.3=zookeeper3-0.zookeeper3.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              server.1=zookeeper1:2888:3888;2181
              server.2=zookeeper2:2888:3888;2181
              server.3=zookeeper3:2888:3888;2181
          - name: ZOO_MY_ID
            value: '1'
          image: zookeeper
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: zookeeper
          ports:
            - containerPort: 2181
              name: client
              protocol: TCP
            - containerPort: 2888
              name: server
              protocol: TCP
            - containerPort: 3888
              name: leader-election
              protocol: TCP

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/workload: zookeeper1
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper1
  name: zookeeper1
  namespace: kafka
spec:
  clusterIP: None
  selector:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper1
  type: ClusterIP

2.node2


---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/ingress: 'false'
    k8s.eip.work/service: None
    k8s.eip.work/workload: zookeeper2
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper2
  name: zookeeper2
  namespace: kafka
spec:
  podManagementPolicy: OrderedReady
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s.eip.work/layer: cloud
      k8s.eip.work/name: zookeeper2
  serviceName: zookeeper2
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s.eip.work/layer: cloud
        k8s.eip.work/name: zookeeper2
    spec:
      containers:
        - env:
          - name: ZOO_SERVERS
            value: >-
              #下面两种方法都可以，一种直接到pod，一种到headless servcie（下面只有一个pod）
              #server.1=zookeeper1-0.zookeeper1.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              #server.2=zookeeper2-0.zookeeper2.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              #server.3=zookeeper3-0.zookeeper3.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              server.1=zookeeper1:2888:3888;2181
              server.2=zookeeper2:2888:3888;2181
              server.3=zookeeper3:2888:3888;2181
          - name: ZOO_MY_ID
            value: '2'
          image: zookeeper
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: zookeeper
          ports:
            - containerPort: 2181
              name: client
              protocol: TCP
            - containerPort: 2888
              name: server
              protocol: TCP
            - containerPort: 3888
              name: leader-election
              protocol: TCP

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/workload: zookeeper2
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper2
  name: zookeeper2
  namespace: kafka
spec:
  clusterIP: None
  selector:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper2
  type: ClusterIP

3.node3

---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/ingress: 'false'
    k8s.eip.work/service: None
    k8s.eip.work/workload: zookeeper3
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper3
  name: zookeeper3
  namespace: kafka
spec:
  podManagementPolicy: OrderedReady
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s.eip.work/layer: cloud
      k8s.eip.work/name: zookeeper3
  serviceName: zookeeper3
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s.eip.work/layer: cloud
        k8s.eip.work/name: zookeeper3
    spec:
      containers:
        - env:
          - name: ZOO_SERVERS
            value: >-
              #下面两种方法都可以，一种直接到pod，一种到headless servcie（下面只有一个pod）
              #server.1=zookeeper1-0.zookeeper1.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              #server.2=zookeeper2-0.zookeeper2.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              #server.3=zookeeper3-0.zookeeper3.kafka.svc.cluster.local:2888:3888;2181
              server.1=zookeeper1:2888:3888;2181
              server.2=zookeeper2:2888:3888;2181
              server.3=zookeeper3:2888:3888;2181
          - name: ZOO_MY_ID
            value: '3'
          image: zookeeper
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: zookeeper
          ports:
            - containerPort: 2181
              name: client
              protocol: TCP
            - containerPort: 2888
              name: server
              protocol: TCP
            - containerPort: 3888
              name: leader-election
              protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/workload: zookeeper3
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper3
  name: zookeeper3
  namespace: kafka
spec:
  clusterIP: None
  selector:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: zookeeper3
  type: ClusterIP

4.验证是否成功

Mode: follower或leader说明集群部署成功

root@zookeeper1-0:/apache-zookeeper-3.6.1-bin# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: follower

二.kafka集群搭建

1.broker.id一定要指定，否则每次启动会自动生成，很有问题，有可能找不到分区leader
2.注意：name=kafka会有如下问题，但是可以通过增加环境变量KAFKA_PORT来解决，或者不要叫kafka

rg.apache.kafka.common.config.ConfigException: Invalid value tcp://10.0.35.234:9092 for configuration port: Not a number of type INT

1.node1

---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/ingress: 'false'
    k8s.eip.work/service: NodePort
    k8s.eip.work/workload: kafka1
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka1
  name: kafka1
  namespace: kafka
spec:
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s.eip.work/layer: cloud
      k8s.eip.work/name: kafka1
  serviceName: kafka1
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s.eip.work/layer: cloud
        k8s.eip.work/name: kafka1
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
              value: 'zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181'
            - name: KAFKA_LISTENERS
              value: 'PLAINTEXT://:9092'
            - name: KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS
              value: 'PLAINTEXT://192.168.100.16:31367'
            - name: KAFKA_BROKER_ID
              value: '1'
          image: wurstmeister/kafka
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: kafka
          ports:
            - containerPort: 9092
              protocol: TCP
            - containerPort: 1099
              protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/workload: kafka1
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka1
  name: kafka1
  namespace: kafka
spec:
  ports:
    - name: zhnz8q
      nodePort: 31367
      port: 9092
      protocol: TCP
      targetPort: 9092
  selector:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka1
  sessionAffinity: None
  type: NodePort

2.node2

---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/ingress: 'false'
    k8s.eip.work/service: NodePort
    k8s.eip.work/workload: kafka2
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka2
  name: kafka2
  namespace: kafka
spec:
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s.eip.work/layer: cloud
      k8s.eip.work/name: kafka2
  serviceName: kafka2
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s.eip.work/layer: cloud
        k8s.eip.work/name: kafka2
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
              value: 'zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181'
            - name: KAFKA_LISTENERS
              value: 'PLAINTEXT://:9092'
            - name: KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS
              value: 'PLAINTEXT://192.168.100.16:31368'
            - name: KAFKA_BROKER_ID
              value: '2'
          image: wurstmeister/kafka
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: kafka
          ports:
            - containerPort: 9092
              protocol: TCP
            - containerPort: 1099
              protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/workload: kafka2
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka2
  name: kafka2
  namespace: kafka
spec:
  ports:
    - nodePort: 31368
      port: 9092
      protocol: TCP
      targetPort: 9092
  selector:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka2
  sessionAffinity: None
  type: NodePort

3.node3

---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/ingress: 'false'
    k8s.eip.work/service: NodePort
    k8s.eip.work/workload: kafka3
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka3
  name: kafka3
  namespace: kafka
spec:
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      k8s.eip.work/layer: cloud
      k8s.eip.work/name: kafka3
  serviceName: kafka3
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s.eip.work/layer: cloud
        k8s.eip.work/name: kafka3
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT
              value: 'zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181'
            - name: KAFKA_LISTENERS
              value: 'PLAINTEXT://:9092'
            - name: KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS
              value: 'PLAINTEXT://192.168.100.16:31369'
            - name: KAFKA_BROKER_ID
              value: '3'
          image: wurstmeister/kafka
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: kafka
          ports:
            - containerPort: 9092
              protocol: TCP
            - containerPort: 1099
              protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    k8s.eip.work/workload: kafka3
  labels:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka2
  name: kafka3
  namespace: kafka
spec:
  ports:
    - nodePort: 31369
      port: 9092
      protocol: TCP
      targetPort: 9092
  selector:
    k8s.eip.work/layer: cloud
    k8s.eip.work/name: kafka3
  sessionAffinity: None
  type: NodePort

2.问题解决

1.如果kafka已经连接上zoo，zoo重启后，日志中会不停的打印，同时kafka日志也会不停的打印信息，说连不上，不是已经配置了多个吗，好像不起作用？

2020-06-02 11:29:07,541 [myid:1] - INFO  [NIOWorkerThread-2:ZooKeeperServer@1375] - Refusing session request for client /10.100.15.190:52678 as it has seen zxid 0x10000002e our last zxid is 0x0 client must try another server
2020-06-02 11:29:09,925 [myid:1] - INFO  [NIOWorkerThread-1:ZooKeeperServer@1375] - Refusing session request for client /10.100.5.193:42016 as it has seen zxid 0x10000003f our last zxid is 0x0 client must try another server

2.客户端连接报如下异常，如果topic是新的则报，什么鬼？

bash-4.4# kafka-console-producer.sh --broker-list kafka1:9092 --topic zipkin>
[2020-06-02 12:09:34,009] WARN [Producer clientId=console-producer] 1 partitions have leader brokers without a matching listener, including [zipkin-0] (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
>[2020-06-02 12:09:34,108] WARN [Producer clientId=console-producer] 1 partitions have leader brokers without a matching listener, including [zipkin-0] (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)

原因：kafka的boker.id要指定，如果变化，则找不到分区leader就报这个错误

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后端开发核心技术全景解读：从云原生到分布式架构的深度实践引言：后疫情时代的技术演进趋势在后疫情时代，全球数字化转型加速推进，Gartner最新报告显示：到2025年，70%的新应用将部署在云原生架构上。作为开发者，我们必须把握以下五大核心技术方向：一、云原生架构：重新定义基础设施1.1容器化技术的二次革命Kubernetes的生态演进：Pod设计哲学：通过共享网络命名空间实现微服务通信，典型案例：
Kubernetes 中 YAML 文件详解为什么不问问神奇的海螺呢丶 K8S kubernetes java 容器
Kubernetes中YAML文件详解在Kubernetes（简称K8s）的世界里，YAML（YetAnotherMarkupLanguage）文件是核心配置工具。K8s作为一个强大的容器编排系统，允许用户通过YAML文件来定义和管理各种资源，如Pods、Deployments、Services等。使用YAML文件可以实现声明式配置，清晰地描述系统的期望状态，而K8s会自动确保实际状态与期望状态一
深入解析 Kubernetes Service（SVC）网络 XMYX-0 K8S kubernetes 网络容器
文章目录深入解析KubernetesService（SVC）网络为什么需要Service？KubernetesService主要组成部分KubernetesService类型类型的对比表格ClusterIP（默认类型）NodePortLoadBalancerExternalNameService的解析与访问机制ServiceDNS解析Service负载均衡原理Service与Ingress的区别小
GitLab多种场景下的备份与迁移指南 qzw1210 gitlab gitlab
GitLab备份与迁移完全指南GitLab作为一个完整的DevOps平台，其数据对于组织至关重要。无论是版本升级、服务器迁移还是灾难恢复，掌握GitLab的备份和迁移技术都是系统管理员的必备技能。本文将详细介绍GitLab的备份策略和各种场景下的迁移方法。目录GitLab备份基础知识OmnibusGitLab备份Docker环境下的GitLab备份Kubernetes环境下的GitLab备份迁移场
【软件测试】- 公有云、私有云、混合云简介以及如何在公有云与私有云上分别搭建测试环境阿寻寻软件测试大厂软件测试面试题阿里云功能测试
在公有云与私有云上分别如何搭建测试环境一、公有云、私有云、混合云简介1.公有云（PublicCloud）：2.私有云（PrivateCloud）：3.混合云（HybridCloud）：4.他们的区别与联系：5.应用实例：二、公有云上搭建测试环境1.创建云服务器实例阿里云腾讯云2.安装Docker和Kubernetes3.配置Kubernetes集群4.网络配置细节5.数据库配置6.部署测试应用7.
使用 ConfigMaps 可以优化 Spring Boot应用李鲶鱼学习开发语言 virtualenv
基本概念ConfigMaps：Kubernetes中的一种资源对象，用于存储非敏感的配置数据，如应用程序属性、环境变量等。主要优势简化部署：无需在容器镜像中嵌入配置，减少镜像大小，加快部署速度。动态更新：无需重新部署应用程序，即可实时修改配置。增强安全性：安全存储敏感信息，如数据库凭证、API密钥等。提高可维护性：将配置与代码分离，使代码更清晰，便于维护和理解。使用方法1.创建ConfigMap命
K8s 1.27.1 实战系列（十一）ConfigMap 白昼ron K8s kubernetes 容器云原生 ConfigMap K8s 环境变量注入
ConfigMap是Kubernetes中管理非敏感配置的核心资源，通过解耦应用与配置实现灵活性和可维护性。一、ConfigMap的核心功能及优势1、配置解耦将配置文件（如数据库地址、日志级别）与容器镜像分离，支持动态更新而无需重建镜像。2、多形式注入环境变量：将键值对注入容器环境变量。文件挂载：以文件或目录形式挂载到容器文件系统（如Nginx的conf.d）。命令行参数：通过环境变量间接传递配置
【云原生技术】如何将 JDK 和 Maven环境打包到 Docker 镜像中，并在 Kubernetes 环境下执行编译操作阿寻寻云原生&DevOps 云原生 java maven
如何将JDK和Maven环境打包到Docker镜像中，并在Kubernetes环境下执行编译操作一、制作镜像步骤概述1.准备文件2.编写Dockerfile3.构建Docker镜像4.在Kubernetes中使用镜像进行操作5.部署Job到Kubernetes6.查看构建日志注意事项二、测试镜像1.运行Docker镜像2.验证JDK版本3.验证Maven版本4.创建一个简单的Java项目以进行编译
【K8s】使用Kubernetes的resources字段中的requests和limits字段控制Pod资源使用 ThisIsClark Kubernetes kubernetes 容器云原生
随着容器化技术的蓬勃发展，Kubernetes（简称K8s）已成为管理容器化应用的核心平台。在K8s集群中，合理控制Pod的资源使用对于确保集群的稳定性和性能至关重要。resources字段作为K8s提供的一种资源限制机制，允许用户为Pod设置资源请求（request）和限制（limit），以实现精细化的资源管理。本文将深入探讨resources字段中的request和limit字段，通过对比它们
Kubernetes 部署 Nacos集群 fangling86 k8s kubernetes 云原生
Kubernetes部署Nacos集群官方文档无持久化存储下载nacos-quick-start.yaml修改nacos-quick-start.yaml中的ConfigMap为自己的数据库账号密码执行数据库初始化语句执行kubectlapply-fnacos-quick-start.yaml持久化存储下载nacos-pvc-nfs.yaml修改nacos-quick-start.yaml中的Co
K8S中MySQL配置持久化存储沉默的八哥运维 kubernetes 运维
在Kubernetes中为有状态应用（如MySQL）配置持久化存储，需结合StatefulSet、PersistentVolumeClaim(PVC)和StorageClass，确保数据在Pod重启或迁移时不会丢失。以下是详细步骤和最佳实践：一、核心组件选择组件作用StatefulSet为每个Pod提供唯一的网络标识和稳定的持久化存储（按顺序创建/删除）。PVC声明Pod所需的存储容量和访问模式（
K8S中PV和PVC之间的关系沉默的八哥运维运维 kubernetes
PersistentVolume(PV)和PersistentVolumeClaim(PVC)是Kubernetes中管理存储的核心抽象概念，二者的关系可以类比为存储资源提供方和存储资源消费方。以下是详细解释：核心关系对象角色生命周期使用者PersistentVolume(PV)存储资源的实体（如NFS、云磁盘、本地磁盘等）独立于Pod和PVC，需手动或动态创建由集群管理员配置Persistent
K8S日常问题优化沉默的八哥运维运维 kubernetes
在实际工作中，优化Kubernetes的性能和成本通常需要结合资源利用率分析、集群配置调整以及自动化工具的整合。以下是我在项目中实践过的一些典型优化场景和解决方案：一、资源利用率优化1.合理配置Requests/Limits问题：许多团队未准确设置Pod的requests和limits，导致资源浪费或频繁OOM。优化方法：使用Prometheus+Grafana监控Pod的实际CPU/内存使用量。
k8s 初始化master节点时无calico，coredns一直是pending状态 copa~
刚入门k8s，跟着课程做到初始化master节点这里（已经确定前面要安装的都已经安装了）该课程笔记链接：https://www.yuque.com/leifengyang/oncloud/ghnb83问题如下：自然就会有下图这个我看了一下，没发现有啥问题，但是再看看成功初始化的提示我应该没有配置这个环境变量，于是跟着提示配置一下就好了exportKUBECONFIG=/etc/kubernetes
linux学习(十六)(集装箱(ulimits,cgroups,容器运行时,Docker)) solomonzw linux 学习 docker
集装箱容器化是一种虚拟化方法，涉及将应用程序封装在具有自己的隔离作环境的容器中。这种高级方法使应用程序在从一个计算环境移动到另一个计算环境时能够可靠、快速地运行。在Linux中，这项技术可以通过各种开源平台（如Docker和Kubernetes）来利用。容器通常与虚拟机（VM）进行比较。但是，与需要整个作系统来运行应用程序的VM不同，容器共享主机系统的用户空间。这就是为什么它们更轻、更快。在Lin
Kubernetes高可用集群二进制部署(Runtime Docker) 灯火烛光云原生 kubernetes docker 容器云原生运维
Kubernetes高可用集群二进制部署（RuntimeDocker）Kubernetes（简称为：k8s）是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统，使用Go语言开发，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes提供了资源调度、部署管理、服务发现、扩容缩容、监控，维护等一整套功能，努力成为跨主机集群的自动
Tetragon：一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具 FreeBuf- 工具 flask python 后端
关于TetragonTetragon是一款基于eBPF的运行时环境安全监控工具，该工具可以帮助广大研究人员检测并应对安全重大事件，例如流程执行事件、系统调用活动、I/O活动（包括网络和文件访问等）。在Kubernetes环境中使用时，Tetragon具有Kubernetes感知能力，也就是说，它可以了解Kubernetes身份，例如命名空间、pod等，从而可以根据各个工作负载配置安全事件检测。工具
【Kubernets】Kubernetes 的基础知识，Pod是什么？和容器的关系？多个容器如何在同一个 Pod 里协作？ {⌐■_■} Kubernetes kubernetes 容器云原生
1.Kubernetes的核心概念(1)Node（节点）定义：Node是Kubernetes集群中的工作机器，可以是物理机或虚拟机。类型：MasterNode：运行控制平面组件（如APIServer、Scheduler）。WorkerNode：运行应用负载（如Pod）。关键组件：Kubelet：负责与MasterNode通信，管理Pod和容器。KubeProxy：负责网络代理和负载均衡。容器运行时
kubernetes的ingress实现同时支持http和https 忍冬行者 k8s http kubernetes https
生产环境中对外的服务一般需要配置https服务，使用ingress也可以很方面的添加https的证书。默认情况下，如果为该Ingress启用了TLS，控制器会使用308永久重定向响应将HTTP客户端重定向到HTTPS端口443。（Ingress里配置了https证书的话，默认就一定会走https）。即默认情况下，如果在ingress规则中配置了tls，所有http的流量都会重定向到https。在一
《Quick Start Kubernetes》读后感 python
一、为什么选择这本书？面试的时候经常被问到kubernetes(下称k8s)，所以打算学习k8s。看到《QuickStartKubernetes》的作者对自己所写的书持续地更新，被这种认真打动了，外加这本书只有100多页，所以选择了这本书作为入门k8s的教材。二、这本书写了什么？这本书介绍了什么是k8s,k8s的组成结构(controlplanenode,workernode)，演示了在Windo
docker和kubectl客户端安装Linux yyytucj docker linux 容器
在现代软件开发和运维领域，Docker和Kubernetes已成为不可或缺的工具。Docker是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器或者Windows机器上。Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排工具，用于自动化容器的部署、扩展和管理。在Linux环境中安装Docker和Kubernetes客户端（kubect
jquery实现的jsonp掉java后台知了ing java jsonp jquery
什么是JSONP？先说说JSONP是怎么产生的：其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
Struts2学习笔记 caoyong struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2 = Struts + Webwork 2、搭建struts2开发环境 a>、到www.apac
SpringMVC学习之后台往前台传值方法满城风雨近重阳 springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView 通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参： ModelAndView mv=new ModelAndView(); mv.setViewName="success
WebService存在的必要性？一炮送你回车库 webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
简单链式调用的实现技术归来朝歌方法调用链式反应编程思想
在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result"); 也可能在HQ
JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
/** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
Javascript模糊查找 | 第一章循环不能不重视。 aijuans Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
狼和羊，该怎么抉择在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
读取android系统的联系人拨号百合不是茶 android sqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢关键代码: 1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
查看端号使用情况征客丶 windows
一、查看端口在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
Spark Streaming简介 NetworkWordCount代码 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2 spring mvc
1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernate update
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读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
重置MySQL密码 chenhbc mysql 重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables 3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot
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oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
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话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
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Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。按照这个思路，我想安装过程如下：安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
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