本文只讲解科学知识。我这里也不好贴出参考资料......至于原因你们懂得。创建一般情况下的网络环境(不使用代理)一般来讲，我们在运营商购买了宽带之后，都会配备到一个光猫（光调制解调器）。它严格意义上不是路由器，当然也有路由光猫这种调制解调和路由二合一的器件，在此我们只讨论光猫的功能.宽带送过来的信号是光纤传送的光信号，用光猫调制解调。光猫下连接路由器.路由器一面向外，一面向内，向外那边是处理外网的网络请求，通过PPPOE拨号获取运营商分配的公网IP。向内则处理所处局域网的.路由器是所处局域网的网关，网关是一个复杂的网络互联设备，实现内网和外网互联（我们以后会探讨它的技术原理）。所以它不仅有外网
目录一、kube-proxy简介二、Service简介三、Service类型1）ClusterIp（集群内部使用）2）NodePort（对外暴露应用）3）LoadBalancer（对外暴露应用，适用于公有云）4）ExternalName四、Service工作流程五、Endpoints简介1）工作流程2）示例六、Service,Endpoints与Pod的关系七、Service的资源清单文件详解八、kubernetes中的四种port1）nodePort2）port3）targetPort4）containerPort九、kubernetes服务发现1）环境变量2)DNS十、Service代理模
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背景在软件系统演进过程中，随着业务规模的增长(TPS/存储容量)，我们需要通过集群化部署来分摊计算、存储压力。应用服务的无状态设计使其具备了伸缩性。在使用Kubernetes部署时我们只需要一行命令即可完成服务伸缩(kubectlscale--replicas=5deployment/order-service)。但对于有状态的数据库就不那么容易了，此时数据库变成系统的性能瓶颈是显而易见的。分库分表从微服务的角度来理解垂直拆分其实就是微服务拆分。以限界上下文来定义服务边界将大服务/单体应用拆分成多个自治的粒度更小的服务，因为自治性规范要求，数据库也需要进行业务拆分。但垂直拆分后的单个微服务依然
背景在软件系统演进过程中，随着业务规模的增长(TPS/存储容量)，我们需要通过集群化部署来分摊计算、存储压力。应用服务的无状态设计使其具备了伸缩性。在使用Kubernetes部署时我们只需要一行命令即可完成服务伸缩(kubectlscale--replicas=5deployment/order-service)。但对于有状态的数据库就不那么容易了，此时数据库变成系统的性能瓶颈是显而易见的。分库分表从微服务的角度来理解垂直拆分其实就是微服务拆分。以限界上下文来定义服务边界将大服务/单体应用拆分成多个自治的粒度更小的服务，因为自治性规范要求，数据库也需要进行业务拆分。但垂直拆分后的单个微服务依然
ShardingSphere-Proxy5搭建使用ApacheShardingSphere下的一个产品，定位为透明化的数据库代理端，与mycat类似，所有的分片都由其完成。ShardingSphere-Proxy5下载安装官网提供三种安装方式，这里主要记录两种二进制包安装官网下载二进制包apache-shardingsphere-5.2.0-shardingsphere-proxy-bin.tar.gz下载MySQL驱动mysql-connector-java-8.0.22.jar（根据所使用的mysql下载对应版本）将MySQl驱动放至shardingsphere-proxy解压目录中的ex
ShardingSphere-Proxy5搭建使用ApacheShardingSphere下的一个产品，定位为透明化的数据库代理端，与mycat类似，所有的分片都由其完成。ShardingSphere-Proxy5下载安装官网提供三种安装方式，这里主要记录两种二进制包安装官网下载二进制包apache-shardingsphere-5.2.0-shardingsphere-proxy-bin.tar.gz下载MySQL驱动mysql-connector-java-8.0.22.jar（根据所使用的mysql下载对应版本）将MySQl驱动放至shardingsphere-proxy解压目录中的ex
背景前段时间，以ApacheShardingSphere核心团队组建的创业公司SphereEx，正式对外推出了DatabaseMesh2.0概念以及与之相配套的开源产品Pisanix，这引发了社区间对于ShardingSphere和DatabaseMesh的不少争论与思考。许多用户都很清楚，SphereEx是由ApacheShardingSphere核心团队创立的。那么有部分用户就提出了疑问，既然已经有了ApacheShardingSphere这样一个如此成功的开源项目，为何还要大费周章选择在一个全新的领域从头开始？在云原生趋势的影响下，未来ShardingSphere会不会逐渐被并入到Dat
背景前段时间，以ApacheShardingSphere核心团队组建的创业公司SphereEx，正式对外推出了DatabaseMesh2.0概念以及与之相配套的开源产品Pisanix，这引发了社区间对于ShardingSphere和DatabaseMesh的不少争论与思考。许多用户都很清楚，SphereEx是由ApacheShardingSphere核心团队创立的。那么有部分用户就提出了疑问，既然已经有了ApacheShardingSphere这样一个如此成功的开源项目，为何还要大费周章选择在一个全新的领域从头开始？在云原生趋势的影响下，未来ShardingSphere会不会逐渐被并入到Dat
SQL语句解析是一个重要且复杂的技术，数据库流量相关的SQL审计、读写分离、分片等功能都依赖于SQL解析，而Pisa-Proxy作为DatabaseMesh理念的一个实践，对数据库流量的治理是其核心，因此实现SQL解析是一项很重要的工作。本文将以Pisa-Proxy实践为例，为大家展现Pisa-Proxy中的SQL解析实现，遇到的问题及优化。一、背景关于语法分析语法分析一般通过词法分析器，如Flex，生成相应的token，语法分析器通过分析token，来判断是否满足定义的语法规则。语法分析器一般会通过解析生成器生成。语法分析算法常用的有以下：LL（自上而下）与上下文无关文法，从左到右扫描，从最
