问题最近Spring要住到k8s的pod里面去了，导致原来的JAVA_OPTS配置方式，不能那么大开大合了。这里假设使用的Java8.原来的JAVA_OPTS参数：JAVA_OPTS="-server-Xms6g-Xmx6g-XX:+UseG1GC-XX:MaxGCPauseMillis=20-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent-Djava.awt.headless=true"新JAVA_OPTS参数JAVA_OPTS="-server-XX:MaxRAMPercentage=80.0-XX:
目录前言1Nginx的Master-Worker架构2Worker进程的工作原理3Master-Worker架构的优势3.1热部署的便利性3.2进程间独立性3.3系统稳定性和容错性提升3.4系统风险降低4Worker数量的设置5Worker连接数（worker_connections）结语前言Nginx是一个高性能的开源Web服务器，以其卓越的性能、高并发处理能力和可扩展性而闻名。其独特的工作方式及架构设计为Web服务器领域带来了创新。本文将深入探讨Nginx的工作原理，重点关注其Master-Worker架构以及性能优化策略，帮助大家更好地理解Nginx如何处理并发请求并实现高效的网络服务。
文章目录一、基本了解1.1操作k8sAPI1.2基本使用二、数据表格展示K8s常见资源2.1Namespace2.2Node2.3PV2.4Deployment2.5DaemonSet2.6StatefulSet2.7Pod2.8Service2.9Ingress2.10PVC2.11ConfigMap2.12Secret2.13优化一、基本了解操作K8s资源api方式：原生api客户端库，python客户端库K8s支持三种客户端身份认证：HTTPS证书认证：基于CA证书签名的数字证书认证（kubeconfig文件，默认路径~/.kube/config）HTTPToken认证：通过一个Toke
------>课程视频同步分享在今日头条和B站大家好，我是博哥爱运维，这节课带来k8s的HPA自动水平伸缩pod（视频后面有彩蛋:)）。我们知道，初始Pod的数量是可以设置的，同时业务也分流量高峰和低峰，那么怎么即能不过多的占用K8s的资源，又能在服务高峰时自动扩容pod的数量呢，在K8s上的答案是HorizontalPodAutoscaling，简称HPA自动水平伸缩，这里只以我们常用的CPU计算型服务来作为HPA的测试，这基本满足了大部分业务服务需求，其它如vpa纵向扩容，还有基于业务qps等特殊指标扩容这个在后面计划会以独立高级番外篇来作教程。自动水平伸缩，是指运行在k8s上的应用负载(
目录一、Helm概述1.1helm简介1.2helm架构1.3helm的重要概念1.4helm组件二、部署Helm1、安装Helm客户端2、安装Tillerserver（需要创建授权用户）3、配置helm仓库4、测试helm是否可以正常使用三、helm仓库的基本操作1、如何查看配置的存储库2、使用helm快速部署一个应用四、自定义chart1、chart模板的使用一、Helm概述1.1helm简介在Kubernetes中部署容器云的应用也是一项有挑战性的工作，Helm就是为了简化在Kubernetes中安装部署容器云应用的一个客户端工具。通过helm能够帮助开发者定义、安装和升级Kuberne
目录pod介绍Pod的概念：Pod的特性：Pod的配置：Pod的控制：示例YAML文件：pod启动流程问题两种方式启动镜像的升级和回滚更新Deployment：回滚检查Deployment历史版本回滚到之前的修订版本缩放Deployment比例缩放暂停、恢复Deployment的上线过程Deployment状态进行中的Deployment完成的Deployment失败的Deployment对失败Deployment的操作清理策略金丝雀部署编写Deployment规约设置资源限制HAP增加负载停止产生负载init容器1.用途和优势：2.特点和工作方式：3.使用示例：4.生命周期和状态：5.多个I
目录一、【Helm】添加OTelHelmrepo二、【HelmChart】OTelCollector2.1daemonset2.2deloyment三、【K8SOperator】OTelOperator3.1安装OTelOperator3.2部署OpenTelemetryCollector3.2.1DeloymentMode3.2.2DeamonSetMode3.2.3StatefulSetMode3.2.4SidecarMode3.3部署Instrumentation-配置应用端自动注入OTelAgent3.3.1全局配置Instrumentation3.3.2工作负载通过annotatio
一、微服务项目的设计①微服务设计的思想一个单片应用程序将被构建、测试并顺利地通过这些环境。事实证明，一旦投资于将生产路径自动化，那么部署更多的应用程序似乎就不再那么可怕了。请记住，CD的目标之一就是让部署变得无聊，所以无论是一个应用程序还是三个应用程序，只要它仍然无聊就没关系。使用基础设施自动化的另一个领域是在生产环境中管理微服务，与我们上面的断言相反，只要部署是无聊的，那么单体服务和微服务之间就没有太大的区别，两者的运营环境可能截然不同。微服务把各个功能拆开了，每个模块的功能更加独立，也更加单一，每个模块都独立发展，可以说做到了功能的高内聚，低偶合：这样数据库也被彻底拆分开了。一个巨大复制的
在使用k8s进行项目私有化部署时，会遇到很多问题，以下把作者经常遇到的一些问题以及需要注意的点分享给各位。资源依赖问题在进行私有化部署时，我们的系统会依赖很多外部资源与服务，比如：服务器资源外部服务网络相关资源1.服务器资源申请需要提前根据客户提供的业务数据，以及结合自身系统微服务数量等维度，梳理出一个服务器资源配置清单，提前申请资源。示例：名称类型操作系统版本CPU磁盘内存数量中间件服务器ECSCentOS7.98500165应用服务器ECS165003220K8SMaster云服务1NAS云服务2.外部服务结合业务需求，梳理依赖的外部服务清单，比如短信服务、地图Api、公众号、小程序等，需
Service的功能：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：：服务发现：发现pod的变化，宕机的不转发对外发布：让外部访问到内部，稳定的对外映射一个端口号nodeportService有两个ip，第一个是service内部访问用的一个是向外提供服务的clusterip定位dns，用dns解析 实例文件：nginx.yamlapiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:name:frontendspec:replicas:3selector:matchLabels:app:frontendtemplate:metadata:labels:app:fronte
