文章目录Kubernetes常用命令资源管理办法陈述式资源管理方法查看版本信息查看资源对象简写查看集群信息node节点查看日志基本信息查看查看master节点状态查看命令空间查看default命令空间的所有资源create创建命名空间delete删除命名空间在命名空间创建无状态控制器启动Pod查看命名空间kube-public中的pod信息重启（删除）pod资源扩容缩容定义自动扩容，缩容规则删除副本控制器项目的生命周期kubectlrun——创建命令kubectlexpose——发布命令**将资源暴露为新的Service****查看pod网络状态详细信息和Service暴露的端口****查看关
目录前言1、常见消息队列1.ActiveMQ2.RabbitMQ3.RocketMQ4.Kafka2、区别1.消息传递模型2.消息持久化3.消息顺序性4.可靠性5.生态系统和社区支持6.表格对比前言消息队列可以实现应用程序之间的异步通信，能够实现异步消息的发送和接收，提高系统的可伸缩性和可靠性。常见消息队列：ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka等。1、常见消息队列1.ActiveMQActiveMQ是基于JavaMessageService(JMS)规范的开源消息队列软件，它使用了传统的基于队列（Queue）和发布-订阅（Topic）模式。ActiveMQ支持多种通
kafka为什么不支持读写分离？在kafka中，生产者写入消息，消费者读取消息的操作都是与leader副本进行交互的，从而实现的是一种主写主读的生产消费模型。kafka不支持读写分离，也就是主写从读。读写分离有以下不足：(1)主从延时。类似Redis，数据从写入主节点，再同步到从节点中的过程需要耗费一些时间。如果对延时的要求比较高，读写分离并不太适用。(2)数据一致性问题。由于主节点数据同步到从节点，需要一定时间。主从节点之间的数据不一定会一致。kafka只支持主写主读，有几个优点:(1)负载均衡。读写分离可以均摊一定的负载，却不能做到完全的负载均衡，比如对于写压力很大而读压力很小的情况，从节
帮你梳理RocketMQ或Kafka的选择理由以及二者PK前提背景架构对比RocketMQ的架构Kafka的架构Broker对比主从架构模型差异:维度不同刷盘机制消息查询消费失败重试与延迟消费数据读写速度随机和顺序读写的对比连续I/O比随机I/O效率高的原因是随机和顺序速度比较服务治理Producer差异发送方式发送响应Consumer差异消息过滤有序消息消费确认消费并行度事务消息Topic和Tag的区别？Tag和Topic的选用Tag怎么实现消息过滤Tag过滤方式MessageBody过滤方式数据消息的堆积能力消息数据回溯性能对比数据一致性和实时性消息投递实时性消费失败重试消息顺序（题外话）
conda的常用命令1.查看conda版本$conda--versionconda23.11.02.查看conda的配置信息$condainfoactiveenvironment:baseactiveenvlocation:/home/myPc/miniconda3shelllevel:1userconfigfile:/home/myPc/.condarcpopulatedconfigfiles:condaversion:23.11.0conda-buildversion:notinstalledpythonversion:3.11.5.final.0solver:libmamba(defau
目录配置Kafka及对应的属性处理类配置KafkaKafka配置属性的约定代码演示生产者相关的配置消费者相关的配置代码（配置文件）application.properties配置Kafka及对应的属性处理类配置Kafkaspring.kafka.*开头的配置属性，这些属性将由KafkaProperties类（属性处理类）负责处理。属性处理类：KafkaProperties以spring.kafka.*开头的属性，是对生产者、消费者、管理API、流API都有效的通用配置。以spring.kafka.producer.*开头的属性，说明这些配置属性仅对消息生产者有效；以spring.kafka.c
Kafka生产者发送消息的流程涉及多个步骤，从消息的创建到成功存储在Kafka集群中。以下是Kafka生产者发送消息的主要步骤：1.创建消息生产者首先创建一个消息，消息通常包含一个键（可选）和一个值，以及目标主题。2.选择分区如果消息指定了键，生产者会使用分区器（Partitioner）根据键的哈希值选择一个分区；如果没有指定键，可能会基于轮询策略选择分区。分区决策可能考虑分区的负载均衡，以及确保具有相同键的消息发送到同一分区，从而保持消息的顺序。3.消息序列化Kafka生产者将消息的键和值序列化为字节流，以便它们可以通过网络发送。序列化的方式可以根据配置进行自定义，常见的序列化格式包括字符串
目录一.前言二.使用场景三. 分布式的流平台四. Kafka的基本术语4.1. 主题和日志（Topic和Log）4.2. 分布式（Distribution）4.3. 异地数据同步技术（Geo-Replication）4.4. 生产者（Producers）4.5. 消费者（Consumers）4.6. Kafka的保证（Guarantees）4.7. Kafka作为一个消息系统4.8. Kafka作为一个存储系统4.9. Kafka的流处理五.总结一.前言 Kafka最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（Partition）、多副本的（Replica），基于Zookeepe
文章目录1.安装zookeeper2.安装Kafka3.可视化工具kafka-map4.故障排查5.总结1.安装zookeeper由于Kafka依赖Zookeeper实现高可用性和一致性，Zookeeper为Kafka提供了关键的分布式协调服务，因此部署Kafka必须先部署Zookeeper集群作为基础，以下是部署Zookeeper的过程在命令行搜索zookeeper镜像dockersearchzookeeper输入以下命令，docker会自动拉取对应镜像：dockerrun-d\--namezookeeper\-p2181:2181\-v/etc/localtime:/etc/localti
一、简介kubernetes，简称K8s，是用8代替名字中间的8个字符“ubernete”而成的缩写，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。kubernetes是基于容器技术的分布式架构解决方案，具有完备的集群管理能力，包括多层次的安全防护和准入机制，多租户应用支持能力，透明的服务注册和服务发现机制，内建智能负载均衡器，强大的故障发现和自我修复能力，服务滚动升级和在线扩容能力，可拓展的资源自动调度机制，以及多粒度的资源配额管理能力。同时，K8s提供了完善的管理工具，这些工具涵盖了包括开发，部署测试，运维监控在内的各个环节。K8s的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，它提供了
