1.部署规划当前规划中，只启动一个HAProxy服务，主要用来做RabbitMQ节点的负载均衡和代理，但是HAProxy可能会出现单点故障，后续需要启动多个HAProxy节点，然后结合Keepalived来进行设置虚拟IP做故障转移节点名称节点主机名IP地址角色运行服务cluster01cluster01192.168.12.48DockerSwarmManager&NodeHAProxy&RabbitMQ-Node01cluster01cluster02192.168.12.49DockerSwarmManager&NodeRabbitMQ-Node02cluster01cluster031
Kubernetes概述使用kubeadm快速部署一个k8s集群Kubernetes高可用集群二进制部署（一）主机准备和负载均衡器安装Kubernetes高可用集群二进制部署（二）ETCD集群部署Kubernetes高可用集群二进制部署（三）部署api-serverKubernetes高可用集群二进制部署（四）部署kubectl和kube-controller-manager、kube-schedulerKubernetes高可用集群二进制部署（五）kubelet、kube-proxy、Calico、CoreDNSKubernetes高可用集群二进制部署（六）Kubernetes集群节点添加主
高可用是指2台机器启动着完全相同的业务系统，一台机器宕机后，另一台可以快速启用，用户是无感知的。高可用硬件通常使用F5，软件通常使用keepalived。keepalived软件是基于VRRP协议实现的，VRRP虚拟路由冗余协议，主要用于解决单点故障。目录VRRP实现原理Keepalived核心概念Keepalived安装配置Keepalived测试抢占式和非抢占式Keepalived故障脑裂一、常见故障原因二、脑裂故障测试三、脑裂故障解决方案Keepalived与Nginx一、脚本编写并增加权限二、脚本测试三、在配置文件内中调用此脚本VRRP实现原理咱们拿公司路由
0x00背景splunk集群索引服务器容量满了以后，为了防止数据丢失，需要对旧数据进行归档保存。0x01 原理指定一台大容量服务器，创建共享文件夹，并将集群里的所有indexer指向这个归档共享目录。0x02 实施集群的每个indexer都有一个用户用于启动splunk服务，一般命名为splunk，uid一般是固定的，例如1000。需要在归档服务器新建一个用户：groupaddsplunkArchived-g1000useraddsplunkArchived-u1000-g1000-s/sbin/nologin-d/dev/nullsmbpasswd-asplunkArchivedpassXX
Kubernetes有一个内置的垃圾收集系统，可以清理不使用的镜像。它由Kubelet管理，它是Kubernetes的工作进程并且在每个节点上运行。Kubelet会自动监控未使用的图像，并定期删除它们(https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/kubelet-garbage-collection)。通过评估镜像的磁盘使用情况和最后使用时间来决定是否删除镜像。一个已经使用了一周的大镜像通常会在昨天使用的小镜像之前被清理干净。通过指定磁盘使用率的高阈值和低阈值，您可以自定义垃圾收集何时运行。磁盘使用率高于“高”阈值将触发垃
三台机器192.168.1.21、22、23主机名分别是es1、es2、es3准备工作：关闭防火墙，关闭SeLinux，将elasticsearch和jdk的压缩包传到机器上，此处jdk-8u333-linux-x64.tar.gz，elasticsearch-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz，kibana-7.6.2-linux-x86_64.tar.gz安装Java环境tar-zxvfjdk-8u333-linux-x64.tar.gz-C/usr/local/mvjdk1.8.0_333/jdkrm-rf/usr/bin/javaln-sv/usr/local/jdk/
目录1.拉取centos镜像2.基础镜像配置(基于centos构建hadoopbase镜像)3.集群环境配置1.创建3个容器2.配置网络3.配置主机和ip的映射关系4.配置3个节点的免密登录4.搭建hadoop集群1.安装hadoop2.修改配置文件3.分发Hadoop及配置文件my_env.sh5.启动集群本章前提是已经在虚拟机中装了centos7系统，并且安装了docker，请参考其他章节进行前期准备集群规划： 常用命令：查看当前存在的Docker容器：dockerps-a查看当前存在的Docker镜像：dockerimages删除Docker容器：dockerrm[容器ID或名称]删除D
在K8s集群中，每个集群都有一组节点，其中一些是master节点，另一些是工作节点，那么如何区别哪些是master节点，哪些是工作节点？有三种判断方式：方法一根据系统进程确认，运行api-server、kube-controller-management和kube-scheduler的node是master节点。运行kubelet和kube-proxy的node是工作节点。$ps-ef|grepkubelet如果进程存在则说明当前节点是工作节点。如果不存在则需要进一步确认：$ps-ef｜grepkube-scheduler方法二检查节点是否具有标签node-role.kubernetes.io
1.主机信息nameipportserivceA10.1.60.1149200,9300elasticsearchB10.1.60.1159200,9300elasticsearchC10.1.60.1189200,9300elasticsearch2.基础环境配置每台主机都要执行一遍以下配置jdk环境配置elasticsearch使用的是7.17.10版本，需要配置jdk11版本以上的环境参考：jdk1.8环境配置_ApexPredator的博客-CSDN博客 优化主机，必须要优化，不优化的话elasticsearch集群不能正常启动内核优化vi/etc/security/limits.co
文章目录问题方案方案一：~~Session共享~~（不可行）方案二：负载均衡器（状态路由）方案三：广播机制（异步方式-建议）方案四：路由转发（同步方式）方案五：高可用（多活冗余）问题假设我们有一个聊天应用程序，其中客户端通过WebSocket与服务器进行实时通信。在单机环境下，所有的WebSocket连接都由单个服务器处理。单机场景用户A、用户B和web服务器建立连接之后，用户A发送一条消息到服务器，服务器再推送给用户B，在单机系统上所有的用户都和同一个服务器建立连接，所有的session都存储在同一个服务器中。但随着用户数量的增加，我们需要将应用程序扩展为WebSocket集群，以提供更好的
