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  前一阵,一场突如其来的疫情,将我们都困在了家中,于是有了大把的时间,来做一些自己感兴趣的事情。当然,是打游戏咯。
  不过只是打游戏,也太low了,完全不符合我们程序员的气质,我们作为网络世界中的众多缔造者之一,仅仅扮演一个渺小的角色,未免太过无趣。于是,我想到自己搭建服务器给自己玩,做自己的神~哈,开玩笑的,其实是为了更好的了解那些手游端游的运作机制啦,就搭建了几款不同的游戏,也算研究研究 常用架构吧。

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  K8s集群搭建完成后,真正完成我们业务的是那些跑在k8s上的pod们。将业务跑在k8s集群只上,我们可以实现根据负载或者资源利用率动态扩容或者缩容我们的后端服务器,更加灵活高效的利用我们的物理设备,且能够实现服务的高可用及故障自治愈,本文将详细介绍以上的具体实现。

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  提到ELK,就不得不提到EFK,通常意义上说,EFK是指用filebeat代替logstash形成的新组合。(哈,也有是指Fluentd的,这个我们之后再说)
  Filebeat 是基于原先 logstash-forwarder 的源码改造出来的,无需依赖 Java 环境就能运行,安装包10M不到。
  而且如果日志的量很大,Logstash 会遇到资源占用高的问题,为解决这个问题,我们引入了Filebeat。Filebeat 是基于 logstash-forwarder 的源码改造而成,用 Golang 编写,无需依赖 Java 环境,效率高,占用内存和 CPU 比较少,非常适合作为 Agent 跑在服务器上,来实现日志转发的功能。

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  之前我们部署好了ELK的基本架构,也实现了从系统日志以及nginx中收集日志,不过等待我们的问题依然很多:怎么讲收集好的日志放至临时缓存?或者怎么从缓存中提取日志?对于java应用等日志非单行的服务日志该如何收集等等。本文将继续讲解ELK的各种进阶用法。

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  ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部。
  Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。
  Logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。它支持几乎任何类型的日志,包括系统日志、错误日志和自定义应用程序日志。它可以从许多来源接收日志,这些来源包括 syslog、消息传递(例如 RabbitMQ)和JMX,它能够以多种方式输出数据,包括电子邮件、websockets和Elasticsearch。
  Kibana是一个基于Web的图形界面,用于搜索、分析和可视化存储在 Elasticsearch指标中的日志数据。它利用Elasticsearch的REST接口来检索数据,不仅允许用户创建他们自己的数据的定制仪表板视图,还允许他们以特殊的方式查询和过滤数据。

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  在企业生产中,DEVOPS这个概念越来越火了,不同公司对此都有不同的理解,但有一点毋庸置疑,提到DEVOPS都绕不开CI/CD。CI是continuous integration的简称,意为持续集成,CD是continuous deployment或者Continuous Delivery的缩写,意为持续部署或持续交付。

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  本文将介绍通过kubeadm部署K8s集群的详细过程,且通过两个mater节点实现K8s集群的高可用。
  本次演示使用 k8s 官方提供的部署工具 kubeadm 自动安装, 需要在 master 和 node 节点上安装 docker 等组件, 然后初始化, 把管理端的控制服务和 node 上的服务都以pod 的方式运行。

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