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目录 1.部署环境说明 2.集群架构及部署准备工作 2.1.集群架构说明 2.2.修改hosts及hostname 2.3.其他准备 3.部署keepalived 3.1.安装 3.2.配置 3.3.启动和检查 4.部署haproxy 4.1.安装 4.2.配置 4.3.启动和检查 5.安装docker 5.1.安装 5.2.配置 5.3.启动 6.安装kubeadm,kubelet和kubectl 6.1.添加阿里云k8s的yum源 6.2.安装 6.3.配置kubectl自动补全 7.安装m…
文章转载自:https://i4t.com/5451.html 背景 Kubernetes 1.24新特性 从kubelet中移除dockershim,自1.20版本被弃用之后,dockershim组件终于在1.24的kubelet中被删除.从1.24开始,大家需要使用其他受到支持的运行时选项(例如containerd或CRI-O):如果您选择Docker Engine作为运行时,则需要使用cri-dockerd. 对于kubelet和containerd重要提示 在升级至1.24之前,请确认c…
kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的工具. 这个工具能通过两条指令完成一个kubernetes集群的部署: # 创建一个 Master 节点 kubeadm init # 将一个 Node 节点加入到当前集群中 kubeadm join <Master节点的IP和端口 > 1. 安装要求 在开始之前,部署Kubernetes集群机器需要满足以下几个条件: 一台或多台机器,操作系统 CentOS7.x-86_x64 硬件配置:2GB或更多RAM,2个CPU或更…
关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录: 0x00 前言简述 0x01 环境准备 主机规划 软件版本 网络规划 0x02 安装部署 1.准备基础主机环境配置 2.负载均衡管理ipvsadm工具安装与内核加载 3.高可用HAProxy与Keepalived软件安装配置 4.容器运行时containerd.io安装配置 5.安装源配置与初始化集群配置准备 6.使…
在部署高可用k8s之前,我们先来说一说单master架构和多master架构,以及多master架构中各组件工作逻辑 k8s单master架构 提示:这种单master节点的架构,通常只用于测试环境,生产环境绝对不允许:这是因为k8s集群master的节点是单点,一旦master节点宕机,将导致整个集群不可用:其次单master节点apiServer是性能瓶颈:从上图我们就可以看到,master节点所有组件和node节点中的kubelet和客户端kubectl.dashboard都会连接apis…
转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么…
按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…
在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能…
按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…
在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选…