Kubernetes K8S之CPU和内存资源限制详解 Pod资源限制 备注:CPU单位换算:100m CPU,100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同:精度不能超过 1m.1000m CPU = 1 CPU. 官网地址: 1 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/ 2 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-p

HA(High available)--Heartbeat高可用性集群(双机热备)   1.理解:两台服务器A和B ,当A提供服务,B闲置待命,当A服务宕机,会自动切换至B机器继续提供服务.当主机恢复正常后,按照使用者设定的自动或手动切换到主机上运行,数据一致性通过共享存储系统解决. 2.实现该功能的软件有:Heartbeat , keepalived(具有负载均衡的能力) 3.结构图 HA-Heartbeat 实验:以hearbeat为例,来做HA集群,并把nginx服务作为HA对应的服务 关

HA(High available)-Keepalived高可用性集群   Keepalived 是一个基于VRRP虚拟路由冗余协议来实现的WEB 服务高可用方案,虚拟路由冗余协议 (Virtual Router Redundancy Protocol,简称VRRP),类似于工作在3,4,5层的交换机软件.利用其来避免单点故障. keepalived 软件期初设计专为解决LVS负载均衡软件设计的.用来管理和监控LVS集群系统中的各个服务节点的状态,后来加入可以实现高可用的vrrp功能,因此kee

ActiveMQ从5.9.0版本开始,集群实现方式取消了传统的Master-Slave方式,增加了基于ZooKeeper+LevelDB的实现方式. 本文主要介绍了在Windows环境下配置基于ZooKeeper的ActiveMQ高可用性集群,集群实现了主备功能,实现了单点故障时的高可用性,并不涉及负载均衡技术. 从整体上看,整个安装配置过程主要有以下几个步骤: 1. Windows Server环境搭建.端口配置2. Jre安装配置3. Zookeeper安装配置4. ActiveMQ安装配置

  MySQL/MariaDB数据库的Galera高可用性集群实战 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Galera Cluster概述 1>.什么是Galera Cluster 集成了Galera插件的MySQL集群,是一种新型的,数据不共享的,高度冗余的高可用方案,目前Galera Cluster有两个版本,分别是Percona Xtradb Cluster及MariaDB Cluster,Galera本身是具有多主特性的,即采用multi-master的

kafka集群并测试其高可用性 介绍 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hado

生产环境 hadoop部署在超大内存服务器的虚拟机集群上 好 还是  几个内存较小的物理机上好? 虚拟机集群优点 虚拟化会带来一些其他方面的功能. 资源隔离.有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok.但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件设备的情况下,又要跑spark,比如又要跑zookeeper.kafka等等,这个时候,我们希望它们之间是不会互相干扰的.假设你spark的配置没做好,内存占用太大了,你总不希望把你好端端zookeeper给影响得挂掉.那么此时虚拟机或者

环境:一个基于B/S的MIS系统,硬件为两台2个CPU.8GB内存的HP小型机,服务器是WebLogic 9.2,每台机器启动了3个WebLogic实例,构成一个6个节点的亲合式集群. 说明:由于是亲合式集群,节点间没有进行Session同步,但是有一些需求要实现部分数据在各个节点间共享.开始这些数据存放在数据库中,但是由于读写频繁竞争很激烈,对性能影响较大,后面使用JBossCache构建了一个全局缓存. 全局缓存启用后,服务正常使用了较长一段时间. 问题:最近不定期地多次出现内存溢出问题.

内容概要: CentSO_64bit集群搭建, hadoop2.2(64位)编译,安装,配置以及测试步骤 新版亮点: 基于yarn计算框架和高可用性DFS的第一个稳定版本. 注1:官网只提供32位release版本, 若机器为64位,需要手动编译. 注2:目前网上传的2.2版本的安装步骤几乎都有问题,没有一个版本是完全正确的.若不懂新框架内部机制,不要照抄网传的版本. 0. 编译前的准备 虚拟机vmware准备,64bit CentOS准备 节点ip cluster1 172.16.102. 2

debug模式启动-支持sa 集群内(pod访问api)使用443加密 no1 no2 安装flanneld kubelet/kube-proxy m1 安装etcd/ api/contruller/scheduler flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:2379 -iface=eth0 -etcd-prefix=/kubernetes/network flanneld -etcd-endpoints=http://192.168.x.x:23

前提条件 在Ceph为k8s创建一个pool ceph osd pool create k8s 128 创建admin用户 ceph auth get-or-create client.admin mon 'allow r' osd 'allow rwx pool=k8s' 将admin用户的key进行base64编码 [root@node21 my-cluster]# ceph auth get-key client.admin | base64 QVFCbCtHTmQwdEN4TmhBQUd

Kubernetes是谷歌开源的容器集群管理系统,是Google多年大规模容器管理技术Borg的开源版本,主要功能包括: 基本容器的应用部署.维护和滚动升级: 负载均衡和服务发现: 跨机器和跨地区的集群调度: 自动伸缩: 无状态服务和有状态服务: 广泛的Volume支持: 插件机制保证扩展性. Kubernetes 提供了很多的功能,它可以简化应用程序的工作流,加快开发速度.通常,一个成功的应用编排系统需要有较强的自动化能力,这也是为什么 Kubernetes 被设计作为构建组件和工具的生态系统

一.Galera Cluste简介 1.Galera Cluster 集成了Galera插件的MySQL集群,是一种新型的,数据不共享的,高度冗余的高可用方案,目前Galera Cluster有两个版本,分别是Percona Xtradb Cluster及MariaDB Cluster,Galera本身是具有多主特性的,即采用multi-master的集群架构,是一个既稳健,又在数据一致性.完整性及高性能方面有出色表现的高可用解决方案.通过wsrep(MySQL extended with th

! Configuration File for keepalived global_defs { notification_email { acassen@firewall.loc failover@firewall.loc sysadmin@firewall.loc } notification_email_from Alexandre.Cassen@firewall.loc smtp_server 192.168.200.1 smtp_connect_timeout router_id L

距离上次更新已经有一个月了,主要是最近工作上的变动有点频繁,现在才暂时稳定下来.这篇博客的本意是带大家从零开始搭建K8S集群的.但是我后面一想,如果是我看了这篇文章,会收获什么?就是跟着步骤一步一走吗?是我的话我会选择拒绝,所以我加了关于K8S的简单介绍,每一步的步骤都添加了解释.由于篇幅和时间原因,我只介绍了K8S中较为核心的Pod和Service. 文章前半段会简单的介绍一下K8S,后半段会介绍如何从零开始慢慢的搭建集群.如果想直接开始着手搭建集群,则可以直接从第三章开始看. 1. K8S是

使用Prometheus监控Kubernetes集群 监控方面Grafana采用YUM安装通过服务形式运行,部署在Master上,而Prometheus则通过POD运行,Grafana通过使用Prometheus的service地址来获取数据源. Prometheus的配置清单在kubernetes二进制程序包中就有,下载地址, 解压后有一个cluster目录,该目录里面的addons里面有所需要的插件,比如dns.dashboard以及prometheus等. 我用的就是它自带的这个prome

简介 Prometheus 最初是 SoundCloud 构建的开源系统监控和报警工具,是一个独立的开源项目,于2016年加入了 CNCF 基金会,作为继 Kubernetes 之后的第二个托管项目. 特征 ​ Prometheus 相比于其他传统监控工具主要有以下几个特点: ​ 具有由 metric 名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型 ​ 有一个灵活的查询语言 ​ 不依赖分布式存储,只和本地磁盘有关 ​ 通过 HTTP 的服务拉取时间序列数据 ​ 也支持推送的方式来添加时间序列数据

1.搭建之前:百度copy一下介绍 (本博客几乎全都是生产环境的配置..包括mongo等hbase其他) Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构. 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力进行高速运算和存储. [1]  Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上:而且它提供高吞吐量(hig

本文转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-02/150886.htm 一.Spark on Standalone 1.spark集群启动后,Worker向Master注册信息 2.spark-submit命令提交程序后,driver和application也会向Master注册信息 3.创建SparkContext对象:主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler 4.Driver把Application信息注册给Master后,Ma

源:http://daiwa.ninja/index.php/2015/07/18/storm-cpu-overload/ 2015-07-18AUTHORDAIWA STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查有2条评论 STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查 最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并