1. Ingress入门 1.1 Ingress简介 1.2 原理和组成部分 1.3 资料信息 2. Ingress部署的几种方式 2.1 前言 2.1 Deployment+LoadBalancer模式的Service 2.2 Deployment+NodePort模式的Service 2.3 DaemonSet+HostNetwork+nodeSelector(推荐) 3. Deployment+NodePort模式 3.1. 官网下载yaml,安装ingress-nginx 3.2. 创建

学习文章:springboot小技巧 随机端口 为Spring Cloud的应用实用随机端口非常简单,主要有两种方法: 设置server.port=0,当应用启动的时候会自动的分配一个随机端口,但是该方式在注册到Eureka的时候会一个问题:所有实例都使用了同样的实例名(如:Lenovo-test:hello-service:0),这导致只出现了一个实例.所以,我们还需要修改实例ID的定义,让每个实例的ID不同,比如使用随机数来配置实例ID: server.port=0 eureka.insta

Linux系统随机端口 默认Linux系统开启的随机端口范围为 32768 ~ 65535.客户端连接服务监听端口需要使用到随机端口连接. Linux系统随机端口调优 1.添加内核配置参数:/etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535 2.生效内核参数 sysctl -p /etc/sysctl.conf

https://www.cprogramming.com/code_blocks/ 这个地址可以下载c, c++的编译器,在windows下可以用的 IDE. bind到端口0上,系统就会自动分配,但是可能不是随机的,而是根据系统的算法.也可以用rand算个随机数出来,然后bind,如果bind不成功就取下一个随机数. At this point, you can reach for the port 0 trick: on both Windows and Linux, if you bind

1 前言 欢迎访问南瓜慢说 www.pkslow.com获取更多精彩文章! H2 Database是一个优秀的数据库,又小又方便,支持内存和文件形式,经常会在测试.POC(proof of concept)或开发环境用到它.在Springboot的许多应用中,也是内置了H2数据库,很常用.接下来我们来一步步把它推上k8s,让它坐上一个不一样的位置. 建议阅读下面文章以帮助理解: Kubernetes用Helm安装Ingress并踩一下使用的坑 容器技术相关文章 2 本地jar包运行 2.1 下载

在win xp ,win 7 上使用adb时, 越来越多的人出现了 adb devices 命令长时间无响应.adb start-server 失败.eclipse adt初始化时卡在dbms-init上等现象. 它们的根本原因均在于,adb server所使用的5037号端口被占用. 一种常见的解决方法是:找出占用5037端口的程序,然后杀掉它. 使用:netstat -aon | findstr 127.0.0.1:5037 来找到占用5037的进程ID. 使用:kill -f pid 去杀

在进行安卓开发的时候是不是经常碰到adb端口被占用的情况? 解决这个问题的方法很简单,只需要设置一个系统环境变量就可以搞定. 设置方法: 增加系统环境变量变量名称:ADNROID_ADB_SERVER_PORT 变量值:8888(可以根据自己喜好任意设置端口号,建议设置大点的数据) 附:查看5037端口使用情况 netstat -ano|findstr "5037" 到任务管理器里面看看谁是罪魁祸首

先执行adb nodaemon server ,查看adb server的端口是多少 C:\Users\xxxx>adb nodaemon server   cannot bind 'tcp:5037' 再执行下netstat -ano | findstr "5037" C:\Users\xxxxxx>netstat -ano | findstr "5037"     TCP    127.0.0.1:5037         0.0.0.0:0    

问题:socket.error: [Errno 48] Address already in use 在编辑flask代码时,如果没有关闭flask的程序,默认的5000端口一直被占用. 再次运行flask程序时,会显示: socket.error: [Errno 48] Address already in use lsof查进程 因为之前占用的5000端口,所以直接用lsof查该端口占用的进程. 可以看到是python占用了该端口,PID是8197.可以用kill命令杀该进程,命令形式是su

Minicom是linux下串口通信的软件,下面讲下ubuntu Minicom的安装和配置. 安装: sudo apt-get install minicom 或在新立得软件包管理器中搜索“minicom”,安装搜索到的minicom 配置: 在使用minicom之前, 首先要保证你对串口有读/写的权限. 串口COM1对应ttyS0, COM2对应ttyS1. 使用这个命令来看你对COM1的权限:   $ ls -l /dev/ttyS0 1. 运行$ sudo minicom 2. 先按下C

只需要在一开机的极短时间内开启 sr 即可提前占用端口,而不是被占用

1.默认你win机器已经安装并启用了80端口 2.现在你要安装并启用apache服务器 3.首先进行80端口占用检测:netstat -aon|findstr 80 4.找到进程号为404的服务名称,使用tasklist命令:tasklist|findstr 4(如果是IIS的话,一般都是system,其实并不是真正的进程) 5.关闭IIS步骤: ①桌面点击windows图标,在所有程序里面去搜索[Internet信息服务(IIS)管理器],点击打开Internet信息服务(IIS)管理器,如下

已知某应用在启动时会创建服务套接字,并将其绑定至端口8888,然而端口8888已被占用,如何解除占用? 以下为解决方案: 在cmd中运行netstat -ano|findstr 8888,其中的参数8888为被占用的端口,下图为运行结果: 由图可知,该端口所对应的TCP号为7384, 在cmd中运行taskkill /f /t /im 7384,其中的参数7384为TCP号,下图为运行结果: 由图可知,端口已被解除占用

是系统的服务占用了80端口,所以要么结束系统服务,要么修改apache端口. PID4的服务是World Wide Web Publishing Service 这里选择结束这个系统服务,运行services.msc,找到然后停止即可. 防止下次开机再出现这种情况,在属性里可设置成手动启动. 然后再次启动apache就可以正常启动了

window下如果在安装某个软件或者启动tomcat时 会遇到80端口被占用的情况,通过命令 netstat -ano 查看端口被占用情况 找到占用80端口的进程ID,然后我们在任务管理器当中将这个进程关闭即可.80端口是PID的进程是system,此时我们就不能再去关闭system进程了. 此时 进入注册表,找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\HTTP . 找到一个DWORD值Start,将其改为4,然后 重启电脑,Sy

一. 前言 在之前的文章中 IDEA集成Docker插件实现一键自动打包部署微服务项目,其中开放了服务器2375端口监听,此做法却引发出来一个安全问题,在上篇文章评论也有好心的童鞋提示,但自己心存侥幸心理,以为争取时间就没问题. 想知道为什么暴露2375不安全看一下大佬的具体操作 传送门. 写这篇时候自己开放2375端口的3台云服务器中招了,两台阿里云服务器root账号被截权,一台ucloud服务器被挖矿内存被打满.意味着环境都要重新装了,想洗洗睡的心都有了,做人真的不能装~ 二. 实操 1.

kubectl edit daemonset nginx-ingress-controller -n ingress-nginx containers: - args: - /nginx-ingress-controller - --default-backend-service=$(POD_NAMESPACE)/default-http-backend - --configmap=$(POD_NAMESPACE)/nginx-configuration - --tcp-services-con

检测 错误 httpd.exe -w -n "apache" -k start , 进入Apache的安装目录, 搜索httpd-ssl.conf,httpd-ahssl.conf,右击文本打开.寻找443替换成其他不常用的端口号,比如442.接下来就可以正常启动Apache了.

看下是不是IIS开着,如果是关掉就OK拉 原文地址:http://www.cnblogs.com/gifisan/p/5822156.html

Handle Imbalanced Classes In Random Forest   Preliminaries # Load libraries from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np from sklearn import datasets Load Iris Flower Dataset # Load data iris = datasets.load_iris() X = iris.

第一种: server.port=0 第二种: //自定义一个范围 server.port=${random.int[1024,9999]}