扩容容器 docker容器默认的空间是10G,如果想指定默认容器的大小(在启动容器的时候指定),可以在docker配置文件里通过dm.basesize参数指定,比如 1 docker -d --storage-opt dm.basesize=20G 是指定默认的大小为20G,具体参数可以参考https://github.com/docker/docker/tree/master/daemon/graphdriver/devmapper 上面方法只是真的生成容器的时候进行的,并且修改后需要重启do

Docker Kubernetes 容器扩容与缩容 环境: 系统:Centos 7.4 x64 Docker版本:18.09.0 Kubernetes版本:v1.8 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.168.1.78 工作节点:192.168.1.77 创建环境: 1.Deployment名称:nginx-deployment 2.pods副本数为:3  3.image镜像:nginx1.9 管理节点:扩容或缩容deploymnet的pod副本数. kubectl scale

1.命令方式 在创建好的Swarm集群中运行nginx服务,并使用--replicas参数指定启动的副本数. docker service create --replicas 3 -p 80:80 --name nginx nginx:latest 或者 docker service create -p 80:80 --name nginx nginx:latest docker service scale nginx=3 docker service ls #查看副本情况 2.portaine

前面已介绍了docker很多知识点的操作记录,今天这里梳理下docker容器空间扩展的操作.默认情况下,物理机下创建的docker容器的空间是10G(虚拟机下创建的docker容器空间就是虚拟机的空间).在实际生产环境下,对docker容器进行热扩容(动态扩容)是非常重要的一个需求. Docker容器动态扩展的优点:1)不需要修改docker配置,不需要重启docker服务:2)可以直接对运行中的容器进行动态扩展(只能增,无法缩): Docker容器动态扩展的条件:1)docker所在宿主机分区

作者:Jérôme Petazzoni ( Docker 布道师) 译者:Mark Shao ( EMC 中国高级工程师) 如果在 CentOS . REHL . Fedor 或者其他默认没有 AUFS 支持的 Linux 发行版上使用 Docker ,你可能需要用到 Device Mapper 的存储插件.将这个插件设置为默认,它会把你所有的容器存储到一个 100G 的简短文件中,并且限制每个容器最大为 10GB .这篇文章将展示如何突破这个限制,并且把容器的存储移动到一个指定的分区或者 LV

 Docker 基本应用 1.Docker 介绍及安装 2.Docket 使用命令 3.Docker run命令参数整理 4.Docker 构建镜像 Docker Compose 高级应用 1.Docker Compose 介绍安装 2.Docker Compose 常用命令 3.Docker Compose 配置文件常用指令 4.Docker Compose 创建yml 简单试例 5.Docker Compose 一键部署LNMP 6.Docker Compose 一键部署Nginx代理Tom

docker容器磁盘扩容 一.配置文件里更改容器创建时的默认磁盘大小 [root@ip---- ~]# cat /etc/sysconfig/docker-storage DOCKER_STORAGE_OPTIONS="--storage-opt dm.loopdatasize=2000G -storage-opt dm.loopmetadatasize=10G --storage-opt dm.fs=ext4 --storage-opt dm.basesize=20G" 参数: dm

1.实现docker在浏览器中被访问. 框架和工具:docker+NOVNC 2.持续集成,自动化测试,发布 Github(或者码云) + Jenkins  + docker 3.弹性扩容 marathon (请求)+  mesos(容器管理工具mesos master => mesos slave)+ docker

把4个节点加12G内存,把hive的heap调到6G,按group重启服务让配置生效 注: 停服务前在yarn的application webui查flink的application id yarn application -kill application_1567486895264_9227 1/ CDH停集群各服务,停CM.命令停mysql服务,停nginx,停机扩容磁盘systemctl stop mariadb.service或systemctl stop mysqld.service

本文来自知乎官方技术团队的“知乎技术专栏”,感谢原作者陈鹏的无私分享. 1.引言 知乎存储平台团队基于开源Redis 组件打造的知乎 Redis 平台,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供很多强大的功能.本文作者陈鹏是该系统的负责人,本次文章深入介绍了该系统的方方面面,值得互联网后端程序员仔细研究.   (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1968-1-1.html) 2.关于作者 陈鹏:现任知乎存储平台组 Redis 平台技术

1.引言 知乎存储平台团队基于开源Redis 组件打造的知乎 Redis 平台,经过不断的研发迭代,目前已经形成了一整套完整自动化运维服务体系,提供很多强大的功能.本文作者陈鹏是该系统的负责人,本次文章深入介绍了该系统的方方面面,值得互联网后端程序员仔细研究. <ignore_js_op> 2.关于作者 陈鹏:现任知乎存储平台组 Redis 平台技术负责人,2014 年加入知乎技术平台组从事基础架构相关系统的开发与运维,从无到有建立了知乎 Redis 平台,承载了知乎高速增长的业务流量. 3.

为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 **AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,随着系统(比如互联网电商.外卖)用户数据日渐增长,单库性能无法满足业务系统,在这之后我们会使用基于主从同步的读写分离,但当用户量规模连主从模式都无法应对时,我们会采用分库分表(当然现在还有其他解决方案比如分布式关系型数据库如TiDB)的方案,这样

为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 **AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,随着系统(比如互联网电商.外卖)用户数据日渐增长,单库性能无法满足业务系统,在这之后我们会使用基于主从同步的读写分离,但当用户量规模连主从模式都无法应对时,我们会采用分库分表(当然现在还有其他解决方案比如分布式关系型数据库如TiDB)的方案,这样

内容在:http://chuansong.me/n/478502951177 PPT在:http://pan.baidu.com/s/1nvnOEBf 工具 跟 服务 的差别 从工具到服务之间缺失了哪些?工具可以各种方式使用:最常见的就是会出现工具滥用,比如这篇的提到的"Redis被开发人员滥用"."冷热区分支持",这些其实都可以靠管理规范解决.说白了,不管是有系统支持,还是人工审核,总之都需要有一个申请Redis资源.审核(设计评审).登记.分配资源的过程.监控肯

发表于2015-07-15 21:47| 10943次阅读| 来源<程序员>杂志| 27 条评论| 作者王晶昱 <程序员>杂志数据库DRDS分布式沈询 摘要:伴随着系统性能.成本及扩展性的新时代需要,以HBase.MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS.VoltDB.ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来.本文详细介绍了阿里分布式数据库服务DRDS. 随着互联网时代的到来,计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨,而我们却完全无法

http://www.90qj.com/?post=318http://ixdba.blog.51cto.com/2895551/1751377   运维知识体系v0.5-(运维社区-赵班长出品,欢迎转载!) 运维管理体系 测试和开发相关 运维架构层级 内容描述 监控体系 安全体系 备份体系 自动化体系 管理必知必会 ITSM ITIL IT Service CMM Six Sigma PMBok 涉及到运维参与 性能测试(TCPCopy) 单机监控(nmon) 环境规划(开发.测试.预生产.生

一.带版本控制的注册中心RPC框架 server端 //注册中心接口 public interface IRegisterCenter { public void register(String serviceName,String serviceAddress); } //实现类 package zoorpc.zk; import org.apache.curator.framework.CuratorFramework; import org.apache.curator.framework

原文章地址:https://www.csdn.net/article/a/2015-08-28/15827676 跨时代的分布式数据库 – 阿里云DRDS详解 发表于2015-08-28 18:39| 次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者csdn 阿里云数据库DRDS 摘要:随着互联网时代的到来,计算机要管理的数据量成指数级别的飞速上涨.而我们完全无法对用户数做出准确的预估,我们的系统所需要支持的用户数很可能在短短的一个月内突然爆发式的增长几千倍,数据也很可能快速的从原来的几百GB飞速上

1.数据库设计和表创建时就要考虑性能 2.sql的编写需要注意优化 3.分区 4.分表 5.分库 .数据库设计和表创建时就要考虑性能 mysql数据库本身高度灵活,造成性能不足,严重依赖开发人员能力.也就是说开发人员能力高,则mysql性能高.这也是很多关系型数据库的通病,所以公司的dba通常工资巨高. 设计表时要注意: 代替null. 尽量使用INT而非BIGINT,如果非负则加上UNSIGNED(这样数值容量会扩大一倍),当然能使用TINYINT.SMALLINT.MEDIUM_INT更好.

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间