欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 如何快速部署 借助Helm,只需少量操作即可部署kafka: kafka和zookeeper对存储都有需求,若提前准备了StorageClass,存储一事则变得十分简单 参考文章 本次实战涉及到的K8S.Helm.NFS.StorageClass等前置条件,它们的安装和使用请参考: <kube

一.概述 在k8s里面部署kafka.zookeeper这种有状态的服务,不能使用deployment和RC,k8s提供了一种专门用来部署这种有状态的服务的API--statefulset,有状态简单来说就是需要持久化数据,比如日志.数据库数据.服务状态等. statefulset应用场景: 稳定的持久化存储,即Pod重新调度后还是能访问到相同的持久化数据,基于PVC来实现 稳定的网络标志,即Pod重新调度后其PodName和HostName不变,基于Headless Service(即没有Cl

一.概述 在Kafka0.9版本之前,Kafka集群时没有安全机制的.Kafka Client应用可以通过连接Zookeeper地址,例如zk1:2181:zk2:2181,zk3:2181等.来获取存储在Zookeeper中的Kafka元数据信息.拿到Kafka Broker地址后,连接到Kafka集群,就可以操作集群上的所有主题了.由于没有权限控制,集群核心的业务主题时存在风险的. 权限控制类型 kafka权限控制整体可以分为三种类型: 基于SSL 基于Kerberos(此认证一般基于CDH

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 对于部署在K8S上的Kafka来说,Prometheus+Grafana是常用的监控方案,今天就来实战通过Prometheus+Grafana监控K8S环境的Kafka: 准备工作 今天聚焦的是Kafka监控,因此需要K8S.Helm.Kafka.Prometheus.Grafana等服务都已

从本篇文章开始,我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 一.项目简介 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 项目目录结构如下: app:所有业务代码包含api.rpc以及mq(消

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1.订单服务业务架构图 2.依赖关系 order-api(订单api) order-rpc(订单rp

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1.支付服务业务架构图 2.依赖关系 payment-api(支付api) order-rpc(订单

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1.支付服务业务架构图 2.依赖关系 payment-api(支付api) order-rpc(订单

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 1.概述 消息队列有很多种,有rabbitmq.rocketmq.kafka等常用的,其中go-qu

我们用一个系列来讲解从需求到上线.从代码到k8s部署.从日志到监控等各个方面的微服务完整实践. 整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了. 实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook 序言 在介绍之前,我先说一下整体思路,如果你的业务日志量不是特别大恰好你又使用的是云服务,那你直接使

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 交代一下背景:我们的后台系统是一套使用Kafka消息队列的数据处理管线:Kafka->Logstash->Elasticsearch.这些组件都跑在Docker的容器环境里,我们是基于Kubernetes来编排整个后端的数据处理管线上的容器.Kafka需要暴露在外网里,接收Kafka Producer(filebeat, collectd)发过来的消息.本文是记录基

CentOS 7部署Kafka和Kafka集群 注意事项 需要启动多个shell脚本交互客户端进行验证,运行中的客户端不要停止. 准备工作: 安装java并设置java环境变量,在`/etc/profile`中加入 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_65 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 安装kafka 下载:wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.10.0.1/kafka_2.

windows 下部署kafka 日记 转一.下载去apache 的官网(http://kafka.apache.org/downloads.html)下载最新的二进制版的压缩包.目前的最新版本是kafka_2.11-0.8.2.1.tgz.二.解压直接解压到D 盘根目录下.三.修改配置文件注意版本不同,可能配置文件不同.请参照实际情况修改.1．修改log4j.properties 文件中的“kafka.logs.dir=logs ”为“kafka.logs.dir=/tmp/logs”.2．修

这篇文章记录了我试验将一个基于python的服务docker化并k8s部署的过程. 服务介绍Docker化设计业务代码改造创建docker镜像K8S部署设计yaml文件运行服务介绍这是一个用 python 实现的程序,tornado 作为 web 服务器,mongodb 作为存储,redis 作为缓存. Docker化设计为了方便,使用docker hub作为镜像仓库,而不是自己搭建私有库.业务代码直接打包进docker image,如果修改业务代码,需要重新生成docker image.业务代

ballerina k8s 部署和docker 都是同样的简单,编写service 添加注解就可以了 参考项目 https://ballerina.io/learn/by-guide/restful-service/ 项目准备 项目代码 import ballerina/http; import ballerinax/kubernetes; // 支持k8s 的注解 @kubernetes:Ingress { hostname:"dalongrong", name:"ball

目前创建K8S集群的安装程序最受欢迎的有Kops,Kubespray,kubeadm,rancher,以及个人提供的脚本集等. Kops和Kubespary在国外用的比较多,没有处理中国的网络问题,没法使用. kubeadm是Kubernetes官方提供的k8s部署工具,不过不支持HA,且支持的docker版本.K8S版本也有限,因此无法作为生产级安装程序. Rancher2016年的新起之秀,可以做到极简快速部署管理Docker,并支持多种编排方式:Cattle.Kubernetes.Meso

准备工作 Jenkins已安装 Docker和K8s部署运行成功 代码管理工具使用Git 最近公司项目使用Jenkins+Git+Docker+K8s进行持续化构建部署,这里笔者整理了一下构建部署的相关操作,以便留存查看. 项目和工具介绍 这里有两个项目:前端和后台,同样都是使用Git代码管理工具,目前是使用所谓的微服务进行发布操作,结合Docker和K8s进行部署发布. 部署步骤 传统的服务发布步骤: 拉取最新的代码 使用ant或其他工具编译项目代码 将编译的项目代码(有些配置文件是不变的,需

k8S部署 柯穴上网 安装openvpn来获取docker镜像(不是本文重点不做详述) 软件包安装 1 关闭iptables,禁用firewalld,关闭selinux 2 配置yum仓库(使用阿里云的镜像仓库) 要4个yum源 CentOS-Base.repo epel.repo docker-ce.repo kubernetes.repo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Cent

既然是集群,必然有多个Kafka节点,只有单节点构成的Kafka伪集群只能用于日常测试,不可能满足线上生产需求. 真正的线上环境需要考量各种因素,结合自身的业务需求而制定.看一些考虑因素(以下顺序,可是分了顺序的哦) 1 操作系统 - OS 可能你会问Kafka不是JVM上的大数据框架吗?Java又是跨平台的语言,把Kafka安装到不同的操作系统上会有什么区别吗? 区别相当大! 确实,Kafka由Scala/Java编写,编译后源码就是".class"文件. 本来部署到哪个OS应该一样

Prometheus K8S部署 部署方式:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheus 源码目录:kubernetes/cluster/addons/prometheus 服务发现:https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#kubernetes_sd_config 部署条件 1.