将原硬盘上的LVM分区/dev/mapper/RHEL-Data由原来的60G扩展到80G Step1:将LVData扩容+20G,如下图: [root@esc data]# lvextend -L +20G /dev/RHEL/Data Size of logical volume RHEL/Data changed from 60.00 GiB (15360 extents) to 80.00 GiB (20480 extents). Logical volume RHEL/Data suc

LVM就是动态卷管理,可以将多个硬盘和硬盘分区做成一个逻辑卷,并把这个逻辑卷作为一个整体来统一管理,动态对分区进行扩缩空间大小,安全快捷方便管理. 后期出现问题恢复数据也比较麻烦. 概念: ①PE(Physical Extend) 物理拓展 ②PV(Physical Volume) 物理卷 ③VG(Volume Group) 卷组 ④LV(Logical Volume) 逻辑卷 特点: LVM最大的特点就是可以对磁盘进行动态管理.因为逻辑卷的大小是可以动态调整的,而且不会丢失现有的数据.我们如果

本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. Hi,大家好,欢迎大家和我一起学 K8S,这是系列第 12 篇. 上一篇我们了解了 Pod 的手动扩容和缩容,本篇来看看自动的方式. K8S 作为一个集群式的管理软件,自动化.智能化是免不了的功能.Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了这个 Pod 横向自动扩容的功能(Horizontal Pod A

本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. Hi,大家好,欢迎大家和我一起学 K8S,这是系列第 11 篇. 资源的伸缩在云计算环境中是至关重要的,云计算的动机就是企图提高资源的利用率,在用户请求高峰期的时候能够对资源进行横向扩容,反之,当用户请求回落低谷的时候,能够及时缩减资源,避免资源的浪费. 这就像双十一的时候,随着用户不断地涌入,阿里后台需要不断调

数据迁移与扩容实践: 工具目前从 mycat1.6,准备工作:1.mycat 所在环境安装 mysql 客户端程序. 2.mycat 的 lib 目录下添加 mysql 的 jdbc 驱动包. 3.对扩容缩容的表所有节点数据进行备份,以便迁移失败后的数据恢复. 步骤: 1.复制 schema.xml.rule.xml 并重命名为 newSchema.xml.newRule.xml 放于 conf 目录下. 2.修改 newSchema.xml 和 newRule.xml 配置文件为扩容缩容后的

查看版本 kubectl version 查看节点 kubectl get nodes 部署app 说明: 提供deployment名称和app镜像地址(docker镜像地址) kubectl run kubernetes-bootcamp --image=gcr.io/google-samples/kubernetes-bootcamp:v1 --port= 再如: run test --image=preparedman/mytomcat:tagname --port= 查看app kube

lvm:logical volume monitor 逻辑卷管理器 作用: 采用lvm划分磁盘:磁盘空间不够时,方便扩展磁盘.物理卷加到卷组时被划分等大的pe,即pv是由众多pe构成.pe是卷组的最小单位.默认情况下一个pe对应一个le.一个le可以对应多个pe(相当于raid1,一般不做),但一个pe只能对应一个le.    1.pv: physical volume  物理卷  命令有:pvs/ pvdisplay/pvcreate/pvmove/pvremove 2.vg: volume

说明:仍然是伪集群,所有的Redis节点,都在一个服务器上,采用不同配置文件,不同端口的形式实现 前提:已经安装好了Redis,本文的redis的版本是redis-6.2.3 Redis的下载.安装参考:https://www.cnblogs.com/rxx1005/p/15754565.html 文章中,Redis的安装目录为:/opt/app/redis/cluster/redis-6.2.3 本文使用到的工具: SSH工具:MobaXterm 截图工具:FSCapture 前言 redis

查看master环境相关信息一.版本信息 [root@master-web-38 ~]# kubectl versionClient Version: version.Info{Major:"1", Minor:"10", GitVersion:"v1.10.13", GitCommit:"954f

第一步:创建服务 1. 配置 nginx 的 yaml 文件 apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: my-nginx spec: replicas: template: metadata: labels: run: my-nginx spec: containers: - name: my-nginx imagePullPolicy: IfNotPresent #默认拉取方式,先查本地是否存在 image:

用RC的Scale机制来实现Pod的扩容和缩容 把redis-slave的pod扩展到3个  ,  kubectl scale rc redis-slave --replicas=3 现在来缩容,把 redis-slave 缩小到1个 kubectl scale rc redis-slave --replicas=1

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

今天在操作cassandra集群数据迁移时发生了一些意料之外的事情,服务器迁移前与迁移后同样为5台,但是不知道是什么原因导致的,迁移过后的节点居然多出了一台cassandra节点,个人瞬间感觉莫名其妙,但是问题节点的ip地址是原平台的cassandra数据库ip,所以感觉很不好,知道可能是因为那个环节出现了问题,因为是迁移演练所以没有决定删除所有数据,重新迁移只是将错误节点剔除了cassandra集群,操作如下: 官方文档建议 查看cassandra集群状态的命令 nodetool status

docker微服务部署之:六.Rancher管理部署微服务 Rancher有两个特色用起来很方便,那就是扩容和缩容. 一.扩容前的准备工作 为了能直观的查看效果,需要修改下demo_article项目的代码. 修改demo_article项目中ArticleController中的三处代码: 1.注入HttpServletRequest:2在findAll()方法的message参数后面加上request.getLocalAddr(),用于显示从调用的是哪个ip的容器的服务:3.注释掉pom中的

部署Pod应用 创建delpoyment控制器对象 [root@master ~]# kubectl run myapp --image=ikubernetes/myapp:v1 --port=80 --replicas=1 kubectl run --generator=deployment/apps.v1 is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl run --generator=run-pod/v1

一 Pod的扩容和缩容 Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置.自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整. 1.1 手动缩容和扩容 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-deployment.yaml apiVersion:

Redis Cluster 自动化安装,扩容和缩容 之前写过一篇基于python的redis集群自动化安装的实现,基于纯命令的集群实现还是相当繁琐的,因此官方提供了redis-trib.rb这个工具虽然官方的的redis-trib.rb提供了集群创建. 检查. 修复.均衡等命令行工具,之所个人接受不了redis-trib.rb,原因在于redis-trib.rb无法自定义实现集群中节点的主从关系.比如ABCDEF6个节点,在创建集群的过程中必然要明确指定哪些是主,哪些是从,主从对应关系,可惜通过

Knative Serving 默认情况下,提供了开箱即用的快速.基于请求的自动扩缩容功能 - Knative Pod Autoscaler(KPA).下面带你体验如何在 Knative 中玩转 Autoscaler. Autoscaler 机制 Knative Serving 为每个 POD 注入 QUEUE 代理容器 (queue-proxy),该容器负责向 Autoscaler 报告用户容器并发指标.Autoscaler 接收到这些指标之后,会根据并发请求数及相应的算法,调整 Deploy

在生产环境下,在面临服务需要扩容的场景时,可以使用Deployment/RC的Scale机制来实现.Kubernetes支持对Pod的手动扩容和自动扩容. 手动扩容缩容 通过执行扩容命令,对某个deployment直接进行扩容: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4 当要缩容,减少副本数量即可: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=2 自动扩容缩容

基于Ambari的WebUI实现服务缩容 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.实现服务的扩容 1>.进入到主机的管理界面 2>.查看主机的信息概览 3>.为主机添加服务角色 如果我们在扩容集群时为当前节点分配的角色不足,其实咱们也可以在安装后进入到主机管理界面去进行二次调整,如下图所示.我们可以根据向导继续选择要安装的服务. 二.Ambari的WebUI移除Host详细步骤 1>.进入到主机的管理界面,点击动作(ACTION),选择"DE