随着容器技术、微服务架构的普及，越来越多的团队开始走向Service mesh之路。
使用场景 最近，报告查询系统负载均衡集群相关配置已经完成，两种实现方式分别是基于Ehcache和Redis的session管理策略。 大家都知道服务器资源有限的，但是客户端来的请求是无限的(不排除恶意攻击)， 为了保证大部分的请求能够正常响应，不得不放弃一些客户端来的请求，所以我们会采用Nginx的限流操作， 这种操作可以很大程度上缓解服务器的压力， 使其他正常的请求能够得到正常响应。 如何使用Nginx实现基本的限流，比如单个IP限制每秒访问50次。通过Nginx限流模块，我们可以设置一旦并发连接数超过我
后来通过查看可能的原因是 Jetty 的版本和 JDK 的版本没有办法支持导致的。
本文将从反向代理、文件压缩、地址重写三方面来讲解Nginx在Docker环境下的使用技巧！ 在Docker环境下的安装 下载nginx的docker镜像 docker pull nginx:1.10 从容器中拷贝nginx配置 先运行一次容器（为了拷贝配置文件）： docker run -p 80:80 --name nginx \ -v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html \ -v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx \
在~/Documents/code下创建test文件夹，在该文件夹新建一个index.php
单体应用拆分成多个微服务后，虽能实现快速开发迭代，但带来更大测试和运维部署的成本。
最近一两个月生产K8s集群频繁出现短时503 Service Temporarily Unavailable，还不能主动复现，相当郁闷，压力山大。
运行EdgeX 最快的方式就是使用预先构建好的Docker images。首先要把Docker安装好。
早上8:40左右，地铁上，在跟小伙伴聊天，接到电话“是不是服务出问题了？” 第一个反应，不可能吧。昨天又没有上线，前天刚优化过，并且又没有收到告警。
上线新功能后，要多观察。如果出现不稳定性的情况，需要高优先级查清原因，避免出现更大的问题。
HealthCheck 不仅是对应用程序内运行情况、数据流通情况进行检查，还包括应用程序对外部服务或依赖资源的健康检查。 健康检查通常是以暴露应用程序的HTTP端点的形式实施，可用于配置健康探测的的场景有 ：
ASP.NET Core 提供运行状况检查中间件和库，以用于报告应用基础结构组件的运行状况。 运行状况检查由应用程序作为 HTTP 终结点公开。可以为各种实时监视方案配置运行状况检查终结点：
ASP.NET Core 提供运行状况检查中间件和库，以用于报告应用基础结构组件的运行状况。
今天分享到一种栈的衍生数据结构 —— 单调栈（Monotonic Stack）。栈（Stack）是一种满足后进先出（LIFO）逻辑的数据结构，而单调栈实际上就是在栈的基础上增加单调的性质（单调递增或单调递减）。那么，单调栈是用来解决什么问题的呢？
https://docs.halo.run/next/getting-started/upgrade
本文是笔者在学习官方文档、相关博客文章和实践过程中，整理了一些知识概念和自己的思考，主要在探索 lstio 的实际应用场景， Sidecar 原理， Service Mesh 为什么出现、要解决什么问题等，帮助我们思考微服务技术架构的升级和落地的可行性。
# 拉取镜像 docker pull nginx:1.19.0 # 编辑nginx.conf vim /usr/local/serverFolder/nginx/conf/nginx.conf user nginx; worker_processes 1; error_log /var/log/nginx/error.log warn; pid /var/run/nginx.pid; events { worker_connections 1024; } htt
版权说明：本文由高晓雪参照如下文档翻译。魏新宇根据高晓雪的翻译文档，做了适当的注解和文字矫正。 https://developers.redhat.com/download-manager/file/istio_mesh_for_microservices_r1.pdf 本文适合对istio的读者提供泛读参考，对istio理解较深的读者，建议直接阅读英文原文。本系列分上下两篇：上篇为1-3章内容，下篇为4-7章内容。 目录 为微服务引入Istio服务网格 1.介绍 1.1.更快的挑战 1.2.认识I
最近 AutoTrader 在调试一个有些复杂的问题，这一过程得到了 Istio 团队的很多帮助。这个问题现在已经基本得到了解决，这一过程中采取的一些措施可能对其他用户有所启发，因此有了本文。
进入mysql容器，设置mysql远程连接，就可在navcat上连接MySQL了
今天继续给大家分享Docker实战，Centos8环境下安装nginx并配置SSL。
前段时间，了不起给大家说过如果使用 Docker 发布自己的后端项目，也就不再使用 Jar 包进行项目的发版操作，但是这其中就又涉及到了前端如何发版，为什么这么说，因为资深前端开发，可能知道各种发版内容等，但是对于一般的前端开发来说，走到build后，就已经算是比较不错了，接下来如果没有运维的话，那么在不使用 jekins 的情况下，就只能是后端来进行发版了，今天我们讲讲这个docker 是如何发布前端应用的。
--name 容器名称 -d 容器后台运行 -p 映射端口，默认80 为前端项目首页，8088端口预留 -v 映射目录，把系统 /etc/nginx/nginx.conf 目录文件映射到容器中的/etc/nginx/nginx.conf 位置， /root 为前端代码上一级目录 --rm 容器停止后删除
Nginx 是⼀款高性能的 http 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。由俄罗斯的程序设计师伊戈尔·西索夫（Igor Sysoev）所开发，官方测试 Nginx 能够支撑 5 万并发链接，并且cpu、内存等资源消耗却非常低，运行非常稳定。
DNS 解析是一种按照层级的树形结构，从左到右，DNS trace 记录来看 DNS 解析过程，以shikanon.com域名为例。
如果在谷歌中搜索 「Nginx 高可用」，搜索出来的大多都是 Nginx + keepalived 的使用。
最近我们内网的 k8s 集群做了一次升级，发现经过 APISIX 网关服务都 503 异常了，于是做了一次分析。我们在内网和线上都采用了 APISIX 来做流量网关，对 APISIX 也贡献了 6 个 PR，所以对它的源码还算比较了解。下面排查过程比较曲折，情感上多次起伏，各位看官耐心看完。
出现结果则应用镜像 frontend 成功创建,然后我们基于该镜像启动一个Docker容器
双端队列实际上是队列的一种变形，队列要求只能在队尾添加元素，在队头删除元素，而双端队列在队头和队尾都可以进行添加和删除元素的操作。双端队列是限定插入和删除操作在表的两端进行的线性表。C++中提供deque容器来实现双端队列的功能。
在使用k8s的过程中在特定场景可能需要控制pod的执行顺序，接下来我们将学习各个开源组件的实现方式
目前Spring Boot已经发展到了2.3.4.RELEASE，伴随着2.3版本的到来，优雅停机机制也更加完善了。
为了解决在微服务重启的过程中，可能出现一部分 http 请求处理失败的问题，提供一下方案
FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。
健康检查 (HEALTHCHECK) 指令告诉 Docker 如何检查容器是否仍在工作。 它能够监测类似一个服务器虽然服务进程仍在运行， 但是陷入了死循环， 不能响应新的请求的情况。
现在系统大部分都采用k8s进行容器化部署，后端项目docker化很简单，特别是springboot项目，只要在dockerfile中添加相关命令，即可做到提交代码自动构建到云端。
在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.
当我们流量请求到此接口执行业务逻辑的时候，若服务端此时执行关机 （kill），spring boot 默认情况会直接关闭容器（tomcat 等），导致此业务逻辑执行失败。在一些业务场景下：会出现数据不一致的情况，事务逻辑不会回滚。
Nginx为我们提供了请求限制模块（ngx_http_limit_req_module）、基于令牌桶算法的流量限制模块（ngx_stream_limit_conn_module），可以方便的控制令牌速率，自定义调节限流，实现基本的限流控制…
默认监测时间：30s master 检测到项目容器 cpu 使用率上升至 50% 以上时，自动扩充容器数量 master 检测到项目容器 cpu 使用率下降至 50% 以下时，自动缩减容器数量
这里⚠️Gateway一样才能够填写到location，否则启动docker的时候要加上--link操作
Dragonfly 是一款基于 P2P 的智能镜像和文件分发工具。它旨在提高文件传输的效率和速率，最大限度地利用网络带宽，尤其是在分发大量数据时，例如应用分发、缓存分发、日志分发和镜像分发。 在阿里巴巴，Dragonfly 每个月会被调用 20 亿次，分发的数据量高达 3.4PB。Dragonfly 已成为阿里巴巴基础设施中的重要一环。 尽管容器技术大部分时候简化了运维工作，但是它也带来了一些挑战：例如镜像分发的效率问题，尤其是必须在多个主机上复制镜像分发时。 Dragonfly 在这种场景下能够完美支持 Docker 和 PouchContainer。它也兼容其他格式的容器。相比原生方式，它能将容器分发速度提高 57 倍，并让 Registry 网络出口流量降低 99.5%。 Dragonfly 能让所有类型的文件、镜像或数据分发变得简单而经济。 更多请通过官方文档了解。
随着环境中运行的微服务数量的增加，主动监控微服务的所有实例的运行状况变得更加重要。使用像OpenShift这样的容器管理技术，可以利用运行状况检查，来自动决定是否使用新容器来丢弃和替换不健康的容器。通过快速更换不健康的容器，OpenShift极大地提高了服务的整体正常运行时间。
健康检查 主动运行状况检查可以在每个上游群集的基础上进行配置。如服务发现部分所述，主动运行状况检查和SDS服务发现类型齐头并进。但是，即使使用其他服务发现类型，也有其他需要进行主动健康检查的情况。 Envoy支持三种不同类型的健康检查以及各种设置（检查时间间隔，标记主机不健康之前所需的故障，标记主机健康之前所需的成功等）： HTTP：在HTTP健康检查期间，Envoy将向上游主机发送HTTP请求。如果主机健康，预计会有200个回应。如果上游主机想立即通知下游主机不再转发流量，则返回503。 L3 / L
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