贺磊 关注
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redis专题就是一站式解决redis各种疑难杂症的问题.
本文首先会解释一下到底什么是"冠状病毒"，以及杀死"冠状病毒"的方法。然后会利用Python实现一个"冠状病毒"传播仿真器，来演示一下为何“不出门“ +“疯狂建医院”会间接杀死病毒（动态模拟了从发生疫情，到疫情结束的整个过程）。以及如果控制不好，会有什么后果（一定是很严重的）。
一，Helm基础概述1,使用Helm的目的？由之前的应用部署过程中可知，在kubernetes系统chart定义了一个pvc，申请8G的pv，由于上部署容器化应用时需要事先手动编写资源配置清单文件以定义资源对象，而且其每一次的配置定义基本上都是硬编码，基本上无法实现复用。对于较大规模的应用场景，应用程序的配置，分发，版本控制，查找，回滚甚至是查看都将是用户的噩梦。Helm可大大简化应用管理的难度。
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前言如果你会编译原理，对其中的词法分析算法，语法分析算法足够了解，那么用什么语言来做这样的一件事情都是可以的，之所以使用Python只是因为本人会的编程语言中,Python的使用时间最长，也最得心应手。所谓性能什么的不在本文的考虑范围内,本文主要重点是语法分析的表达式的解析，语法解析使用的是普拉特分析法，一种自顶向下的语法解析方法。文章目录如下:四则运算的问题词法分析语法分析与解释执行参考链接这有
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k8s目前主要支持CPU和内存两种资源，为了支持用户需要按需分配的其他硬件类型的资源的调度分配，k8s实现了设备插件框架(device plugin framework)来用于其他硬件类型的资源集成，比如现在机器学习要使用GPU等资源，今天来看下其内部的关键实现
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一、MyCat基础概念；二、MyCat安装部署；三、MyCat读写分离；四、垂直拆分--分库；五、水平拆分--分表；六、全局表
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作者：w7ay@知道创宇404实验室时间：2020年2月12日原文地址：https://paper.seebug.org/1119/为了实现自动刷SRC的目标，过年前就开始对w13scan的xss扫描功能进行优化，灵感来源于xray所宣称的基于语义的扫描技术。之前xss扫描是参考w3af中的源码，原理也很简单就是暴力的使用xss的payload进行请求，最后在返回文本中查找关键字,xsspaylo
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pod是k8s管理的最小单元pod中有多个容器，现实生产环境中只有一个容器特点:1.最小部署单元2.一组容器的集合3.一个Pod中的容器共享网络命令空间4.Pod是短暂的Pod容器分类：1：infrastructurecontainer基础容器（透明的过程，用户无感知）维护整个Pod网络空间node节点操作`查看容器的网络`[root@node1~]#cat/opt/kubernetes/cfg/
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生产环境中一台mysql主机存在单点故障，所以要确保mysql的高可用性，即两台MySQL服务器。如果其中有一台MySQL服务器挂掉后，另外一台能立马接替其进行工作。主要介绍利用 keepalived 实现 MySQL 数据库的高可用。 Keepalived+mysql双主来实现MySQL-HA，我们必须保证两台MySQL数据库的数据完全一样。
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从本节开始，我们将进入http模块实现原理的讲解，关于http模块，有一个非常重要的点就是其是如何存储http块、server块和location块的数据的，而且nginx有的配置项是可以在多个配置块中使用的，当http块、server块和location块中两个或者两个以上的配置块都配置了该配置项的时候，就会有一个问题是，nginx是如何处理这些配置项的。本文主要讲解http块中的各个模块数据的
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准备工作阅读raft论文阅读raft理论与实践[1]-理论篇阅读raft理论与实践[2]-lab2a阅读raft理论与实践[3]-lab2a讲解阅读raft理论与实践[4]-lab2b日志复制阅读raft理论与实践[5]-lab2c日志复制阅读模拟RPC远程过程调用前言在之前的文章中，我们实现了raft算法的基本框架在本实验中，我们将基于raft算法实现分布式容错的kv服务器客户端用于交互raft
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MQTT协议因低延迟、效率高在工业物联网领域使用的频率特别高，前面两篇文档分别对MQTT内容和MQTT服务器做了简单介绍，今天本文从实战的角度阐述如何用代码实现发送MQTT消息。1. 引入相关的依赖```<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>s
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scheudler是kubernetes中的核心组件，负责为用户声明的pod资源选择合适的node,同时保证集群资源的最大化利用，这里先介绍下资源调度系统设计里面的一些基础概念
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在docker和K8S中都存在容器是有生命周期的，因此数据卷可以实现数据持久化。数据卷解决的主要问题：1.数据持久性：当我们写入数据时，文件都是暂时性的存在，当容器崩溃后，host就会将这个容器杀死，然后重新从镜像创建容器，数据就会丢失。2.数据共享：在同一个Pod中运行容器，会存在共享文件的需求。数据卷的类型：1.emptyDiremptyDir数据卷类似于docker数据持久化的dockerm
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前面的博文中给大家介绍了什么是Application Insights，以及如何使用Application Insights监控网站的可用性。那么在今天我们讲和大家讨论如何使用Application Insights中的Application Performance Monitoring（APM）功能来对应用程序的性能进行监控。与之前和大家介绍的网站可用性监控不同，APM可以对运行在云和本地数据中心的应用程序进行监控，只要应用程序可以使用HTTP将数据发送到Application Insights工作区。
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好久没有更新博客了，今天跟大家分享一个，两台虚拟机之间，能够互相访问，这样，一台虚拟机模拟服务器，另一台模拟客户端，就能做RHCE的好多实验了。第一步，更改网卡的模式，两台虚拟机模式必须要一样。两台都要选NAT模式。第二步，编辑网络适配器。两台配置也要一样。第三步：配置两台虚拟机网卡攻取IP地址的方式为：DHCP敲入命令：nm-connection-editor第四步：重启两台虚拟机网络服务[ro
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ConfigMap和Secret是Kubernetes中两种特殊类型的存储卷，ConfigMap这种资源对象主要用于提供配置数据以定制程序行为，不过一些敏感的配置信息，比如像用户名、密码、密钥等通常都是由Secret这种资源对象来进行配置的，他们将相应的配置信息保存于对象中，而后在Pod资源上以存储卷的形式将其挂载并获取相应配置，以实现配置与镜像文件的解耦。一、Secret资源对象1）Secret
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一、快速了解Raft算法Raft适用于一个管理日志一致性的协议，相比于Paxos协议Raft更易于理解和去实现它。为了提高理解性，Raft将一致性算法分为了几个部分，包括领导选取（leaderselection）、日志复制（logreplication）、安全（safety），并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态。相比Paxos，Raft算法理解起来更加直观。Raft算法将Server
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1.微服务简介1.1什么是微服务架构微服务架构是系统架构上的一种设计风格将大系统拆分成N个小型服务这些小型服务都在各自的线程中运行小服务间通过HTTP协议进行通信有自己的数据存储、业务开发、自动化测试和独立部署机制可以由不同语言编写小结：微服务架构的思想，不只是停留在开发阶段，它贯穿了设计，研发，测试，发布，运维等各个软件生命周期。2.架构体系架构样例：2.1微服务发布--持续集成3.微服务架构九
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SecretSecret:用来保存一些敏感信息，比如数据库的用户名密码或者秘钥。举例:保存数据库的用户名和密码用户名：root密码：123.com1、通过--from-literal（文字的）[root@mastersecret]#kubectlcreatesecretgenericmysecret1--from-literal=username=root--from-literal=paswor
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无论是在早期的负载均衡器中，还是当前微服务基于客户端的负载均衡中，都有一个最基础的轮询算法，即将请求平均分布给多台机器,今天聊聊在此基础上, kube proxy是如何实现亲和性轮询的核心数据结构. 了解亲和性策略实现，失败重试等机制
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Docker搭建Kong--配置Service并添加Key-auth
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Celery是一个灵活可靠的分布式系统，用于异步任务调度，系统通常将一些耗时的操作任务提交给Celery去异步执行，本文详细介绍Django集成Celery配置方法和功能测试。
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Kubernetes支持YAML和JSON格式创建资源对象1，JSON格式用于接口之间消息的传递2，YAML格式用于配置和管理3，YAML是一种简洁的非标记性语言语法格式：缩进标识层级关系不支持制表符（tab）缩进，使用空格缩进通常开头缩进两个空格字符后缩进一个空格，如冒号，逗号等“---”表示YAML格式，一个文件的开始“#”表示注释`查看应用名称`[root@master1~]#kubectl
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## 一、Sonar 概述 Sonar 是一个用于代码质量管理的开放平台。通过插件机制，Sonar 可以集成不同的测试工具，代码分析性工具，以及持续集成工具。 与持续集成工具（例如 Hudson/Jenkins 等）不同，Sonar 并不是简单地把不同的代码检查工具结果（例如 FindBugs，PMD 等）直接显示在 Web 页面上，而是通过不同的插件对这些结果进行再加工处理，通过量化的方式度
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图解算法——动态规划系列
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在K8s中将Pod调度到某一台Node节点之后，后续的状态维护信息则是由对应机器上的kubelet进行维护，如何实时反馈本地运行状态，并通知apiserver则是设计的难点， 本节主要是通过感知Pod状态变化和探测状态改变两个流程来实际分析其核心数据结构，来了解内部设计
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更详细的更全面的教程请观看作者亲自录制的视频教程，地址：https://edu.51cto.com/sd/9cb7f请添加链接描述一、介绍在前后端分离，分工更加明细化的今天，为了减少前端和后台开发人员的沟通成本，能够让他们做到并行开发，同时也能保证前端和后端开发人员所看到的接口文档的一致性，即时性，以此来大大提高工作效率。所以出现了一些非常优秀的接口管理工具，具有代表性的像Swagger，因为它能
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kubectl管理Kubectl是管理k8s集群的命令行工具，通过生成的json格式传递给apiserver进行创建、查看、管理的操作注意：此处需要用到我们之前部署的K8s多节点的部署环境，如果还未部署的可以参考我的上篇文章：https://blog.csdn.net/JarryZho/article/details/104212822常用命令行：`查看帮助命令`[root@master1~]#k
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一、Kubernetes无状态服务VS有状态服务1）Kubernetes无状态服务Kubernetes无状态服务特征：1）是指该服务运行的实例不会在本地存储需要持久化的数据，并且多个实例对于同一请求响应的结果是完全一致的；2）多个实例可以共享相同的持久化数据。例如：nginx实例、tomcat实例等；3）相关的Kubernetes资源有：ReplicaSet、ReplicationControll
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