实现k8s的数据持久化的流程为：搭建nfs底层存储---->创建PV---->创建PVC---->创建pod。最终pod中的container实现数据的持久化。上述流程中，看似没什么问题，但细想一下，PVC在向PV申请存储空间的时候，是根据指定的pv名称、访问模式、容量大小来决定具体向哪个PV来申请空间的，如果PV的容量为20G，定义的访问模式是WRO（只允许以读写的方式挂载到单
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2020-09-17 21:38:38
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dockerfile构建Tomcat镜像 一、镜像分层概念 二、制作tomcat镜像 2.1、创建分层目录 [root@node2 ~]# mkdir /app/{web/{nginx,tomcat,jdk},system/{centos,alpine,ubantu}} -pv 2.2、制作基础ce ...
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2020-09-17 20:26:34
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LVM管理 (1).LVM的工作原理 LVM（Logical Volume Manager）逻辑卷管理，是在硬盘分区和文件系统之间添加的一个逻辑层，为文件系统屏蔽下层硬盘分区布局，并提供一个抽象的盘卷，在盘卷上建立文件系统。管理员利用LVM可以在硬盘不用重新分区的情况下动态调整文件系统的大小，并且利 ...
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2020-09-17 13:34:41
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块存储主要是将裸磁盘空间整个映射给主机使用的，就是说例如磁盘阵列里面有5块硬盘（为方便说明，假设每个硬盘1G），然后可以通过划逻辑盘、做Raid、或者LVM（逻辑卷）等种种方式逻辑划分出N个逻辑的硬盘。
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2020-09-17 13:07:53
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一旦你的程序docker化之后，你会遇到各种问题，比如原来采用的本地记日志的方式就不再方便了，虽然你可以挂载到宿主机，但你使用—scale的话，会导致记录日志异常，所以最好的方式还是要做日志中心化，另一个问题，原来一个请求在一个进程中的痉挛失败，你可以在日志中巡查出调用堆栈，但是docker化之后，原来一个进程的东西会拆成几个微服务，这时候最好就要有一个分布式的调用链跟踪，类似于wcf中的svct
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2020-09-11 16:10:46
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用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。本文分享将完整呈现日志分析系统的数据处理链路，通过本文，你可以了解到：基于discuz搭建一个论坛平台Flume日志收集系统使用方式Apache日志格式分析Flume与Kafka集成日志分析处理流程架构设计与完整的代码实现项目简介本文分享会
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2020-09-11 16:03:01
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前言在K8s中有Secret和configMap这两种资源对象，这也是实现数据持久化的一种方式，与之前写过的PV或挂载目录等这些数据持久化的方式有些许不一样。*Secret资源对象：可以保存轻量的敏感信息，比如数据库的用户名和密码或者认证秘钥等。它保存的数据是以秘文的方式存放的*configMap资源对象：和Secret一样，拥有大多数共同的特性，但是区别是，configMap保存的是一些不太重要
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2020-09-04 16:59:22
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作用首先，对于编排文案或者发送信息等情况下，相对于长网址，短网址显得更加美观、简洁。且短链接可实现例如：1，实时访客2，访客统计（UV人数、PV人数）3，修改跳转地址4，用户地区分布5，设备、浏览器类型6,短网址也可更方便的在电子邮件、社交网络平台、微博等其他平台传播。另一方面，对于Seo优化也有很大的帮助，生成短网址二维码等腾讯短网址腾讯短网址（url.cn）就是使用腾讯的API接口将冗长的链接
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2020-09-02 16:50:35
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1、准备pvc也就是k8s容器的持久化存储 创建pv、pvc apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: pv-mysql-data namespace: db spec: capacity: storage: 5Gi accessMo ...
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2020-08-28 14:34:48
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