Docker 全栈体系(四)

news2024/12/26 22:29:48

Docker 体系(高级篇)

一、Docker复杂安装

1. 安装mysql主从复制

  • 主从搭建步骤
    • 新建主服务器容器实例3307

      docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
      -v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \
      -v /mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql \
      -v /mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql \
      -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
      -d mysql:5.7
      
    • 进入/mydata/mysql-master/conf目录下新建my.cnf

    • vim my.cnf

      [mysqld]
      ## 设置server_id,同一局域网中需要唯一
      server_id=101 
      ## 指定不需要同步的数据库名称
      binlog-ignore-db=mysql  
      ## 开启二进制日志功能
      log-bin=mall-mysql-bin  
      ## 设置二进制日志使用内存大小(事务)
      binlog_cache_size=1M  
      ## 设置使用的二进制日志格式(mixed,statement,row)
      binlog_format=mixed  
      ## 二进制日志过期清理时间。默认值为0,表示不自动清理。
      expire_logs_days=7  
      ## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误,避免slave端复制中断。
      ## 如:1062错误是指一些主键重复,1032错误是因为主从数据库数据不一致
      slave_skip_errors=1062
      
    • 修改完配置后重启master实例

      docker restart mysql-master
      
    • 进入mysql-master容器

      docker exec -it mysql-master /bin/bash
      
      mysql -uroot -proot
      
    • master容器实例内创建数据同步用户

      CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
      GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';
      
    • 新建从服务器容器实例3308

      docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave \
      -v /mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql \
      -v /mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \
      -v /mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql \
      -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
      -d mysql:5.7
      
    • 进入/mydata/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf

    • vim my.cnf

      [mysqld]
      ## 设置server_id,同一局域网中需要唯一
      server_id=102
      ## 指定不需要同步的数据库名称
      binlog-ignore-db=mysql  
      ## 开启二进制日志功能,以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
      log-bin=mall-mysql-slave1-bin  
      ## 设置二进制日志使用内存大小(事务)
      binlog_cache_size=1M  
      ## 设置使用的二进制日志格式(mixed,statement,row)
      binlog_format=mixed  
      ## 二进制日志过期清理时间。默认值为0,表示不自动清理。
      expire_logs_days=7  
      ## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误,避免slave端复制中断。
      ## 如:1062错误是指一些主键重复,1032错误是因为主从数据库数据不一致
      slave_skip_errors=1062  
      ## relay_log配置中继日志
      relay_log=mall-mysql-relay-bin  
      ## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
      log_slave_updates=1  
      ## slave设置为只读(具有super权限的用户除外)
      read_only=1
      
    • 修改完配置后重启slave实例

      docker restart mysql-slave
      
    • 在主数据库中查看主从同步状态

      show master status;
      
    • 进入mysql-slave容器

      docker exec -it mysql-slave /bin/bash
      mysql -uroot -proot
      
    • 在从数据库中配置主从复制

      change master to master_host='宿主机ip', master_user='slave', master_password='123456', master_port=3307, master_log_file='mall-mysql-bin.000001', master_log_pos=617, master_connect_retry=30;
      

      在这里插入图片描述

    • 主从复制命令参数说明

      master_host:主数据库的IP地址;
      master_port:主数据库的运行端口;
      master_user:在主数据库创建的用于同步数据的用户账号;
      master_password:在主数据库创建的用于同步数据的用户密码;
      master_log_file:指定从数据库要复制数据的日志文件,通过查看主数据的状态,获取File参数;
      master_log_pos:指定从数据库从哪个位置开始复制数据,通过查看主数据的状态,获取Position参数;
      master_connect_retry:连接失败重试的时间间隔,单位为秒。
      

      在这里插入图片描述

    • 在从数据库中查看主从同步状态

    • show slave status \G;
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    • 在从数据库中开启主从同步

    • 查看从数据库状态发现已经同步
      在这里插入图片描述

    • 主从复制测试

    • 主机新建库-使用库-新建表-插入数据,ok

    • 从机使用库-查看记录,ok

2. 安装redis集群

  • cluster(集群)模式-docker版 哈希槽分区进行亿级数据存储
  • 面试题:1~2亿条数据需要缓存,请问如何设计这个存储案例
  • 回答:单机单台100%不可能,肯定是分布式存储,用redis如何落地?
  • 上述问题阿里P6~P7工程案例和场景设计类必考题目, 一般业界有3种解决方案

2.1 哈希取余分区

在这里插入图片描述

  • 2亿条记录就是2亿个k,v,我们单机不行必须要分布式多机,假设有3台机器构成一个集群,用户每次读写操作都是根据公式:hash(key) % N个机器台数,计算出哈希值,用来决定数据映射到哪一个节点上。

  • 优点:
    简单粗暴,直接有效,只需要预估好数据规划好节点,例如3台、8台、10台,就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上,这样每台服务器固定处理一部分请求(并维护这些请求的信息),起到负载均衡+分而治之的作用。

  • 缺点:
    原来规划好的节点,进行扩容或者缩容就比较麻烦了,不管扩缩,每次数据变动导致节点有变动,映射关系需要重新进行计算,在服务器个数固定不变时没有问题,如果需要弹性扩容或故障停机的情况下,原来的取模公式就会发生变化:Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化,根据公式获取的服务器也会变得不可控。某个redis机器宕机了,由于台数数量变化,会导致hash取余全部数据重新洗牌。

2.2 一致性哈希算法分区

2.2.1 是什么
  • 一致性Hash算法背景
    • 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的,设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题,某个机器宕机了,分母数量改变了,自然取余数不OK了。
2.2.2 能干嘛
  • 提出一致性Hash解决方案。 目的是当服务器个数发生变动时, 尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。
2.2.3 三大步骤
  • 算法构建一致性哈希环
    • 一致性哈希环
      • 一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值,这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集,这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1],这个是一个线性空间,但是在算法中,我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
      • 它也是按照使用取模的方法,前面笔记介绍的节点取模法是对节点(服务器)的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32 取模,简单来说,一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环,如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32 -1(即哈希值是一个32位无符号整形),整个哈希环如下图:整个空间按顺时针方向组织,圆环的正上方的点代表0,0点右侧的第一个点代表1,以此类推,2、3、4、……直到2^32 -1,也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1, 0和2^32 -1在零点中方向重合,我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。
        在这里插入图片描述
  • 服务器IP节点映射
    • 节点映射
      • 将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D,经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip)),使用IP地址哈希后在环空间的位置如下:
        在这里插入图片描述
  • key落到服务器的落键规则
    • 当我们需要存储一个kv键值对时,首先计算key的hash值,hash(key),将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器,并将该键值对存储在该节点上。
      如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后,在环空间上的位置如下:根据一致性Hash算法,数据A会被定为到Node A上,B被定为到Node B上,C被定为到Node C上,D被定为到Node D上。
      在这里插入图片描述
2.2.4 优点
  • 一致性哈希算法的容错性
    • 容错性
      • 假设Node C宕机,可以看到此时对象A、B、D不会受到影响,只有C对象被重定位到Node D。一般的,在一致性Hash算法中,如果一台服务器不可用,则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器(即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器)之间数据,其它不会受到影响。简单说,就是C挂了,受到影响的只是B、C之间的数据,并且这些数据会转移到D进行存储。
        在这里插入图片描述
  • 一致性哈希算法的扩展性
    • 扩展性
      • 数据量增加了,需要增加一台节点NodeX,X的位置在A和B之间,那受到影响的也就是A到X之间的数据,重新把A到X的数据录入到X上即可,不会导致hash取余全部数据重新洗牌。
        在这里插入图片描述
2.2.5 缺点
  • 一致性哈希算法的数据倾斜问题

    • Hash环的数据倾斜问题
      • 一致性Hash算法在服务节点太少时,容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜(被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上)问题,例如系统中只有两台服务器:
        在这里插入图片描述
2.2.6 小总结
  • 为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据
  • 将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上,每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。
  • 优点
    • 加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点,对其他节点无影响。
  • 缺点
    • 数据的分布和节点的位置有关,因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的,所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。

2.3 哈希槽分区

2.3.1 是什么
  • 为什么出现?
    • 一致性哈希算法的数据倾斜问题
  • 哈希槽实质就是一个数组,数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。
2.3.2 能干什么
  • 解决均匀分配的问题,在数据和节点之间又加入了一层,把这层称为哈希槽(slot),用于管理数据和节点之间的关系,现在就相当于节点上放的是槽,槽里放的是数据。
    在这里插入图片描述
  • 槽解决的是粒度问题,相当于把粒度变大了,这样便于数据移动。
  • 哈希解决的是映射问题,使用key的哈希值来计算所在的槽,便于数据分配。
2.3.3 多少个hash槽
  • 一个集群只能有16384个槽,编号0-16383(0-2^14-1)。这些槽会分配给集群中的所有主节点,分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后,接下来就需要对key求哈希值,然后对16384取余,余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据,因为槽的数目是固定的,处理起来比较容易,这样数据移动问题就解决了。
2.3.4 哈希槽计算
  • Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽,redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时,redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果,然后把结果对 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,也就是映射到某个节点上。如下代码,key之A 、B在Node2, key之C落在Node3上
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

2.4 3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

请添加图片描述

2.4.1 3主3从redis集群配置
2.4.1.1 关闭防火墙+启动docker后台服务

在这里插入图片描述
- systemctl start docker

2.4.1.2 新建6个docker容器redis实例
docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381
 
docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
 
docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
 
docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384
 
docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385
 
docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386

在这里插入图片描述

命令分步解释:

docker run
创建并运行docker容器实例

--name redis-node-6
容器名字

--net host
使用宿主机的IP和端口,默认

--privileged=true
获取宿主机root用户权限

-v /data/redis/share/redis-node-6:/data
容器卷,宿主机地址:docker内部地址

redis:6.0.8
redis镜像和版本号

--cluster-enabled yes
开启redis集群

--appendonly yes
开启持久化

--port 6386
redis端口号
2.4.1.3 进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系
  • 进入容器
    • docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
  • 构建主从关系
    • 注意,进入docker容器后才能执行一下命令,且注意自己的真实IP地址
redis-cli --cluster create 192.168.111.147:6381 192.168.111.147:6382 192.168.111.147:6383 192.168.111.147:6384 192.168.111.147:6385 192.168.111.147:6386 --cluster-replicas 1
# --cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 一切OK的话,3主3从搞定
  • 链接进入6381作为切入点,查看集群状态
  • 链接进入6381作为切入点,查看节点状态
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • cluster info
  • cluster nodes
2.4.2 主从容错切换迁移案例
2.4.2.1 数据读写存储
  • 启动6机构成的集群并通过exec进入
  • 对6381新增两个key
  • 防止路由失效加参数-c并新增两个key 在这里插入图片描述
    • 加入参数-c,优化路由
      在这里插入图片描述
  • 查看集群信息
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.2.2 容错切换迁移

请添加图片描述

  • 主6381和从机切换,先停止主机6381
    • 6381主机停了,对应的真实从机上位
    • 6381作为1号主机分配的从机以实际情况为准,具体是几号机器就是几号
  • 再次查看集群信息
    在这里插入图片描述
    • 6381宕机了,6385上位成为了新的master。
    • 备注:本次脑图笔记6381为主下面挂从6385。
    • 每次案例下面挂的从机以实际情况为准,具体是几号机器就是几号
  • 先还原之前的3主3从
    在这里插入图片描述
    • 中间需要等待一会儿,docker集群重新响应。
    • 先启6381
      在这里插入图片描述
    • docker start redis-node-1
    • 再停6385
      在这里插入图片描述
    • docker stop redis-node-5
    • 再启6385
      在这里插入图片描述
    • docker start redis-node-5
    • 主从机器分配情况以实际情况为准
  • 查看集群状态
    • redis-cli --cluster check 自己IP:6381
      在这里插入图片描述
2.4.3 主从扩容案例

请添加图片描述
请添加图片描述

2.4.3.1 新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点
docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387
docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388
docker ps
2.4.3.2 进入6387容器实例内部
docker exec -it redis-node-7 /bin/bash
2.4.3.3 将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群
# 将新增的6387作为master节点加入集群
redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381
# 6387 就是将要作为master新增节点
# 6381 就是原来集群节点里面的领路人,相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.3.4 检查集群情况第1次
redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.3.5 重新分派槽号
# 命令:
redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.3.6 检查集群情况第2次
redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  • 槽号分配说明
    • 为什么6387是3个新的区间,以前的还是连续?
    • 重新分配成本太高,所以前3家各自匀出来一部分,从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387
      在这里插入图片描述
2.4.3.7 为主节点6387分配从节点6388
# 命令:
redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
 
redis-cli --cluster add-node 192.168.111.147:6388 192.168.111.147:6387 --cluster-slave --cluster-master-id e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba8144631451-------这个是6387的编号,按照自己实际情况

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.3.8 检查集群情况第3次
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.4 主从缩容案例

请添加图片描述

2.4.4.1 目的:6387和6388下线
2.4.4.2 检查集群情况1获得6388的节点ID
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382

在这里插入图片描述

2.4.4.3 将6388删除 从集群中将4号从节点6388删除
# 命令:
redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID
 
redis-cli --cluster del-node 192.168.111.147:6388 5d149074b7e57b802287d1797a874ed7a1a284a8

在这里插入图片描述

redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382
# 检查一下发现,6388被删除了,只剩下7台机器了。

在这里插入图片描述

2.4.4.4 将6387的槽号清空,重新分配,本例将清出来的槽号都给6381
redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.4.5 检查集群情况第二次
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381
 
# 4096个槽位都指给6381,它变成了8192个槽位,相当于全部都给6381了,不然要输入3次,一锅端

在这里插入图片描述

2.4.4.6 将6387删除
# 命令:
redis-cli --cluster del-node ip:端口 6387节点ID
 
redis-cli --cluster del-node 192.168.111.147:6387 e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba8144631451

在这里插入图片描述

2.4.4.7 检查集群情况第三次
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/786685.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-4

Spring Boot 使用 slf4j 日志 在开发中经常使用 System.out.println()来打印一些信息,但是这样不好,因为大量的使用 System.out 会增加资源的消耗。实际项目中使用的是 slf4j 的 logback 来输出日志,效率挺高的,Spring Boot 提供…

【go语言学习笔记】02 Go语言高效并发

文章目录 一、并发基础1. 协程(Goroutine)2. Channel2.1 声明2.2 无缓冲 channel2.3 有缓冲 channel2.4 关闭 channel2.5 单向 channel2.6 selectchannel 示例 二、同步原语1. 资源竞争2. 同步原语2.1 sync.Mutex2.2 sync.RWMutex2.3 sync.WaitGroup2.4 …

2023 NVIDIA 创乐博 CUDA 线上训练营笔记

一、学习ubuntu 2.1修改权限 linux指令学习 cd course //进入course目录 ls //列出文件夹 clean //清屏幕//---修改权限 chmod gow text //给text文件夹添加可写权限 chmod gw make.ip chmod 755 text 可读可写可执行(user goup o…

MySQL MHA高可用配置及故障切换

1.什么是 MHA MHA(Master High Availability)是一套优秀的MySQL高可用环境下故障切换和主从复制的软件。 MHA 的出现就是解决MySQL 单点的问题。 MySQL故障切换过程中,MHA能做到0-30秒内自动完成故障切换操作。 MHA能在故障切换的…

uni-app中uni-table的uni-tr无点击事件

uni-app中uni-table的uni-tr无点击事件 问题描述解决方法一解决方法二解决方法三 问题描述 本文记录用于记录使用uni-app开发过程遇到的bug。 在使用uni-table时,想给uni-table的行添加行点击事件;但发现官方并未给uni-tr增加点击行点击事件(…

gitee 配置ssh 公钥(私钥)

步骤1:添加/生成SSH公钥,码云提供了基于SSH协议的Git服务,在使用SSH协议访问项目仓库之前,需要先配置好账户/项目的SSH公钥。 绑定账户邮箱: git config --global user.name "Your Name" git config --glob…

Linux静态库+demo

1.什么是Linux静态库呢? Linux静态库(Static Library)是一种包含已编译的目标代码的文件集合,用于在链接时与其他目标代码一起组成可执行文件。与动态库(Dynamic Library)不同,静态库的代码在编…

集成学习Boosting - AdaBoost

目录 1. Boosting方法的基本思想 1.1 Bagging VS Boosting 1.2 Boosting算法的基本元素与基本流程 1.3 sklearn中的Boosting算法 2. AdaBoost 3 AdaBoost的基本参数与损失函数 3.1 参数 base_estimator,属性base_estimator_与estimators_ 3.1. 参数 learnin…

构建高效供应商管理体系,提升企业采购能力

随着企业采购规模的不断扩大和全球化竞争的加剧,供应商管理变得越来越重要。构建一个高效的供应商管理体系是企业提升采购能力、降低采购成本的关键一环。本文将重点探讨供应商管理体系的意义和作用,并介绍如何构建一个高效的供应商管理体系。 一、供应商…

Openlayers实战,Openlayers一个车辆转向运动轨迹动画,支持根据轨迹运动方向自动改变车头转向角度,无需定时器,丝滑小车转向运动效果

专栏目录: OpenLayers入门教程汇总目录 前言 本章作为OpenLayers入门文章《OpenLayers入门,OpenLayers动画效果实现,OpenLayers实现轨迹运动动画》的的增强进阶篇章,实现了入门教程中没有实现的小车车头方向根据运动方向自动转向的功能。 二、依赖和使用 "ol&quo…

四、运算符(1)

本章概要 开始使用优先级赋值 方法调用中的别名现象 算术运算符 一元加减运算符 递增和递减 Java 是从 C 的基础上做了一些改进和简化发展而成的。对于 C/C 程序员来说,Java 的运算符并不陌生。如果你已了解 C 或 C,大可以跳过本章和下一章&#xff0c…

微信小程序开店的步骤

越来越多实体店家在寻求入局电商的机会,随着微信推出了小程序,商家们看到了机会,微信小程序开发不仅成本较低,还能借助微信进行推广,帮助商家实现线上线下的对接,是商家实现开店的极佳选择。那么微信小程序…

Linux 网络收包流程

哈喽大家好,我是咸鱼 我们在跟别人网上聊天的时候,有没有想过你发送的信息是怎么传到对方的电脑上的 又或者我们在上网冲浪的时候,有没有想过 HTML 页面是怎么显示在我们的电脑屏幕上的 无论是我们跟别人聊天还是上网冲浪,其实…

伙伴云「页面」公测正式开启,建站、文档、数据分析,丰富的数据展现能力。

一年来,伙伴云收到了许多用户对于仪表盘升级的期待,以及对新功能规划的询问。经过千百次调研、开发、内测,我们开发了一款页面构建引擎,Ta既提供了灵活的可定制性,也不像网页设计器晦涩难懂,且具有丰富的数…

Apache Pulsar 技术系列 - GEO replication 中订阅状态的同步原理

导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案,支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制(GEO Replication)、快速扩容、灵活容错等特性,GEO Replication 可以原生支持数据和订阅状态在多个集群之间进行复制…

Docker -v 挂载主机目录到容器中(及数据卷容器)

一、简单挂载 使用 Docker 的过程中,经常需要挂载主机上的目录或文件到 Docker 容器中,以实现数据的共享或持久化。而 docker run -v 命令便是用于挂载主机目录到 Docker 容器中的常用命令。 在创建启动容器时,使用 -v 参数设置数据卷 # 挂载…

【测试笔记】示波器的使用示例(多图形说明,少文字描述)

示波器的使用示例 一、示波器图样二、总体介绍三、分布介绍3.1 分段线设置3.2 单通道波形调整3.3 整体波形图像调整3.4 滚动模式3.5 测量显示选择3.6 储存选择3.7 触发捕获模式选择 前言:本篇文章是我使用示波器后的一个功能记录,多为常用功能记录&#…

防火墙之nat转换和双机热备技术

一、nat转换 1.首先配置各PC、防火墙、服务器和客户端的IP等信息 2.配置nat策略如图所示 做完nat策略后,一定要新建安全策略放行 测试 pc2 ping pc1 二、客户端和服务器映射 做内网转外网的服务映射,用客户端访问服务端,需要在firewall上面做…

大数据实时链路备战 —— 数据双流高保真压测 | 京东云技术团队

一、大数据双流建设 1.1 数据双流 大数据时代,越来越多的业务依赖实时数据用于决策,比如促销调整,点击率预估、广告分佣等。为了保障业务的顺利开展,也为了保证整体大数据链路的高可用性,越来越多的0级系统建设双流&…