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部署安装 K8s 为什么要关闭 swap 分区?

在虚拟内存中swap虽然能增加内存可使用空间,但是也间接增加了磁盘io的使用量,因为在对于不需要的进程数据会以页面的方式写入内存,此时是需要占用总线的,而总线是只有一根,在高负载情况下会与容器对磁盘io等需求会产生冲突从而拖慢整体业务程序的性能,严重导致系统崩溃。

#kubernetes#容器#云原生
k8s-通过ansible-playbook脚本将其他节点加入集群失败?

生成包含有效 Token + CA 哈希的完整 join 命令(自动选未过期 Token) JOIN_CMD=$(kubeadm token create --print-join-command)因为2,3没有加入集群所以 Master 节点在尝试给它们打标签时,找不到对应的 Node 对象。然后将生成的命令直接到2,3机器上执行即可。只能看到集群中只有node1。所以需要我们手动加入集群。

#kubernetes#ansible#容器
Ollama模型部署容器后重启发现大模型消失了

修改完后apply应用,因为replicas: 1只启动一个实例,所以应用后立刻看所有pod会有一个多余的ollamapod,k8s会自动删除旧的启动新的。如果将代码保存到了github且部署了argocd则需要记得把代码push到仓库里然后拉取ollama。如上路径下可以看到对应的目录名字一致即持久化成功,可以删除pod或者重启虚拟机在上一步确认。这是因为我们没有配置持久化存储,需要在配置后再拉

#linux#kubernetes#容器 +1
Ollama模型部署容器后重启发现大模型消失了

修改完后apply应用,因为replicas: 1只启动一个实例,所以应用后立刻看所有pod会有一个多余的ollamapod,k8s会自动删除旧的启动新的。如果将代码保存到了github且部署了argocd则需要记得把代码push到仓库里然后拉取ollama。如上路径下可以看到对应的目录名字一致即持久化成功,可以删除pod或者重启虚拟机在上一步确认。这是因为我们没有配置持久化存储,需要在配置后再拉

#linux#kubernetes#容器 +1
Linux 中 CPU 时间片是如何分配的?

时间片是调度器分配给进程的一段 CPU 使用时间。传统调度器:固定时间片(如 10ms)

#linux#运维#服务器
Linux-脏数据页的写入

在单核系统中,Linux 内核通过调度器在多个进程之间进行高速上下文切换,使用户感觉多个进程在同时运行。Linux 采用完全公平调度器(CFS),通过虚拟运行时间(vruntime)而非固定时间片来实现公平的 CPU 分配。进程在运行过程中产生的脏页(dirty page)并不会立即写回磁盘,而是由内核后台线程延迟刷新,这些线程同样参与 CPU 调度,从而在 I/O 性能、内存管理与 CPU 使用

#linux#运维#服务器
k8s-通过ansible-playbook脚本将其他节点加入集群失败?

生成包含有效 Token + CA 哈希的完整 join 命令(自动选未过期 Token) JOIN_CMD=$(kubeadm token create --print-join-command)因为2,3没有加入集群所以 Master 节点在尝试给它们打标签时,找不到对应的 Node 对象。然后将生成的命令直接到2,3机器上执行即可。只能看到集群中只有node1。所以需要我们手动加入集群。

#kubernetes#ansible#容器
Ollama模型部署容器后重启发现大模型消失了

修改完后apply应用,因为replicas: 1只启动一个实例,所以应用后立刻看所有pod会有一个多余的ollamapod,k8s会自动删除旧的启动新的。如果将代码保存到了github且部署了argocd则需要记得把代码push到仓库里然后拉取ollama。如上路径下可以看到对应的目录名字一致即持久化成功,可以删除pod或者重启虚拟机在上一步确认。这是因为我们没有配置持久化存储,需要在配置后再拉

#linux#kubernetes#容器 +1
调度未来 任务-描述周期性用户

别对应于名为 /etc/cron.hourly/、/etc/cron.daily/、/etc/cron.weekly/、/etc//etc/cron.d/0hourly 文件调用 run-parts 命令运行/etc/cron.hourly/* 脚本。 每年 2 月 2 日上午 9 点准点执行命令:/usr/local/bin/yearly_backup。 /etc/anacrontab 确保

#linux#服务器#运维 +1
保姆级教你本地部署Deep Seek

教你如何部署本地deepseek与重启后如何使用

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#深度学习#神经网络
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