但是如果这个微服务会被部署到不同的server，或者多个server，那么我们就不能把上面的配置项hardcode在配置文件中.这样注册后，instance_id的值还是不变的，亦即系讲在Eureka管理页面，你见到的仍然是。如果做足上面的三点，我相信用docker微服务注册Eureka的问题会被解决。所以个人建议只能保证微服务端口和docker容器映射的端口保持一样。但是上图的172.17.0.

为何要为容器进行文件挂载为了持久化docker容器产生的数据（数据文件/配置文件/日志文件）， 通常会挂载（映射）产生数据的容器内路径到主机路径上.用处：不用进入容器内就能访问配置容器内数据删除容器时能保留数据3种挂载方式指定路径挂载具名挂载匿名挂载1.指定路径挂载首先查看当前的数据卷和容器列表当前只有1个运行中的容器和1个数据卷(volume)[gateman@i-93f6y1io docker

win10 系统带linux子系统有两个版本第一个是wsl， 它与windows 系统公用同1个ip地址， 但是没有自己内核， 不支持docker第二个版本是wsl2， 它可以使用docker，但是它的网卡每次启动都随机使用ip， 所以重启后每次都必须手动进行ip 转发。但由于微软系统的不稳定性， 经常无故重启， 大部分都是更新引起的， 禁了更新一两周内仍会自己重启， 好智障。一旦重启后，由于ws

本人laptop 上的是设置了GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 这个环境变量的， 正常java or python 的程序能基于这个环境变量使用 某个gcp service account 去访问GCP的资源。把Program 的值 从/usr/bin/idea 改成 bash -ic “/usr/bin/idea”,但是在我在IDEA 编写的dataflow job并

Apache Beam是一个用于大数据处理的开源统一编程模型。它允许用户编写一次代码，然后在多个批处理和流处理引擎上运行，如Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Dataflow等。Apache Beam提供了一种简单且高效的方式来实现数据处理管道，支持复杂的数据流转换和并行处理。通过Apache Beam，用户可以编写可移植且具有弹性的数据处理应用程序，从

本人有一台工控机， 5500u cpu， 8g 内存，本来是打算用来跑docker的， 但是因为要装k8s, 虚拟机会更加合适方便，宿主机的系统是ubuntu server 22.04.1 LTS, 没有安装GUI。所以vmware virtualbox就不考虑了。纯命令行估计kvm 会更加合适。一台机当两三台机用了。

首先不懂什么是interface的可以参考这里http://blog.csdn.net/nvd11/article/details/18888415不过上面的bo

一般来讲， 一台VM需要绑定1个service account， 这样这个VM不需要其他任何配置就可以用这个service account去访问其他GCP资源， 具体权限就看这个service account的权限了，个人建议实现create 1个 vm-common的service account for 所有的vm， 如果不配置， 默认下会为这个VM创建1个新的service account，

3个独立引擎，MySQL, PostgreSQL, Oracle.存储容量高达100TB， 单库最多可扩展到16个节点。计算和存储分离， 可以单独添加计算节点（性能）or存储节点（容量）所有计算节点share 同1份数据。多个read 节点（性能）， 1 个write 节点（数据一致性）。集群 - 节点 - 数据库 ，多个节点里的数据库是一样的还是不建议备份时写数据一写多读： 1个写节点， 最多1

手动配置kvm教程：但是毕竟每次创建新的虚拟机时，还要装一次系统比较麻烦。打算做个公共的ubuntu镜像出来。