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Consul 注册中心集群搭建

简介之前公司一直用的是Eureka 1.X版本,但是自从SpringBoot升级到2.X版本后Eureka团队对外宣布不再开源且Eureka 2.X版本不在维护,这就一下子懵逼了,开始寻找Eureka的替代方案,最终选择使用Consul进行服务发现以及服务管理。网上有很多关于Consul的介绍和对比,我这里也不献丑了,大家搜索的时候可能会经常看到这么一个表格,此表格采摘自:https://...

#微服务
Service Mesh 和 Spring Cloud

Spring Cloud 相信大家经过这几年微服务文化的熏陶已经非常了解熟悉了,这个框架的最大有点可以说是非常容易上手,因为spring 快速集成的关系导致使用Cloud全家桶内的东西非常方便,但是缺点也是比较明显的:不能跨语言,只支持java应用需要进行最简单的相关配置每一个接入的应用都要重复相关配置框架选型被完全限制了,因为要最简单的上手微服务,只能被迫选择spring cloud带着上述这些

#分布式
使用chroot命令限制SSH用户的访问制造伪牢笼

将 SSH 用户会话限制访问到特定的目录内,特别是在 web 服务器上,这样做有多个原因,但最显而易见的是为了系统安全。为了锁定 SSH 用户在某个目录,我们可以使用 chroot 机制。在诸如 Linux 之类的类 Unix 系统中更改 root(chroot)是将特定用户操作与其他 Linux 系统分离的一种手段;使用称为 chrooted 监狱 的新根目录更改当前运行的用户进程及其子进程的明

Java NIO以及其他线程模型原理解析

IO基本概念Linux环境Linux的内核将所有外部设备都可以看做一个文件来操作。那么我们对与外部设备的操作都可以看做对文件进行操作。我们对一个文件的读写,都通过调用内核提供的系统调用;内核给我们返回一个file descriptor(fd,文件描述符)。对一个socket的读写也会有相应的描述符,称为socketfd(socket描述符)。描述符就是一个数字(可以理解为一个索引),指向内...

Prometheus监控入门级使用教程

什么是Prometheus?Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prom

Linux系统mmap内存映射机制原理

什么是mmap?mmap是一种内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。实现这样的映射关系后,进程就可以采用指针的方式读写操作这一段内存,而系统会自动回写脏页面到对应的文件磁盘上,即完成了对文件的操作而不必再调用read,write等系统调用函数。相反,内核空间对这段区域的修改也直接反映用户空间,从而可以实现不

Vue和服务端交互的跨域以及Header设值问题解决

    目前我们公司项目在部分翻新,有一个项目是需要从安哥拉1翻新到Vue,翻新过程中碰到了不少的坑,第一个就是跨域问题,其实网上很多资料都有说明Vue跨域问题的解决方式,但是我们采用的是一种一劳永逸的方式,直接去修改Nginx的配置,详细配置看下面即可:if ($request_method = 'OPTIONS') {add_header 'A...

Prometheus监控入门级使用教程

什么是Prometheus?Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prom

kafka每秒千万级优化思路

如果秒级产生150MB的数据,如果Consumer消费的速度不够快,那么8G的PageCache可能不到半小时就没了,那么就会带来新的问题了,consumer消费的数据由于在PC上面找不到,就会不停的去硬盘查找数据,那么内存度和交换度的性能是数量级的差别,新的Topic数据大概率会存储在日志数量最少的borker磁盘上,如果这部分topic数据量比较大,那么就会导致存储不均衡,这个borker磁盘

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#kafka#分布式
ClickHouse 结构以及使用场景

大多数公司的日志系统检索使用的都是 ELK+Kafka+ES 的架构,在日志数据量不是特别庞大的时候其实这种架构还是挺好的,简单并且也很高效,但是当你的公司日志数据量非常庞大每分钟生产1亿条数据的场景下,这种架构的问题就很明显了,主要会出现下面几个问题:延迟很高,kafka收集push 的延迟变高ES 插入性能迅速下降,大量插入请求只能排队不然 ES 会被打挂,限流排队也就意味着延迟变得更加高我们

#spring#nginx
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