工作原理 检测到配置文件变化 通过停止所有输入停止当前pipline 用新的配置创建一个新的管道 检查配置文件语法是否正确 检查所有的输入和输出是否可以初始化 检查成功使用新的 pipeline 替换当前的pipeline 检查失败,使用旧的继续工作. 在重载过程中,jvm 没有重启. Logstash 自动重新加载配置 为了可以自动检测配置文件的变动和自动重新加载配置文件,需要在启动的时候使用以下命令: 1./bin/lagstash -f configfile.conf --config.reload.automatic 启动 Logstash 的时候使用--config.reload.automatic或-r选项来开启自动重载配置。 修改检测间隔时间 默认检测配置文件的间隔时间是3秒,可以通过以下命令改变 1--config.reload.interval <second> 如果 Logstash 已经运行并且没有开启自动重载，你可以强制 Logstash 重新载入配置文件并且重启管道通过发送一个 SIGHUP 信号。比如： 1kill -1 <pid> 其中是正在运行的 Logstash 的进程号。 注意！！！ stdin输入插件不支持自动重启. syslog作为输入源,当重载配置文件时,会崩溃. 解决方法

关于 macOS 13 软件失效 Warning: You are using macOS 13. We do not provide support for this pre-release version. You will encounter build failures with some formulae. Please create pull requests instead of asking for help on Homebrew’s GitHub, Twitter or any other official channels. You are responsible for resolving any issues you experience while you are running this pre-release version. 简单来说就是 macOS13 版本 暂时不提供技术支持 解决方法 升级完 macos13 之后发现了比较麻烦的问题，很多软件出现了不兼容，这真的很无奈，对于我们这些做 IT 的人来说，这是致命的。我以 git 软件举例，有以下几个方法。

Nexus3 docker-compose 安装 创建外部存储 1mkdir -p /data/nexus 2chmod +777 -R /data/nexus 运行 docker-compose 1version: '3' 2services: 3 nexus3: 4 image: sonatype/nexus3:3.42.0 5 container_name: nexus3 6 ports: 7 - 8081:8081 8 - 5000:5000 9 volumes: 10 - /data/nexus:/nexus-data 11 environment: 12 - INSTALL4J_ADD_VM_PARAMS=-Xms1024m -Xmx1024m -XX:MaxDirectMemorySize=1024m -Djava.util.prefs.userRoot=/some-other-dir 13 restart: always 14 # 赋予外部root权限 15 privileged: true docker-compose up -d 运行 docker-compose

githubAction set-output 弃用错误 The set-output command is deprecated and will be disabled soon. Please upgrade to using Environment Files. For more information see: https://github.blog/changelog/2022-10-11-github-actions-deprecating-save-state-and-set-output-commands/ 原因 如果您有一个使用 设置输出的GitHub Actionsecho ::set-output key=value工作流程，您已经开始看到无用的弃用警告。这是修复它的方法。查看官方链接基本上得不到什么帮助！ 修复方法 更新其它人的 action 方法 1将 @actions/core 提升到 1.10.0 修改自己的 aciton 方法 1run: echo "::set-output name=KEY::VALUE" 2## 改为 3run: echo "KEY=VALUE" >>$GITHUB_OUTPUT 建议：使用自己的方法 总结 平台经营者非常肆意妄为的修改自己的代码内容弃用功能，无限的权力滋生傲慢……我相信大部分开发这并没有注意到这个告警，知道流水线服务报错之后才会注意到，希望微软可以对能更加包容不同的开发者，尊重开发者社区。

背景 有很多朋友问我什么是 web3.0，web3.0 似乎离我们非常远。有人会说 web3.0 是未来下一代的技术很有前景！但是举出一个具体的例子，似乎又非常困难。使用 web3.0 是一件非常高科技的事情。本文就是通过各 IPFS 给各位初学者和对 web3.0 感兴趣的人使用介绍，看完本篇文章，你就能进入 web3.0 的世界了~ IPFS 星际文件系统(InterPlanetary File System). IPFS 是一个分布式的 web, 点到点超媒体协议. 可以让我们的互联网速度更快, 更加安全, 并且更加开放. IPFS协议的目标是取代传统的互联网协议HTTP 下载安装 本文不会对技术做更深入探讨，只在应用层面上介绍 下载 官网 下载 windows 下载 MAC 安装 运行 .exe 文件开始安装，选择是要为您自己还是为计算机上的所有用户安装应用程序。点击下一步： 选择应用程序的安装位置。默认位置通常很好。点击下一步： 等待安装完成，然后单击完成： 您现在可以在状态栏中找到 IPFS 图标： 使用 打开软件 可以正常使用了！是不是很简单接下来浏览器直接查看 web3.0 站点 站点 我的 web3.0 blog： ipfs.jobcher.com 对标 youdTube 的视频网站: d.tube Orbit，QQ 在 IPFS 上的替代者: orbit.chat Akasha，对标 facebook，微信等社交工具：akasha.world

Rook 云存储介绍和部署 Rook 将分布式存储软件转变为自我管理，自我缩放和自我修复的存储服务。它通过自动化部署，引导、配置、供应、扩展、升级、迁移、灾难恢复、监控和资源管理来实现。 Rook 使用基础的云原生容器管理、调度和编排平台提供的功能来履行其职责。 Rook 利用扩展点深入融入云原生环境，为调度、生命周期管理、资源管理、安全性、监控和用户体验提供无缝体验。 部署 使用 helm 部署 1helm init -i jimmysong/kubernetes-helm-tiller:v2.8.1 2helm repo add rook-alpha https://charts.rook.io/alpha 3helm install rook-alpha/rook --name rook --namespace rook-system 直接使用 yaml 文件部署 1kubectl apply -f rook-operator.yaml 不论使用那种方式部署的 rook operator，都会在 rook-agent 中看到 rook-agent 用户无法列出集群中某些资源的错误，可以通过为 rook-agent 的分配 cluster-admin 权限临时解决，详见 Issue 1472。 使用如下 yaml 文件创建一个 ClusterRoleBinding 并应用到集群中。 1kind: ClusterRoleBinding 2apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1 3metadata: 4 name: rookagent-clusterrolebinding 5subjects: 6 - kind: ServiceAccount 7 name: rook-agent 8 namespace: rook-system 9roleRef: 10 kind: ClusterRole 11 name: cluster-admin 12 apiGroup: "" 部署 rook cluster 创建完 rook operator 后，我们再部署 rook cluster。

基于 K8S 搭建 Ceph 分布式存储 前提 正常运行的多节点 K8S 集群，可以是两个节点也可以是更多。 每一个节点需要一个没有被分区的硬盘，最好大小一致不然会浪费。 没错其实就是一个要求，必须有集群才能进行容器管理，必须有硬盘才能做存储这些都是基础。 添加硬盘 主机 IP 磁盘 master01 10.12.12.51 SATA 20G master02 10.12.12.52 SATA 20G master03 10.12.12.53 SATA 20G worker01 10.12.12.54 SATA 20G worker02 10.12.12.55 SATA 20G 在 5 个节点都加 20g 存储 重启 k8s 节点 1kubectl cordon <节点> 2kubectl drain <节点> --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data 3# 虚拟机重启后 4kubectl uncordon <节点> 查看新增存储 1fdisk -l 看到新增 20g 存储,不要格式化分区硬盘！！！ 1Disk /dev/sdb: 20 GiB, 21474836480 bytes, 41943040 sectors 2Disk model: QEMU HARDDISK 3Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes 4Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes 5I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes ROOK 自动创建 Rook 是一个开源的cloud-native storage编排, 提供平台和框架；为各种存储解决方案提供平台、框架和支持，以便与云原生环境本地集成。 Rook 将存储软件转变为自我管理、自我扩展和自我修复的存储服务，它通过自动化部署、引导、配置、置备、扩展、升级、迁移、灾难恢复、监控和资源管理来实现此目的。 Rook 使用底层云本机容器管理、调度和编排平台提供的工具来实现它自身的功能。 Rook 目前支持Ceph、NFS、Minio Object Store和CockroachDB。 Rook 使用Kubernetes原语使Ceph存储系统能够在Kubernetes上运行。 下载 1git clone https://github.

Kubernetes — 探针和生命周期 用于判断容器内应用程序是否已经启动。 存活（Liveness）探针 用于探测容器是否运行，如果探测失败，kubelet 会根据配置的重启策略进行相应的处理，若没有配置探针该返回值默认为 success 就绪（Readiness）探针 用于探测容器内的程序是否健康，如果返回值为 success，那么代表这个容器已经完全启动，并且程序已经是可以接受流量的状态 启动（Startup）探针 用于探测容器是否启动，如果配置了 startup 就会先禁止其他探测，直到它成功，成功后将不在运行探测 Pod 检测方式 ExecAction：在容器执行一个命令，返回值为 0，则认为容器健康 TCPSocketAction：通过 TCP 连接检查容器是否联通，通的话，则认为容器正常 HTTPGetAction：通过应用程序暴露的 API 地址来检查程序是否正常的，如果状态码为 200-400 之间，则认为容器健康 gRPCAction：通过 gRPC 的检查机制，判断容器是不是正常 StartupProbe 启动探针 有时候，会有一些现有的应用在启动时需要较长的初始化时间。 要这种情况下，若要不影响对死锁作出快速响应的探测，设置存活探测参数是要技巧的。 技巧就是使用相同的命令来设置启动探测，针对 HTTP 或 TCP 检测，可以通过将 failureThreshold * periodSeconds 参数设置为足够长的时间来应对糟糕情况下的启动时间。 1ports: 2 - name: liveness-port 3 containerPort: 8080 4 hostPort: 8080 5 6livenessProbe: 7 httpGet: 8 path: /healthz 9 port: liveness-port 10 failureThreshold: 1 11 periodSeconds: 10 12 13startupProbe: 14 httpGet: 15 path: /healthz 16 port: liveness-port 17 failureThreshold: 30 18 periodSeconds: 10 幸亏有启动探测，应用程序将会有最多 5 分钟（30 * 10 = 300s）的时间来完成其启动过程。 一旦启动探测成功一次，存活探测任务就会接管对容器的探测，对容器死锁作出快速响应。 如果启动探测一直没有成功，容器会在 300 秒后被杀死，并且根据restartPolicy来执行进一步处置。

windows-exporter 监控安装 windows_exporter 下载安装 启动 下载 msi 版本，输入一下命令启动 1msiexec /i C:\Users\Administrator\Downloads\windows_exporter.msi ENABLED_COLLECTORS="ad,iis,logon,memory,process,tcp,scheduled_task" TEXTFILE_DIR="C:\custom_metrics\" 卸载 1msiexec /uninstall C:\Users\Administrator\Downloads\windows_exporter.msi 添加 prometheus 监控 prometheus.yaml 1# 新增 windows-exporter 2- job_name: "windows-exporter" 3 file_sd_configs: 4 - files: 5 - "./file_sd/windows-exporter.yaml" ./file_sd/windows-exporter.yaml 1# 新增 windows-exporter 2- targets: ["192.168.0.6:9182"] 3 labels: 4 instance: windows-task 添加 alertmanager 告警 1# 告警信息 2groups: 3 - name: sanjiang windows 任务计划程序告警 4 rules: 5 - alert: windows实例任务告警 6 expr: windows_scheduled_task_state{state="disabled",task=~"/ETL_kettle_tasks/.*"}==1 7 for: 30s 8 labels: 9 severity: critical 10 target: "{{$labels.

Kubernetes — 开放标准（OCI、CRI、CNI、CSI、SMI、CPI）概述 什么是 Kubernetes 开放标准？— K8s 开放标准简介 开放标准有助于和补充像 Kubernetes 这样的系统，Kubernetes 是用于编排容器的事实上的标准平台。开放标准定义了实施 Kubernetes 的最佳实践，并在支持此实施方面发挥着至关重要的作用。开放标准由开源 Kubernetes 社区而非某个特定供应商制定，以确保更高的效率、避免供应商锁定以及更轻松地将其他软件集成到技术堆栈中。 OCI 容器开放接口规范，由多家公司共同组成于 2015 年 6 月成立的项目（Docker, Google, CoreOS 等公司），并由 Linux 基金会运行管理，旨在围绕容器格式和运行时制定一个开放的工业化标准，目前主要有两个标准文档：容器运行时标准 （runtime spec）和 容器镜像标准（image spec） OCI 是一个开放的治理结构，其明确目的是围绕容器格式和运行时创建开放的行业标准。 它提供了必须由容器运行时引擎实现的规范。两个重要的规格是： runC：种子容器运行时引擎。大多数现代容器运行时环境都使用 runC 并围绕这个种子引擎开发附加功能。 这种低级运行时用于启动容器的各种工具，包括 Docker 本身。 OCI 规范：关于如何运行、构建和分发容器的映像、运行时和分发规范。 虽然 Docker 经常与容器技术同步使用，但社区一直致力于 OCI 的开放行业标准。 Image-Spec image-spec 定义了如何构建和打包容器镜像。 本规范的目标是创建可互操作的工具，用于构建、传输和准备要运行的容器映像。 Runtime-Spec runtime-spec 指定容器的配置、执行环境和生命周期。 这概述了如何运行在磁盘上解压的“文件系统包(filesystem bundle)”。概括地说，OCI 实现会下载一个 OCI 映像，然后将该映像解压缩到一个 OCI 运行时文件系统包中。 Distribution-Spec Distribution-Spec 提供了一个标准，用于一般内容的分发，特别是容器图像的分发。它是 OCI 项目的最新补充。 实现分发规范的容器注册表为容器映像提供可靠、高度可扩展、安全的存储服务。 客户要么使用云提供商实施、供应商实施，要么使用分发的开源实施。 CRI CRI（Container Runtime Interface）：容器运行时接口，提供计算资源。​ ​kubernetes1.

k8s 部署插件 Kubernetes 是高度可配置且可扩展的。因此，大多数情况下， 你不需要派生自己的 Kubernetes 副本或者向项目代码提交补丁，本文会介绍几种常用的 k8s 插件，如果大家喜欢的话，希望大家点赞支持。 1. Flannel 网络插件 Flannel是由 go 语言开发，是一种基于 Overlay 网络的跨主机容器网络解决方案，也就是将TCP数据包封装在另一种网络包里面进行路由转发和通信，Flannel 是 CoreOS 开发，专门用于 docker 多主机互联的一个工具，简单来说，它的功能是让集群中的不同节点主机创建的容器都具有全局唯一的虚拟IP地址 主要功能： 为每个 node 分配 subnet，容器将自动从该子网中获取 IP 地址 当有 node 加入到网络中时，为每个 node 增加路由配置 下载并安装 1wget https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml 2kubectl apply -f kube-flannel.yml 如果 yml 中的"Network": 10.244.0.0/16和kubeadm init xxx --pod-network-cidr不一样，就需要修改成一样的。不然可能会使得Node间Cluster IP不通。 2. Ingress Controller Ingress 是对集群中服务的外部访问进行管理的 API 对象，典型的访问方式是 HTTP。 Ingress 可以提供负载均衡、SSL 终结和基于名称的虚拟托管 下面是一个将所有流量都发送到同一 Service 的简单 Ingress 示例： Ingress 可为 Service 提供外部可访问的 URL、负载均衡流量、终止 SSL/TLS，以及基于名称的虚拟托管。 Ingress 控制器 通常负责通过负载均衡器来实现 Ingress，尽管它也可以配置边缘路由器或其他前端来帮助处理流量。

Cloudflare Zero Trust 内网穿透 最快的 Zero Trust 应用访问和互联网浏览平台 增加可见性，消除复杂性，降低远程和办公室用户的风险。杜绝数据丢失、恶意软件和网络钓鱼，保护用户、应用程序和设备安全。 使用 Tunnel 隧道来实现内网传统，实现内网访问各类应用 安装部署 https://dash.teams.cloudflare.com/ Docker 部署 在 docker 环境运行 <token> 是你个人令牌 1docker run -d --name cloudflared cloudflare/cloudflared:latest tunnel --no-autoupdate run --token <token> Linux 部署 X86-64 位 1curl -L --output cloudflared.rpm https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-x86_64.rpm && \ 2sudo yum localinstall -y cloudflared.rpm && \ 3sudo cloudflared service install <token> X86-32 位 1curl -L --output cloudflared.rpm https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-386.rpm && 2 3sudo yum localinstall -y cloudflared.rpm && 4 5sudo cloudflared service install <token> arm64 1curl -L --output cloudflared.

苏州旅行 新冠肺炎 COVID-19 警告 苏州，古称吴，现简称苏，是中华人民共和国江苏省东南部的一个地级市，位于长江三角洲和太湖平原的中心地带，著名的鱼米之乡、状元之乡、院士之乡、经济重镇、历史文化名城，自古与杭州共享有“上有天堂、下有苏杭”美誉。 苏州景点 day1 金鸡湖 苏州金鸡湖，是国家5A级景区，但却是免费开放的。湖东与湖西高楼林立，展现了苏州现代的一面。夜晚，灯光璀璨，如群星般夺目；霓虹闪烁，如银河般绚烂~ 金鸡湖十景 苏州中心 东方之门 音乐喷泉 金鸡湖大桥 文化艺术中心 月光码头 诚品书店 国金中心 望湖角 李公堤 day2 苏州博物馆 地址：姑苏区东北街204号 交通：乘坐游1、游2、游5、55、178、202、309、313、518、529路等到苏州博物馆 门票：免费(可在官网提前预约) 开放时间：每星期二至星期日- 9:00~17:00（16:00停止入馆） ◆建议用时：2-3小时 拙政园 拙政园和苏州博物馆紧临，两者之间步行不会超过3分钟，而平江路是在拙政园的南门沿着门前的东北街往东走，大约在150米处右转过桥就是了，因此可以把这三处安排在同一天，建议游览顺序是拙政园—苏州博物馆—平江路。 淡季（1、2、3、6、11、12月）：70元 旺季（4、5、7、8、9、10月）：90元 day3 虎丘 地址：姑苏区山塘街虎丘山门内8号 交通：南门入口：146、游1、游2路虎丘首末站；北门入口：32、快线3号虎丘北门站 门票：淡季：60.00元 旺季：80.00元 开放时间： 7:30-17:30/17：00 建议用时：2-3小时 苏州美食 饭店 苏帮菜——浓油赤酱里的姑苏风情 鲃肺汤是取生长于太湖一带的鲃鱼，将其肉与肝加入火腿、香菇、笋片等辅料，在鸡汤中共同熬煮，汤鲜味美，是一道不可多得的汤品。 酱方是采用上乘猪五花为原料，经 24 小时腌制后，加入卤汁炖煮 3 小时而成。肉的色泽鲜亮诱人，入口外皮 Q 弹、肉质紧实。 响油鳝糊是以将新鲜鳝鱼切成段，加酱油等佐料爆炒。因鳝糊上桌时油滋滋作响，而得名“响油鳝糊”。菜色深红，口味鲜甜，油而不腻。 樱桃肉因肉形状及色泽极似樱桃而得名，是将优质的五花肉切成小块，以文火炖煮七八小时而成。肥而不腻，满口精华。 松鼠鳜鱼是将鳜鱼在油锅内炸至金黄，再淋上由番茄酱等熬制的酱汁而成。因炸开的鱼肉形似松鼠而得名，入口酥脆酸甜。 碧螺虾仁是将新鲜虾仁配以碧螺春为佐料烹制而成，色泽清淡雅致，虾肉饱满 Q 弹，鲜甜中夹杂了茶叶的香味。 推荐餐厅： 珍珠饭店：蚌肉金花菜 吴门人家：吴门人家6:30-9:00供应早茶，提供糖粥、豆腐花、苏式面、馄饨等各类苏式点心，价格为20元/人 得月楼：松鼠桂鱼、响油鳝糊、清炒虾仁、油爆虾、蟹粉豆腐、狮子头等 松鹤楼：店内供应的菜品与得月楼也是大同小异 小吃 苏式汤面——老苏州的早餐 推荐餐厅： 同得兴：枫镇大肉面 孙盛兴奥灶面馆: 奥灶鸭和爆鱼的浇头 韦复兴: 阳春面 苏式点心——吴侬软语般的甜糯滋味 推荐餐厅： 随柳居:糖粥、泡泡小馄饨 新梅华·茶点餐厅：糖芋艿 老苏州大客堂·特色小吃：响油鳝糊、生煎、锅贴 生煎——一口爆汁的苏州人气美食 推荐餐厅： 哑巴生煎：泡泡小馄饨、牛肉粉丝汤 大阿二生煎：两面黄、生煎 馄饨——别具风味的平凡美食 推荐餐厅： 绿杨馄饨:鲜肉、三鲜、鸡丝、鸡汁虾肉、荠菜、香菇馄饨 熙盛源:无锡小笼、红汤馄饨、开洋馄饨、蟹粉小笼 烧饼豆浆——寻常美食中的苏州味道 推荐餐厅： 王氏林记烧饼(双塔菜场店)：大饼油条、豆浆 阊门姚记豆浆：24 小时通宵营业，咸豆浆、荷叶包美人 糕团——苏州风俗必备美食 推荐餐厅： 黄天源：定胜糕、猪油糕、薄荷糕 明月楼(糕团店)：桂花糕、炒肉团子 长发西饼：鲜肉月饼 胥城鲜肉月饼：鲜肉月饼

【主料】 精排骨（500 克） 【辅料】 食用面碱（约 2 克） 柠檬（半个） 生姜（1 小块） 小葱（2 根） 八角（1 颗） 桂皮（1 小块） 香叶（半片） 冰糖（约 50 克） 可乐（1000 克） 【调味料】 食用盐（适量） 料酒（适量） 生抽酱油（20 克）

k8s CNI 问题 连接认证失效 删除 calico 换成 flannel 后，容器没有正常启动 network: error getting ClusterInformation: connection is unauthorized: Unauthorized] 解决问题 删除掉 /etc/cni/net.d/ 目录下的 calico 配置文件即可。 要删除所有节点的配置文件 1sudo rm -rf /etc/cni/net.d/*calico* 不要重复网络插件

k8s.gcr.io 国内无法连接解决方法 Get https://k8s.gcr.io/v2/: net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers) 这个一看知道什么原因了，应该 GFW！那好吧，只能给 docker 加个代理了。 解决问题 添加 mirror 站点 1registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers

Golang 初识（安装、使用） Go 导学 go 语言由 google 公司推出。 运行速度快，简单易学 适合区块链开发 拥有丰富指令 可以直接包含 C 语言 语言层面支持并发 Go 方向 网络编程 服务器编程 区块链开发 环境安装 安装环境 安装包下载 https://golang.google.cn/dl/ windows 部署 1wget https://golang.google.cn/dl/go1.19.1.windows-amd64.msi 2# 直接安装 GOPATH 设置 在环境变量 PATH 上直接配置安装地址 编写第一个程序 1package main 2 3import "fmt" 4 5func main() { 6 fmt.Println("Hello World!") 7}

Headscale Tailscale 的控制服务器是不开源的，而且对免费用户有诸多限制，这是人家的摇钱树，可以理解。好在目前有一款开源的实现叫 Headscale，这也是唯一的一款，希望能发展壮大。 Headscale 由欧洲航天局的 Juan Font 使用 Go 语言开发，在 BSD 许可下发布，实现了 Tailscale 控制服务器的所有主要功能，可以部署在企业内部，没有任何设备数量的限制，且所有的网络流量都由自己控制。 Headscale 部署 我决定使用docker-compose进行部署 创建存储 1#!/bin/bash 2mkdir -p /opt/headscale 3mkdir -p ./config 4touch ./config/db.sqlite 5curl https://raw.githubusercontent.com/juanfont/headscale/main/config-example.yaml -o ./config/config.yaml 运行 docker-compose 文件 创建 docker-compose.yaml 1version: "3" 2services: 3 headscale: 4 image: headscale/headscale:latest 5 volumes: 6 - ./config:/etc/headscale/ 7 - ./data:/var/lib/headscale 8 ports: 9 - 8080:8080 10 - 9090:9090 11 - 50443:50443 12 command: headscale serve 13 restart: unless-stopped 运行

清理 Docker 容器日志 如果 docker 容器正在运行，那么使用rm -rf方式删除日志后，通过df -h会发现磁盘空间并没有释放。原因是在 Linux 或者 Unix 系统中，通过rm -rf或者文件管理器删除文件，将会从文件系统的目录结构上解除链接（unlink）。如果文件是被打开的（有一个进程正在使用），那么进程将仍然可以读取该文件，磁盘空间也一直被占用。正确姿势是cat /dev/null > *-json.log，当然你也可以通过rm -rf删除后重启 docker。 日志清理脚本 clean_docker_log.sh 1#!/bin/sh 2 3echo "======== start clean docker containers logs ========" 4 5logs=$(find /var/lib/docker/containers/ -name *-json.log) 6 7for log in $logs 8 do 9 echo "clean logs : $log" 10 cat /dev/null > $log 11 done 12 13echo "======== end clean docker containers logs ========" chmod +x clean_docker_log.sh && ./clean_docker_log.sh 设置 Docker 容器日志大小 设置一个容器服务的日志大小上限

注意此教程需要通过电脑端完成 操作步骤 1、微信打开羊了个羊小程序，玩第一关 2、进入当前登录的微信数据文件夹 微信左下角 -> 设置 -> 文件管理 -> 打开文件夹 打开后进入当前登录的微信数据文件夹 3、进入当前登录微信数据文件夹后，依次进入 \Applet\wx141bfb9b73c970a9\usr\gamecaches\resources 注意 wx141bfb9b73c970a9 文件名可能不同，但以 a9 结尾 4、修改游戏配置文件 在此文件夹下，有很多 json 文件，找到默认排序的第三个，大小 2k 的文件 我的电脑是 16632884479734.json 文件，用记事本打开，清空里面内容，将 new.txt 文件中的代码复制进此 json 文件，保存关闭 1[1,0,0,[["cc.JsonAsset",["_name","json"],1]],[[0,0,1,3]],[[0,"levelConfigData",{"dailyLevel":[[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001],[80001,80001]],"topicLevel":[[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017],[10017,10017]]}]],0,0,[],[],[]] 之后打开游戏，仅需要完成 4 次第一关九宫格样式即可加入羊群！

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K8S 问题排查：cgroup 内存泄露问题 unable to ensure pod container exists: failed to create container for [kubepods besteffort pod5f26dae8-0421-4eab-a3f7-aa51c6848e2b] : mkdir /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/besteffort/pod5f26dae8-0421-4eab-a3f7-aa51c6848e2b: cannot allocate memory 查看 linux 内核 1cat /proc/version 2uname -a 可以发现 linux 版本是 3.0 版本 原因 cgroup 的 kmem account 特性在 Linux 3.x 内核上有内存泄露问题，然后k8s用了这个特性，导致后面创建不出新的pod来了 解决方法 1# 修改/etc/default/grub 为 2GRUB_CMDLINE_LINUX="crashkernel=auto rd.lvm.lv=centos/root rd.lvm.lv=centos/swap rhgb quiet cgroup.memory=nokmem" 3#加上了 cgroup.memory=nokmem 4# 生成配置 5/usr/sbin/grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 6 7# 重启机器 8reboot 验证 1cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/pod*/*/memory.kmem.slabinfo 输出信息 1cat: /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/pod0fe273ca-42e0-4223-9fe8-16d8dd1774e9/0fdd5d9c16929fd600dbdf313b5c3ebabad912dc0cb076ed6e7799e028b31481/memory.

RocketMQ k8s 部署 4 主 4 从集群 使用 NFS 配置 StatefulSet 的动态持久化存储 安装 NFS 服务端 1sudo apt update 2sudo apt install nfs-kernel-server nfs-common 安装 NFS 客户端 所有的节点都得执行 sudo apt install nfs-common -y 创建目录 1mkdir -p /data/storage/k8s/rocketmq 使用 NFS 作为StatefulSet持久化存储的操作记录，分别需要创建nfs-provisioner的rbac、storageclass、nfs-client-provisioner和statefulset的pod 创建 nfs 的 rbac 1--- 2apiVersion: v1 3kind: ServiceAccount 4metadata: 5 name: nfs-provisioner 6 namespace: sanjiang 7--- 8kind: ClusterRole 9apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 10metadata: 11 name: nfs-provisioner-runner 12 namespace: sanjiang 13rules: 14 - apiGroups: [""] 15 resources: ["persistentvolumes"] 16 verbs: ["get", "list", "watch", "create", "delete"] 17 - apiGroups: [""] 18 resources: ["persistentvolumeclaims"] 19 verbs: ["get", "list", "watch", "update"] 20 - apiGroups: ["storage.

contained 安装及使用 containerd 是一个行业标准的容器运行时，强调简单性、健壮性和可移植性。它可作为 Linux 和 Windows 的守护进程使用，可以管理其主机系统的完整容器生命周期：图像传输和存储、容器执行和监督、低级存储和网络附件等。 containerd is a member of CNCF with graduated status. 早在 2016 年 3 月，Docker 1.11的Docker Engine里就包含了containerd，而现在则是把containerd从Docker Engine里彻底剥离出来，作为一个独立的开源项目独立发展，目标是提供一个更加开放、稳定的容器运行基础设施。和原先包含在 Docker Engine 里containerd相比，独立的containerd将具有更多的功能，可以涵盖整个容器运行时管理的所有需求。 containerd并不是直接面向最终用户的，而是主要用于集成到更上层的系统里，比如Swarm, Kubernetes, Mesos等容器编排系统。 containerd以Daemon的形式运行在系统上，通过暴露底层的gRPC API，上层系统可以通过这些API管理机器上的容器。 每个containerd只负责一台机器，Pull 镜像，对容器的操作（启动、停止等），网络，存储都是由 containerd 完成。具体运行容器由runC负责，实际上只要是符合OCI规范的容器都可以支持。 对于容器编排服务来说，运行时只需要使用containerd+runC，更加轻量，容易管理。 5.独立之后containerd的特性演进可以和Docker Engine分开，专注容器运行时管理，可以更稳定。 安装 centos 1yum install -y containerd.io ubuntu 1apt install -y containerd.io 设置开机自启 1systemctl enable containerd 2systemctl start containerd 3systemctl status containerd 验证 1ctr version ctr 命令 命令 作用 plugins, plugin 提供有关容器插件的信息 version 打印客户端和服务器版本 containers, c, container 管理容器 content 管理内容 events, event 显示容器事件 images, image, i 管理图像 leases 管理租约 namespaces, namespace, ns 管理租命名空间 pprof 为 containerd 提供 golang pprof 输出 run 运行一个容器 snapshots, snapshot 管理快照 tasks, t, task 管理任务 install 安装一个新包 oci OCI 工具 shim 直接与 shim 交互 help, h 显示命令列表或一个命令的帮助

Planet 下载及安装 官网下载 Planet 是一款用于发布和关注 Web 内容的免费开源软件，它不需要集中式服务器或服务。它使用 IPFS 来实现点对点的内容分发。此外，您可以将您的内容链接到以太坊名称 (.eth)，以便其他人可以通过 Planet 以 .eth 名称关注您。由于 IPFS 和 ENS 都是去中心化的，因此您可以以去中心化的方式构建您的网站或关注其他网站。 如何使用 标准是 EIP-1577，这个 Content Hash 字段可以接受一些可能的值。例如，IPFS——另一种去中心化的内容分发技术。而vitalik.eth 网站已经在 IPFS 上运行。 通过 Planet 关注来自 vitalik.eth 的更新 使用 Planet 创建网站后，右键单击侧栏中的项目，然后选择Copy IPNS，然后您将在粘贴板中看到如下所示的内容： 1k51qzi5uqu5dgv8kzl1anc0m74n6t9ffdjnypdh846ct5wgpljc7rulynxa74a 公开 ENS 然后您可以像这样将该 IPNS 放入您的 ENS ContentHash 中： 确保在该字符串之前添加了 ipns://。 完成！ 然后您的网站将链接到您的 ENS。恭喜！现在你有一个在 ENS + IPFS 上运行的去中心化网站！

索引 在关系数据库中，如果有上万甚至上亿条记录，在查找记录的时候，想要获得非常快的速度，就需要使用索引。 索引是关系数据库中对某一列或多个列的值进行预排序的数据结构。通过使用索引，可以让数据库系统不必扫描整个表，而是直接定位到符合条件的记录，这样就大大加快了查询速度。 students表: id class_id name gender score 1 1 小明 M 90 2 1 小红 F 95 3 1 小军 M 88 如果要经常根据score列进行查询，就可以对score列创建索引： 1ALTER TABLE students 2ADD INDEX idx_score (score); 使用ADD INDEX idx_score (score)就创建了一个名称为idx_score，使用列score的索引。索引名称是任意的，索引如果有多列，可以在括号里依次写上，例如： 1ALTER TABLE students 2ADD INDEX idx_name_score (name, score); 索引的效率取决于索引列的值是否散列，即该列的值如果越互不相同，那么索引效率越高。反过来，如果记录的列存在大量相同的值，例如gender列，大约一半的记录值是M，另一半是F，因此，对该列创建索引就没有意义。 唯一索引 在设计关系数据表的时候，看上去唯一的列，例如身份证号、邮箱地址等，因为他们具有业务含义，因此不宜作为主键。 但是，这些列根据业务要求，又具有唯一性约束：即不能出现两条记录存储了同一个身份证号。这个时候，就可以给该列添加一个唯一索引。例如，我们假设students表的name不能重复： 1ALTER TABLE students 2ADD UNIQUE INDEX uni_name (name); 通过UNIQUE关键字我们就添加了一个唯一索引。 也可以只对某一列添加一个唯一约束而不创建唯一索引： 1ALTER TABLE students 2ADD CONSTRAINT uni_name UNIQUE (name); 这种情况下，name列没有索引，但仍然具有唯一性保证。 无论是否创建索引，对于用户和应用程序来说，使用关系数据库不会有任何区别。这里的意思是说，当我们在数据库中查询时，如果有相应的索引可用，数据库系统就会自动使用索引来提高查询效率，如果没有索引，查询也能正常执行，只是速度会变慢。因此，索引可以在使用数据库的过程中逐步优化 通过对数据库表创建索引，可以提高查询速度。 通过创建唯一索引，可以保证某一列的值具有唯一性。 数据库索引对于用户和应用程序来说都是透明的。

skywalking 基于 OpenTracing 规范，专门为微服务架构以及云原生服务。 APM 监控 一个基于微服务架构的电商系统 APM (Application Performance Management) 即应用性能管理，属于 IT 运维管理（ITOM)范畴. 分为一下三个方面： Logging 服务在处理某个请求时打印的错误日志，可以将这些日志信息记录到Elasticsearch或是其他存储中。通过 Kibana 或是其他工具来分析这些日志了解服务的行为和状态，大多数情况下。日志记录的数据很分散，并且相互独立。例如错误日志，请求处理过程中关键步骤的日志等等。 Metrics Metric是可以聚合的，例如为电商系统中每个 HTTP 接口添加一个计数器，计算每个接口的 QPS，可以通过简单的加和计算得到系统的总负载情况。 Tracing 在微服务架构系统中一请求会经过很多服务处理，调用链路会非常长，要确定中间哪个服务出现异常是非常麻烦的事情，通过分布式链路追踪，运维人员就可以构建一个请求的视图。视图上战术了一个请求从进入系统开始到返回响应的整个流程。 系统交互图 系统加载图 > 目前流行的APM监控 Zipkin 对 web.xml 进行修改，代码侵入 twitter 开源 Cat 支持 Java、C/C++、Node.Js、Python、go 代码侵入，埋点 美团开源 Pinpoint 基于字节码注入技术，代码无侵入 韩国公司开发，社区交流滞后 只支持 hbase 颗粒度更细 Skywalking 观测性分析平台 基于字节码注入技术，代码无侵入 服务、服务实例、端点指标分析 服务拓扑图分析 服务、服务实例和端点（Endpont）SLA 分析 支持 es，h2,mysql,TiDb,sharding-sphere skywalking 整体框架 上部分 Agent ：负责从应用中，收集链路信息，发送给 SkyWalking OAP 服务器。目前支持 SkyWalking、Zikpin、Jaeger 等提供的 Tracing 数据信息。而我们目前采用的是，SkyWalking Agent 收集 SkyWalking Tracing 数据，传递给服务器。 下部分 SkyWalking OAP ：负责接收 Agent 发送的 Tracing 数据信息，然后进行分析(Analysis Core) ，存储到外部存储器( Storage )，最终提供查询( Query )功能。 右部分 Storage ：Tracing 数据存储。目前支持 ES、MySQL、Sharding Sphere、TiDB、H2 多种存储器。而我们目前采用的是 ES ，主要考虑是 SkyWalking 开发团队自己的生产环境采用 ES 为主。 左部分 SkyWalking UI ：负责提供控台，查看链路等等。 skywalking 配置 使用 docker-compose 安装 使用 mysql 作为存储

介绍 systemd 是 linux 中用来启动守护进程，Linux 最早一直采用 init 进程 (systemd 架构图) systemd 命令 systemd 不是一个具体的命令，而是一组命令，用于系统管理的各个方面 1.systemctl systemctl是 Systemd 的主命令，用于管理系统。 1# 重启系统 2$ sudo systemctl reboot 3 4# 关闭系统，切断电源 5$ sudo systemctl poweroff 6 7# CPU停止工作 8$ sudo systemctl halt 9 10# 暂停系统 11$ sudo systemctl suspend 12 13# 让系统进入冬眠状态 14$ sudo systemctl hibernate 15 16# 让系统进入交互式休眠状态 17$ sudo systemctl hybrid-sleep 18 19# 启动进入救援状态（单用户状态） 20$ sudo systemctl rescue 2.systemd-analyze systemd-analyze命令用于查看启动耗时 1# 查看启动耗时 2systemd-analyze 3 4# 查看每个服务的启动耗时 5$ systemd-analyze blame 6 7# 显示瀑布状的启动过程流 8$ systemd-analyze critical-chain 9 10# 显示指定服务的启动流 11$ systemd-analyze critical-chain atd.

docker 无法启动 打开服务器输入docker ps,输出错误 Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running? 怀疑是不是docker.services 部署没成功，systemctl start docker 启动 docker，结果服务器还是报错 Job for docker.service failed because the control process exited with error code. See “systemctl status docker.service” and “journalctl -xe” for details. systemctl status docker.service 输出日志： 1● docker.service - Docker Application Container Engine 2 Loaded: loaded (/lib/systemd/system/docker.service; enabled; vendor preset: enabled) 3 Active: failed (Result: exit-code) since Thu 2022-08-04 11:43:05 CST; 2min 57s ago 4TriggeredBy: ● docker.

kubernetes 存储 k8s 支持多种途径的多种类型的存储。例如 iSCSI,SMB,NFS，以及对象存储。都是不同类型的部署在云上或者自建数据中心的外部存储系统。k8s 上的所有存储都被称作卷 CSI 容器存储接口 CSI 是 k8s 存储体系中一部分，是一个开源项目，定义了一套基于标准的接口，从而使容器能够以一种统一的方式被不同的容器编排的工具使用。可以将插件称为provisioner 持久化 持久化卷 （pv） 持久化卷申请 （pvc） 存储类 （sv） PV 代表 k8s 的存储，pvc 代表的是许可证，赋予 pod 访问 pv 的权限。cs 使分配过程是动态的。 使用 iSCSI 操作存储 iscsi 卷能将 iSCSI (基于 IP 的 SCSI) 卷挂载到你的 Pod 中。 不像 emptyDir 那样会在删除 Pod 的同时也会被删除，iscsi 卷的内容在删除 Pod 时会被保留，卷只是被卸载。 这意味着 iscsi 卷可以被预先填充数据，并且这些数据可以在 Pod 之间共享。 iSCSI 的一个特点是它可以同时被多个用户以只读方式挂载。 这意味着你可以用数据集预先填充卷，然后根据需要在尽可能多的 Pod 上使用它。 不幸的是，iSCSI 卷只能由单个使用者以读写模式挂载。不允许同时写入。 创建 iscsi-pv.yaml iscsi-pvc.yaml iscsi-pv.yaml 1apiVersion: v1 2kind: PersistentVolume 3metadata: 4 name: iscsi-pv 5spec: 6 capacity: 7 storage: 500Gi 8 accessModes: 9 - ReadWriteOnce 10 iscsi: 11 targetPortal: 10.