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！

A sample for showing how carousel handle featured posts that without images.

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