接着上篇《multi-network ns在Underlay下的应用-本手篇》,我们来聊聊基于 multiple network ns 的妙手级应用:Underlay 。
通常情况下,Linux的网卡中断是由一个CPU核心来处理的,当承担高流量的场景下,会出现一些诡异的情况(网卡尚未达到瓶颈,但是却出现丢包的情况)
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2019年11月27日,通过欧洲网络协调中心(RIPE NCC)的邮件确认,全球所有 43 亿个 IPv4 地址已全部分配完毕。事实上,IPv4 地址的数量是非常有限的,算起来全球 60 多亿人每个人平均不到 1 个。由于 IP 地址是由国际上的几大网络协调中心统一进行分配,必须由单位向所在区域的网络协调中心提出申请,并每年缴纳一定的费用。这笔费用对于单位来说算不了什么,对于个人来说就比较高。因此,在每个国家基本上是由国家网络中心进行国内的 IP 地址分配,分配的单位一般是政府、国家机构、高校、基础通信服务商、数据中心或企业等。我们通常家用的宽带主要是由中国移动、中国联通、中国电信三大基础通信服务商提供的。近年来也有由广播电视提供的家用宽带。在学校、国家科技机构单位,一般使用的是教育网、教育科技网,也有很多学校采用的基础通信服务商提供的商用网络。不管是学校,还是家里,基础通信服务商为了节约 IP 地址的使用,在进行基础通信网络搭建的时候,大部分采用了内部局域网共享一个公网 IP 地址代理上网的方式。现有家用使用的宽带网络基本上无法获取到公网 IPv4 地址,只能获得一个以100开头的通信专用的局域网地址。
注意事项:EVS硬盘需要和ECS在同一可用分区下,当购买完EVS磁盘后,在EVS管理界面点击挂载选择ECS服务器。
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
Terway是阿里云开源的基于专有网络VPC的容器网络接口CNI(Container Network Interface)插件,支持基于Kubernetes标准的网络策略来定义容器间的访问策略。可以通过使用Terway网络插件实现Kubernetes集群内部的网络互通
性能无疑是服务器的核心能力,几乎每个开源服务器的介绍都是”高性能XXX服务器“。视频服务器由于业务的超复杂度,特别是WebRTC服务器,要做到高性能是非常有挑战的难点。 为何性能很重要?完备的功能需要用性能交换,安全性需要用性能交换,成本需要用性能交换,产品体验需要用性能交换,甚至系统弹性都需要性能交换。有了基础性能,就有了竞争力的资本;基础性能若有问题,举步维艰,想要干点啥都不容易,就像天生羸弱的身子板。 SRS虽然是单进程单线程模型,性能一直都很高,比如: •单进程能跑满千兆或万兆网卡,一般的场景完全能
阿里云K8S集群网络目前有两种方案,一种是flannel方案,另外一种是基于calico和弹性网卡eni的terway方案。Terway和flannel类似,不同的地方在于,terway支持Pod弹性网卡,以及NetworkPolicy功能。
但是,也有一些系统在安装时,并没有使用lvm作为磁盘管理,比如阿里云ECS,就只是普通的挂载,而没有使用lvm作为分区管理。那么这里就记录一下,在不使用lvm管理分区时,改如何进行硬盘挂载:
遇到一个诡异的问题,在固定的 VPC 环境里运行了一年的 ECS 机器,突然连不上 RDS 数据库,而这个问题在早些时候,也曾在另外一台机器上出现过。
虚拟IP(Virtual IP Address,简称VIP)是一个未分配给真实弹性云服务器网卡的IP地址。弹性云服务器除了拥有私有IP地址外,还可以拥有虚拟IP地址,用户可以通过其中任意一个IP(私有IP/虚拟IP)访问此弹性云服务器。同时,虚拟IP地址拥有私有IP地址同样的网络接入能力,包括VPC内二三层通信、VPC之间对等连接访问,以及弹性公网IP、VPN、云专线等网络接入。
EDAS支持语言Java,C++,PHP。EDAS支持Idea,Eclipse;Eclipse插件安装等编译工具。EDAS初级版仅支持应用的部署管理,不支持HSF功能。EDAS基础版不支持RPC框架。 EDAS提供高性能的RPC框架,能构建高可用的分布式系统,考虑各个应用之间的分布式服务发现、服务路由、服务调用以及服务安全等细节。EDAS能单独部署到公司内网(轻量配置中心)。 EDAS HSF服务框架保证用户每次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等环节都进行严格的服务鉴权。 HSF设置超时时间 : 通过HSF标签methodSpecials和clientTimeout进行配置,优先级由高到低是 : 客户端methodSpecials>客户端clientTimeout>服务端methodSpecials>服务端clientTimeout EDAS控制台域名 : https://edas.console.aliyun.com EDAS控制台提供日志浏览功能,可查看服务器上所部署的应用运行日志。收敛日志用于将单个应用中类似格式的日志合并和排序。收敛日志配置后需要等待大概5分钟才能生效。 EDAS安装轻量配置中心 : 启动配置中心将会占用此台机器的8080和9600端口,需要在hosts中添加 {轻量配置中心公网 ip} jmenv.tbsite.net。如果此台机器是多网卡的,可启动脚本startup.bat或startup.sh中添加启动参数: -Daddress.server.ip={指定的 IP 地址};通过 -Dhsf.server.ip参数指定要注册服务的IP。 EDAS 服务限流的限流规则(限流规则仅适用于服务提供者)能够从QPS和线程两个维度进行配置。可进行HSF限流和HTTP限流。 EDAS 提供了从响应时间维度对降级规则(降级规则仅仅适合服务消费者)的配置。 EDAS 鹰眼监控系统能够分析分布式系统的每一次系统调用、消息发送和数据库访问。主要包括应用拓扑(可查看调用拓扑和流量QPS),调用链查询(可查看慢业务和出错业务),调用链详情(基于TraceId查询)。 EDAS 提供报警功能,但目前只有短信与邮件通知的方式,报警联系人只能是主账号或者子账号。 EDAS 的应用主要分为两种类型:中间件服务化应用(JAR/WAR包类型的普通应用和Docker应用)和 Kubernetes 应用。Kubernetes应用只支持VPC网络。 EDAS 的应用部署类型有两种 : ECS独占实例(在一台独立的ECS机器上,仅允许部署单独一个应用),Docker实例(单个应用在同一ECS上只能部署一个实例),所以一台ECS可以部署多个实例。 EDAS 能够针对应用的服务调用情况,对服务的QPS、响应时间(RT)和出错率进行全方面的监控。 EDAS 能够针对应用的运行状态,对机器的CPU、内存、负载(Load)、网络和磁盘等基础指标进行详细的监控。EDAS还提供容器监控功能(应用诊断)。基础监控(可提供以应用为维度的数据)面向的是机器,容器监控面向是应用所在的容器。基础监控存在时延,容器监控基本是实时的。 EDAS 提供弹性伸缩功能来根据集群内服务器的CPU、RT和Load三个指标实现自动的扩容或者缩容。 EDAS 对应用的生命周期管理,包括创建、部署、启动/停止和删除(应用删除不可恢复)。可设置JVM参数,Tomcat参数,可对应用的实例分组(可按分组部署应用,添加实例到分组),可配置负载均衡。可配置健康检测URL。 EDAS 包含两种集群:Swarm(部署普通应用和Docker应用)和Kubernetes集群(部署Kubernetes应用)。 EDAS 的配置推送分为全局配置推送和应用内部的配置推送。全局配置推送能操作该用户的所有配置信息,应用内的配置推送只能操作该应用所属的配置信息。一个配置信息由三元组(group、DataId、Content)组成。 EDAS 提供主子账号体系,付费账号都是主账号(拥有EDAS所有资源,所有权限),但不是所有的主账号都是付费账号。1个付费账号最多能绑定5个主账号。RAM子账号由主账号在RAM系统中创建,子账号名要在主账号内唯一。RAM账号有两种授权方式 : RAM授权,EDAS授权(两种方式互斥,有了RAM授权,那么就不能在EDAS中授权),主账号可以对绑定的子账号(用户)进行权限分配、资源分配等。应用的授权只能是主账号对子账号进行授权。 EDAS 的资源主要是指云服务器ECS(Elastic Compute Service)、负载均衡SLB(Server Load Balancer)、专有网络VPC(Virtual Private Cloud)这三类。 VPC环境调用链和监控数据需要有访问请求流量才会产生,如果无客户访问网站,
本文所有 shell 命令均在阿里云ECS服务器上测试过,以确保每行代码都是百分百可用的。测试使用的服务器配置信息如下:
"你到底在说什么啊,我K8s的ecs节点要访问clb的地址不通和本地网卡有什么关系..." 气愤语气都从电话那头传了过来,这时电话两端都沉默了。过了好一会传来地铁小姐姐甜美的播报声打断了刚刚的沉寂「乘坐地铁必须全程佩戴口罩,下一站西湖文化广场...」。
iptables可以设置不同的规则,并且它把规则按用途进行分类,分成了4个表,分别是
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异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 服务器相关的知识点:http://www.cnblogs.com/dunitia
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在过去的一年或者2年,我们谈了太多的容器技术,尤其是Docker,目前,Docker 和以其为代表的容器技术的热度已经改过了之前的 OpenStack。Adrian Cockroft将微服务架构与Docker容器的结合视为一种“颠覆”。原因十分明显:当与容器结合使用时,微服务架构所具备的优势将被进一步放大。本系列文章将探讨当微服务遇到Docker会碰出怎样的火花。 构建微服务之开源技术Docker Docker 以及其所代表的容器技术的流行,即使因为软件技术的进步,更是由于其符合云计算对软件领域所带来新思想
### 5.根目录权限 777(部分目录 777)也会导致启动异常,或者 ssh 登陆异常。
Route就是用来显示、人工添加和修改路由表项目的。大多数主机一般都是驻留在只连接一台路由器的网段上。由于只有一台路由器,因此不存在使用哪一台路由器将数据包发表到远程计算机上去的问题,该路由器的IP地址可作为该网段上所有计算机的缺省网关来输入。 但是,当网络上拥有两个或多个路由器时,你就不一定想只依赖缺省网关了。实际上你可能想让你的某些远程IP地址通过某个特定的路由器来传递,而其他的远程IP则通过另一个路由器来传递。
细节方面可通过访问官网找元数据访问触发说明,阿里云示例: https://help.aliyun.com/zh/ecs/user-guide/manage-instance-metadata
3.session 共享:利用专门的session服务器存储session, 应用程序链接session服务器获取session
系统启动的时候,按下‘e’键进入grub编辑界面,编辑grub菜单,选择“kernel /vmlinuz-2.6.23.1-42.fc8 ro root=/dev/vogroup00/logvol00 rhgb quiet” 一栏,按‘e’键进入编辑,在末尾增加enforcing=0,即: kernel /vmlinuz-2.6.23.1-42.fc8 ro root=/dev/vogroup00/logvol00 rhgb quiet enforcing=0 按‘b’键继续引导,OK顺利前进。
作为一名以Windows平台为主的开发者,在接触和使用Linux系统的过程中总会遇到一系列的问题。每当这时候,我相信大部分人是和我一样的处理办法,就是网上各种搜索尝试直到问题解决为止,而有些问题,前后不止会遇到一次 ,每次遇到每次搜索。因为在Linux上基本都是使用命令行操作,各种命令、工具、配置、路径等等不可能完全记得住,借助搜索引擎也是可以理解,但是网上的东西杂乱无章,开放性的问题(例如网络不通)通常难以匹配到完美的解决办法,总结一套自己的办法就显得尤为重要了。网络配置和ssh服务是Linux非常基础的功能,很多时候这2个东西搞不起来后面的事情都进行不下去,趁着最近又重新把这部分实践了一次,中间也遇到了一些问题,这里记录一下过程以防日后再次掉坑。
谈到“异地组网”这个问题,其实已经有很多成熟的解决方案,包括最简单的拉光纤物理相连、向日葵异地组网等等。这些解决方案虽然稳定性和使用体验都极度让人舒适,但是实现的代价略微有点大,尤其财大气粗的光纤物理直接相连。不过对于某些大公司的异地数据中心互联,这仍然是最被认可的解决方案。至于向日葵异地组网,有点类似于把远程服务环境和本地环境同时连入一个网络,然后在形式上实现局域网化。由于这一解决方案往往依赖于一个由第三方提供的中心节点服务,这种局域网的带宽、速度和使用体验很大程度上受限于购买的套餐级别。那么,是否存在一种造价较低,速度和使用体验都较佳的解决方案呢?答案自然是存在的,只是有点曲线而已。
vmware是一款运行在windows系统上的虚拟机软件,可以虚拟出一台计算机硬件,方便安装各类操作系统。如Windows、macos、linux、unix等等。
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
编者按:本文作者是国外一位用 Rust 编程语言开发游戏的开发者,这位作者和他的朋友两人成立了一家小型独立游戏开发工作室,在过去几年中他们致力于开发跨不同引擎的各种游戏。 他们热爱游戏,并在编程和创建各种应用程序(网络或桌面应用程序)方面拥有丰富的经验。他们用 Rust 构建了自己的引擎,称为 Comfy Engine,用于他们的游戏。本文就讲述了他们这三年来使用 Rust 编程语言开发游戏的心路历程。下列内容为 InfoQ 翻译并整理。
在使用ECS服务器时,发现网络流量异常,或者发现服务器有异常向外发包行为,可使用抓包工具抓取网络流量包,分析流量包的特征,看看这些流量包来自哪里,或者发向哪里了。根据这些信息,可进一步诊断异常。
当我们尝试去理解 Kubernetes 集群工作原理的时候,控制器肯定是一个难点。这是因为控制器有很多,具体实现大相径庭;且控制器的实现用到了一些较为晦涩的机制,不易理解。但是,我们又不能绕过控制器,因为它是集群的“大脑”。
Rinetd是为在一个Unix和Linux操作系统中为重定向传输控制协议(TCP)连接的一个工具。Rinetd是单一过程的服务器,它处理任何数量的连接到在配置文件etc/rinetd中指定的地址/端口对。尽管rinetd使用非闭锁I/O运行作为一个单一过程,它可能重定向很多连接而不对这台机器增加额外的负担。
nat表应用 A机器两块网卡ens33(192.168.202.130)、ens37(192.168.100.1),ens33可以上外网,ens37仅仅是内部网络,B机器只有ens37(192.168.100.100),和A机器ens37可以通信互联。 需求1:可以让B机器连接外网 A机器上打开路由转发 echo "1">/proc/sys/net/ipv4/ip_forward A上执行 iptables -t nat -A POSTROUTING -s 192.168.100.0/24 -o ens33
今天真的是很丧的一天,早上来到公司写了一会代码,需要用xshell时发现,以前都能打开的xshell突然出问题了。如下截图…于是想着重启看看。我的天,重启之后,网卡没了,接着就是死活连不上网,不管设置什么都连接不上网,驱动也装不上去,反正就是十八般武艺全用上了(博主可能比较菜),都没作用,于是请人,反正弄了半天,给我放个大招,重装系统 。重装系统肯定就好了,可是环境都没了,开始一点点的配环境。顺便找了一个国产软件替代xshell,提起xshell都是泪。
现在服务器主流都是Linux系统,主流发行版是CentOS,最新的CentOS版本号是7.3,我公司使用的是CentOS6.5,所以,我还是主要去学习6.x版本的CentOS。桌面版的Linux系统中,Ubuntu的使用比较多,我也是安装了最新版的Ubuntu16.10 LTS,在之后的学习和使用中,我主要是说的CentOS6.x和Ubuntu16.10这两个版本。
20多天前的事情了,到今天才写这篇文章,是要确认问题确实被我解决了,免得误导大家。
iptables filter表案例: iptables小案例 vi /usr/local/sbin/iptables.sh //加入如下内容 #! /bin/bash ipt="/usr/
之前收到腾讯云提醒,服务器要到期了,由于之前是使用学生机 1 元 1 个月的机器,资格到期了也就无法续费了,所以又重新购买了一台机器
Docker网络作用:容器间的互联和通信以及端口映射,容器IP变动时候可以通过服务名直接网络通信而不受到影响
LVS在基本的生产环境中,都会同时运行在二台硬件相近的服务器上:LVS Router(主 LVS ),一个作为备份LVS(备份 LVS )。 主 LVS 服务器在网站的前端起二个作用:
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
注释掉cert和key(客户端不需要crt和key文件,但是需要服务器的CA证书)
“ Hypervisor、KVM、OpenStack、Docker、K8S...这些热词相信你或多或少的听到过,这些都属于云计算范畴。今天我将从宏观的角度看这几个名词和它们之间的关系,简单分享企业云上常见架构。让我们开始吧!”
ip route 指令对路由的修改不能保存,重启就没了。把 ip route 指令写到 /etc/rc.local 也是徒劳的。
作者简介:曾任职于阿里巴巴,每日优鲜等互联网公司,任技术总监。15年电商互联网经历。
打开电脑,发现不能上网,先查看本地连接是否正常,有线或者无线,确认已连接的前提下,按下”Win”键+R,在弹出的运行框中输入cmd,即可进入命令行模式,输入ipconfig /all能显示所有网卡的详细配置情况
本人最近淘了ThinkPad二手笔记本 X250、T450给小孩练习指法用,这2款笔记本硬件大致一样,先在X250上做好系统和调优设置,然后进行了Ghost备份,通过网线直连2台笔记本想快速传输几十G大的.gho文件从X250传到T450,结果发现网速只有100Mbps。发现得这样设置:
主动模式和被动模式 主动或者被动是相对客户端来讲的 被动模式,服务端会主动连接客户端获取监控项目数据,客户端被动地接受连接,并把监控信息传递给服务端 主动模式,客户端会主动把监控数据汇报给服务端,服务
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。
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