首页 文章 精选 留言 我的

Dragonfly 在 Kubernetes 多集群环境下分发文件和镜像

2023-08-30 865

作者简介

戚文博（百蓦）

Dragonfly Maintainer，蚂蚁集团软件工程师

主要负责「基于 P2P 的文件分发以及镜像加速系统」。

本文 2036 字 阅读 8 分钟

Dragonfly 提供高效、稳定、安全的基于 P2P 技术的文件分发和镜像加速系统，并且是云原生架构中镜像加速领域的标准解决方案以及最佳实践。现在为云原生计算机基金会（CNCF）托管作为孵化级（Incubating）项目。

文章主要阐述如何在多集群环境下部署 Dragonfly。一个 Dragonfly 集群管理一个单独网络环境的集群，如果有两个集群是相互隔离的网络环境，就需要有两个 Dragonfly 集群管理各自的集群。

推荐用户在多 Kubernetes 集群场景下，使用一个 Dragonfly 集群管理一个 Kubernetes 集群，二者 1:1 关系。并且使用一个中心化的 Manager 服务去管理多个 Dragonfly 集群。因为对于 Dragonfly，一个 Dragonfly 集群中的所有 Peers 只能在当前 Dragonfly 集群内 P2P 传输数据，所以一定要保证一个 Dragonfly 集群中的所有 Peers 网络是互通的。那么如果一个 Dragonfly 集群管理一个 Kubernetes 集群，那么代表集群内的 Peers 只在 Kubernetes 集群维度进行 P2P 传输数据。

图片

准备 Kubernetes 集群

如果没有可用的 Kubernetes 集群进行测试，推荐使用 Kind[1]。

创建 Kind 多节点集群配置文件 kind-config.yaml，配置如下:

kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
nodes:
  - role: control-plane
  - role: worker
    extraPortMappings:
      - containerPort: 30950        
        hostPort: 8080    
    labels:      
      cluster: a  
  - role: worker    
    labels:      
      cluster: a  
  - role: worker    
    labels:      
      cluster: b  
  - role: worker    
    labels:      
      cluster: b

使用配置文件创建 Kind 集群：

    kind create cluster --config kind-config.yaml

切换 Kubectl 的 context 到 Kind 集群：

    kubectl config use-context kind-kind

Kind 加载 Dragonfly 镜像

下载 Dragonfly latest 镜像：

    docker pull dragonflyoss/scheduler:latest
    docker pull dragonflyoss/manager:latest
    docker pull dragonflyoss/dfdaemon:latest

Kind 集群加载 Dragonfly latest 镜像：

    kind load docker-image dragonflyoss/scheduler:latest
    kind load docker-image dragonflyoss/manager:latest
    kind load docker-image dragonflyoss/dfdaemon:latest

创建 Dragonfly 集群 A

创建 Dragonfly 集群 A，应该使用 Helm 在当前集群内安装中心化的 Manager、Scheduler、Seed Peer、Peer。

基于 Helm Charts 创建 Dragonfly 集群 A

创建 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 A 的配置文件 charts-config-cluster-a.yaml，配置如下：

    containerRuntime:
      containerd:
        enable: true
        injectConfigPath: true
        registries:     
          - 'https://ghcr.io'
    
    scheduler:  
      image: dragonflyoss/scheduler  
      tag: latest  
      nodeSelector:    
        cluster: a  
      replicas: 1  
      metrics:    
        enable: true  
      config:    
        verbose: true   
        pprofPort: 18066
    
    seedPeer:  
      image: dragonflyoss/dfdaemon  
      tag: latest  
      nodeSelector:    
        cluster: a  
      replicas: 1  
      metrics:    
        enable: true  
      config:    
        verbose: true   
        pprofPort: 18066
    
    dfdaemon:  
      image: dragonflyoss/dfdaemon  
      tag: latest  
      nodeSelector:    
        cluster: a  
      metrics:    
        enable: true  
      config:    
        verbose: true    
        pprofPort: 18066
    
    manager:  
      image: dragonflyoss/manager  
      tag: latest  
      nodeSelector:   
        cluster: a  
      replicas: 1  
      metrics:   
        enable: true 
      config:   
        verbose: true  
        pprofPort: 18066
    
    jaeger: 
      enable: true

使用配置文件部署 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 A：

    $ helm repo add dragonfly https://dragonflyoss.github.io/helm-charts/
    $ helm install --wait --create-namespace --namespace cluster-a dragonfly dragonfly/dragonfly -f charts-config-cluster-a.yaml
    NAME: dragonfly
    LAST DEPLOYED: Mon Aug  7 22:07:02 2023
    NAMESPACE: cluster-a
    STATUS: deployed
    REVISION: 1
    TEST SUITE: None
    NOTES:
    1. Get the scheduler address by running these commands:  
      export SCHEDULER_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-a -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=scheduler" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})   
      export SCHEDULER_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-a $SCHEDULER_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")  
      kubectl --namespace cluster-a port-forward $SCHEDULER_POD_NAME 8002:$SCHEDULER_CONTAINER_PORT  
      echo "Visit http://127.0.0.1:8002 to use your scheduler"
      
    2. Get the dfdaemon port by running these commands:  
      export DFDAEMON_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-a -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=dfdaemon" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})  
      export DFDAEMON_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-a $DFDAEMON_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}") 
      You can use $DFDAEMON_CONTAINER_PORT as a proxy port in Node.
      
    3. Configure runtime to use dragonfly:  
      https://d7y.io/docs/getting-started/quick-start/kubernetes/

    4. Get Jaeger query URL by running these commands:  
      export JAEGER_QUERY_PORT=$(kubectl --namespace cluster-a get services dragonfly-jaeger-query -o jsonpath="{.spec.ports[0].port}")  
      kubectl --namespace cluster-a port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:$JAEGER_QUERY_PORT  
      echo "Visit http://127.0.0.1:16686/search?limit=20&lookback=1h&maxDuration&minDuration&service=dragonfly to query download events"

检查 Dragonfly 集群 A 是否部署成功：

    $ kubectl get po -n cluster-a
    NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS      AGE
    dragonfly-dfdaemon-7t6wc             1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-dfdaemon-r45bk             1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-jaeger-84dbfd5b56-fmhh6    1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-manager-75f4c54d6d-tr88v   1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-mysql-0                    1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-redis-master-0             1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-redis-replicas-0           1/1     Running   1 (2m ago)    3m18s
    dragonfly-redis-replicas-1           1/1     Running   0             96s
    dragonfly-redis-replicas-2           1/1     Running   0             45s
    dragonfly-scheduler-0                1/1     Running   0             3m18s
    dragonfly-seed-peer-0                1/1     Running   1 (37s ago)   3m18s

创建 Manager REST 服务的 NodePort Service 资源

创建 Manager REST 服务的配置文件 manager-rest-svc.yaml，配置如下：

    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:  
      name: manager-rest  
      namespace: cluster-a
    spec:  
      type: NodePort   
      ports:    
        - name: http     
        nodePort: 30950 
        port: 8080 
      selector:  
        app: dragonfly  
        component: manager 
        release: dragonfly

使用配置文件创建 Manager REST 服务的 Service 资源：

    kubectl apply -f manager-rest-svc.yaml -n cluster-a

访问 Manager 控制台

使用默认用户名 root，密码 dragonfly 访问 localhost:8080 的 Manager 控制台地址，并且进入控制台。

图片

图片

在 Dragonfly Manager 部署成功后，默认情况下 Dragonfly Manager 在第一次启动的时候，如果没有任何集群，那么会自动创建集群 A 的记录。用户可以点击 Manager 控制台看到集群 A 的详细信息。

图片

创建 Dragonfly 集群 B

创建 Dragonfly 集群 B，需要在 Manager 控制台首先创建 Dragonfly 集群记录，然后再使用 Helm 安装 Scheduler、Seed Peer 和 Peer。

Manager 控制台创建 Dragonfly 集群 B 的记录

点击 ADD CLUSTER 按钮创建集群 B 的记录，注意 IDC 设置为 cluster-2 使其能够跟后面 Peer 配置文件中 IDC 值为 cluster-2 的 Peer 相匹配。

图片

创建 Dragonfly 集群 B 记录成功。

图片

使用 Scopes 配置区分 不同 Dragonfly 集群

Cluster 管辖的 Scopes 信息。Peer 会根据 Dfdaemon 启动的配置文件 host.idc、host.location 以及 host.advertiseIP 的内容上报给 Manager。然后 Manager 选择跟 Cluster Scopes 中 IDC、Location 以及 CIDRs 匹配的 Cluster。被选中的 Cluster 会提供自身的 Scheduler Cluster 和 Seed Peer Cluster 对当前 Peer 进行服务。这样可以通过 Scopes 来区分不同 Cluster 服务的 Peer 群，在多集群场景中非常重要。Peer 的配置文件可以参考文档 dfdaemon config[2]。

如果 Peer 的 Scopes 信息和 Dragonfly 集群匹配，那么会优先使用当前 Dragonfly 集群的 Scheduler 和 Seed Peer 提供服务。也就是说当前 Dragonfly 集群内的 Peer 只能在集群内部进行 P2P 传输数据。如果没有匹配的 Dragonfly 集群，那么使用默认的 Dragonfly 集群提供服务。

Location: Cluster 需要为该 Location 的所有 Peer 提供服务。当对 Peer 配置中的 Location 与 Cluster 中的 Location 配时，Peer 将优先使用 Cluster 的 Scheduler 和 Seed Peer。用“|”分隔，例如“地区|国家|省|城市”。

IDC: Cluster 需要服务 IDC 内的所有 Peer。当 Peer 配置中的 IDC 与 Cluster 中的 IDC 匹配时，Peer 将优先使用 Cluster 的 Scheduler 和 Seed Peer。IDC 在 Scopes 内的优先级高于 Location。

CIDRs: Cluster 需要为 CIDR 中的所有 Peer 提供服务。当 Peer 启动时，将在 Peer 配置中使用 Advertise IP，如果 Peer 配置中的 Advertise IP 为空， 则 Peer 将自动获取 Expose IP 作为 Advertise IP。当 Peer 上报的 IP 与 Cluster 中的 CIDR 匹配时，Peer 将优先使用 Cluster 的 Scheduler 和 Seed Peer。CIDR 在 Scopes 内的优先级高于 IDC。

基于 Helm Charts 创建 Dragonfly 集群 B

创建 Helm Charts 文件的内容可以在 Manager 控制台对应的 Dragonfly 集群信息详情中查看。

图片

  • Scheduler.config.manager.schedulerClusterID 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 Scheduler cluster ID 值。

  • Scheduler.config.manager.addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。

  • seedPeer.config.scheduler.manager.seedPeer.clusterID 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 Seed peer cluster ID 值。

  • seedPeer.config.scheduler.manager.netAddrs[0].addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。

  • dfdaemon.config.host.idc 是 Manager 控制台的 cluster-2 集群信息中的 IDC 值。

  • dfdaemon.config.scheduler.manager.netAddrs[0].addr 是 Manager 的 GRPC 服务地址。

  • externalManager.host 是 Manager 的 GRPC 服务的 Host。

  • externalRedis.addrs[0] 是 Redis 的服务地址。

创建 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 B 的配置文件 charts-config-cluster-b.yaml，配置如下:

containerRuntime:
  containerd:
    enable: true
    injectConfigPath: true
    registries:
      - 'https://ghcr.io'

scheduler:
  image: dragonflyoss/scheduler
  tag: latest
  nodeSelector:
    cluster: b
  replicas: 1
  config:
    manager:
      addr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003
      schedulerClusterID: 2

seedPeer:
  image: dragonflyoss/dfdaemon
  tag: latest
  nodeSelector:
    cluster: b
  replicas: 1
  config:
    scheduler:
      manager:
        netAddrs:
          - type: tcp
            addr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003
        seedPeer:
          enable: true
          clusterID: 2

dfdaemon:
  image: dragonflyoss/dfdaemon
  tag: latest
  nodeSelector:
    cluster: b
  config:
    host:
      idc: cluster-2
    scheduler:
      manager:
        netAddrs:
          - type: tcp
            addr: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local:65003

manager:
  enable: false

externalManager:
  enable: true
  host: dragonfly-manager.cluster-a.svc.cluster.local
  restPort: 8080
  grpcPort: 65003

redis:
  enable: false

externalRedis:
  addrs:
    - dragonfly-redis-master.cluster-a.svc.cluster.local:6379
  password: dragonfly

mysql:
  enable: false

jaeger:
  enable: true

使用配置文件部署 Helm Charts 的 Dragonfly 集群 B:

$ helm install --wait --create-namespace --namespace cluster-b dragonfly dragonfly/dragonfly -f charts-config-cluster-b.yaml
NAME: dragonfly
LAST DEPLOYED: Mon Aug  7 22:13:51 2023
NAMESPACE: cluster-b
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
NOTES:
1. Get the scheduler address by running these commands:
  export SCHEDULER_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-b -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=scheduler" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})
  export SCHEDULER_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-b $SCHEDULER_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")
  kubectl --namespace cluster-b port-forward $SCHEDULER_POD_NAME 8002:$SCHEDULER_CONTAINER_PORT
  echo "Visit http://127.0.0.1:8002 to use your scheduler"

2. Get the dfdaemon port by running these commands:
  export DFDAEMON_POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace cluster-b -l "app=dragonfly,release=dragonfly,component=dfdaemon" -o jsonpath={.items[0].metadata.name})
  export DFDAEMON_CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace cluster-b $DFDAEMON_POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")
  You can use $DFDAEMON_CONTAINER_PORT as a proxy port in Node.

3. Configure runtime to use dragonfly:
  https://d7y.io/docs/getting-started/quick-start/kubernetes/


4. Get Jaeger query URL by running these commands:
  export JAEGER_QUERY_PORT=$(kubectl --namespace cluster-b get services dragonfly-jaeger-query -o jsonpath="{.spec.ports[0].port}")
  kubectl --namespace cluster-b port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:$JAEGER_QUERY_PORT
  echo "Visit http://127.0.0.1:16686/search?limit=20&lookback=1h&maxDuration&minDuration&service=dragonfly to query download events"

检查 Dragonfly 集群 B 是否部署成功：

$ kubectl get po -n dragonfly-system
NAME                                READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dragonfly-dfdaemon-q8bsg            1/1     Running   0          67s
dragonfly-dfdaemon-tsqls            1/1     Running   0          67s
dragonfly-jaeger-84dbfd5b56-rg5dv   1/1     Running   0          67s
dragonfly-scheduler-0               1/1     Running   0          67s
dragonfly-seed-peer-0               1/1     Running   0          67s

创建 Dragonfly 集群 B 成功。

图片

使用 Dragonfly 在多集群环境下分发镜像

集群 A 中 Containerd 通过 Dragonfly 首次回源拉镜像

在 kind-worker Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-a port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 <http://127.0.0.1:16686/search >，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 A 内首次回源时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 1.47s。

集群 A 中 Containerd 下载镜像命中 Dragonfly 远程 Peer 的缓存

在 kind-worker2 Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker2 /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-a port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 <http://127.0.0.1:16686/search >，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 A 中命中远程 Peer 缓存时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 37.48ms。

集群 B 中 Containerd 通过 Dragonfly 首次回源拉镜像

在 kind-worker3 Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker3 /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-b port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 <http://127.0.0.1:16686/search >，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 B 中命中远程 Peer 缓存时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 4.97s。

集群 B 中 Containerd 下载镜像命中 Dragonfly 远程 Peer 的缓存

在 kind-worker4 Node 下载 ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5 镜像：

    docker exec -i kind-worker4 /usr/local/bin/crictl pull ghcr.io/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler:v2.0.5

暴露 Jaeger 16686 端口：

    kubectl --namespace cluster-b port-forward service/dragonfly-jaeger-query 16686:16686

进入 Jaeger 页面 <http://127.0.0.1:16686/search > ，搜索 Tags 值为 http.url="/v2/dragonflyoss/dragonfly2/scheduler/blobs/sha256:82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399?ns=ghcr.io" Tracing：

图片

Tracing 详细内容：

图片

集群 B 中命中远程 Peer 缓存时，下载 82cbeb56bf8065dfb9ff5a0c6ea212ab3a32f413a137675df59d496e68eaf399 层需要消耗时间为 14.53ms。

Dragonfly Star 一下✨：

https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

相关链接

[1]Kind：https://kind.sigs.k8s.io/

[2]dfdaemon config：https://d7y.io/zh/docs/next/reference/configuration/dfdaemon/

[3]Dragonfly 官网：https://d7y.io/

[4]Dragonfly Github 仓库：https://github.com/dragonflyoss/Dragonfly2

[5]Dragonfly Slack Channel（ #dragonfly on CNCF Slack）：https://cloud-native.slack.com/?redir=%2Fmessages%2Fdragonfly%2F

[6]Dragonfly Discussion Group:  dragonfly-discuss@googlegroups.com

[7]Dragonfly Twitter（ @dragonfly_oss）：https://twitter.com/dragonfly_oss

[8]Nydus Github 仓库: https://github.com/dragonflyoss/image-service

[9]Nydus 官网: https://nydus.dev/

推荐阅读

Dragonfly 发布 v2.1.0 版本!

Dragonfly 中 P2P 传输协议优化

蚂蚁 SOFAServerless 微服务新架构的探索与实践

超越边界：FaaS 的应用实践和未来展望

上一篇 下一篇
优秀的个人博客,低调大师

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/sofastack/blog/10105662

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

深度解析 PostgreSQL Protocol v3.0（一）

引言 PostgreSQL 使用基于消息的协议在前端（也可以称为客户端）和后端（也可以称为服务器）之间进行通信。该协议通过 TCP/IP 和 Unix 域套接字支持。 《深度解析PostgreSQL Protocol v3.0》系列技术贴，将带大家深度了解 PostgreSQL Protocol 3.0 版本（在 PostgreSQL 7.4 及更高版本中实现，有关早期协议版本的描述请参考 PostgreSQL 文档的早期版本，该系列文章不予赘述）相关的消息传输格式和格式码、消息支持的数据类型、消息的格式、协议交互流程、错误消息和通知消息、支持的子协议等，相关的代码解读基于 PostgreSQL 代码仓库的 REL_14_STABLE 分支。 PostgreSQL 单个服务器可以支持多个协议版本，可以接收和处理多个不同版本协议的客户端的请求消息。初始启动请求消息告诉服务器、客户端尝试使用的协议版本： 如果客户端请求的主要版本不受服务器支持，则连接将被拒绝（例如，如果客户端请求协议版本 4.0，而服务器端支持的协议版本不存在 4.0，此时就会发生这种情况）； 如果服务器不支持客户端请求的...
2023-08-30
306
上一篇

GaoNeng：我是如何为OpenTiny贡献新组件的？

本文共10076字，预计阅读20分钟 大家好啊，又是我GaoNeng。最近在给OpenTiny做贡献，感觉renderless这个架构还是挺有意思的，就贡献了一个color-picker组件，简单写篇文章稍微记录一下。 也欢迎朋友们给 TinyVue 开源项目点个 Star 🌟支持下： https://github.com/opentiny/tiny-vue 阅读完本文，你将会获得如下收获 HSV，HSL，HEX，RGB的区别 HSV色彩空间下，SV到XY的双向转换 ColorPicker 组件的实现原理 OpenTiny 新组件开发全流程 1 事情的起因 故事的发生非常的偶然。我在翻opentiny仓库issue的时候，偶然看到了这么一条 之前也在掘金上看过opentiny的介绍，感觉还不错，但是又抢不到组件。这一次终于让我抢到一个空闲组件了，于是我立刻就回复了。 2 初步分析 一般写组件前只考虑两个问题 长什么样 逻辑是什么 color-picker颜色选择组件用于在应用程序和界面中让用户选择颜色。它是一个交互式的元素，通常由一个色彩光谱、色相环和颜色值输入框组成，用户可以通过这...
2023-08-30
866
下一篇

相关文章

发表评论

资源下载

更多资源
Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

时间: 2026-04-11 大小: 211.28KB 下载: 56次
腾讯云软件源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

时间: 2026-04-11 大小: 1MB 下载: 9次
Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2026-04-24 大小: 189MB 下载: 6次
Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2025-12-03 大小: 9.84MB 下载: 39次
手机查看

扫码在手机上查看文章

扫描二维码，手机阅读更方便

热门标签
DeepSeek Jdk25 OpenAi HarmonyOS6 Nacos3 SpringBoot4 SpringCloud Docker Kubernetes Service Mesh Redis Gemini3 Rocky

欢迎您来访！

登录后，您将获得更多功能！
热门文章
联系我们

有任何问题或合作意向欢迎联系我们

Email: 99873273@qq.com

QQ: 99873273

用户登录
用户注册