在阿里云容器服务上开发基于Docker的Spring Cloud微服务应用（九）-低调大师

在阿里云容器服务上开发基于Docker的Spring Cloud微服务应用（九）

2016-07-04 674

服务的部署和发布策略

本文为阿里云容器服务Spring Cloud应用开发系列文章的第九篇。前文讨论了如何开发基于Spring Cloud微服务应用，所有代码通过标准的Dockerfile构建成为不同的镜像，我们还要写docker-compose.yml来描述容器启动参数和容器之间的关系，这个文件也就是我们常说的部署模版文件。

一、在阿里云容器服务上开发Spring Cloud微服务应用

二、部署Spring Cloud应用示例

三、服务发现

四、服务间通信与集成

五、服务智能路由

六、集中配置管理

七、高可用和容错

八、监控和日志

九、服务的部署和发布策略（本文)

部署服务

在示例代码中有两个docker compose文件，一个是docker-compose.yml，另外一个是docker-compose.acs.yml。它们两者的区别是docker

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在阿里云容器服务上开发基于Docker的Spring Cloud微服务应用（八）

监控和日志监控和日志在微服务应用的日常开发运维中起到非常大的作用。我们在这里简单介绍一下将Spring Cloud应用部署到阿里云容器服务上后如何利用阿里云的监控和日志分析能力。本文为阿里云容器服务Spring Cloud应用开发系列文章的第八篇。一、在阿里云容器服务上开发Spring Cloud微服务应用二、部署Spring Cloud应用示例三、服务发现四、服务间通信与集成五、服务智能路由六、集中配置管理七、高可用和容错八、监控和日志(本文) 九、服务的部署和发布策略集中日志管理如果不做特殊配置，Spring Boot应用会将日志信息输出到stdout上。阿里云容器服务缺省会将容器的stdout集中起来在界面上展示，用户不用做任何配置即可使用。如果应用有文件日志输出，则可以在docker compose编排模版文件中通过aliy

2016-07-05

687

1：Spark的运行模式 2：Spark中的一些名词解释 3：Spark的运行基本流程 4：RDD的运行基本流程一：Spark的运行模式 Spark的运行模式多种多样，灵活多变，部署在单机上时，既可以用本地模式运行，也可以用伪分布模式运行，而当以分布式集群的方式部署时，也有众多的运行模式可供选择，这取决于集群的实际情况，底层的资源调度即可以依赖外部资源调度框架，也可以使用Spark内建的Standalone模式。对于外部资源调度框架的支持，目前的实现包括相对稳定的Mesos模式，以及还在持续开发更新中的hadoop YARN模式。在实际应用中，Spark应用程序的运行模式取决于传递给SparkContext 的Master环境变量的值，个别模式还需要依赖辅助的程序接口来配合使用，目前所支持的Master环境变量由特定的字符串或URL组成，如下： Local[N]：本地模式，使用N个线程 Local cluster[worker,core,Memory]：伪分布模式，可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量，以及每个工作节点所管理的CPU数量和内存尺寸 Spark://hos...

2016-07-05

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