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RabbitMQ系列(五)使用Docker部署RabbitMQ集群

使用Docker部署RabbitMQ集群 RabbitMQ系列文章 RabbitMQ在Ubuntu上的环境搭建 深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用 RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践 RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读 使用Docker部署RabbitMQ集群 你不知道的RabbitMQ集群架构全解 概述 本文重点介绍的Docker的使用,以及如何部署RabbitMQ集群,最基础的Docker安装,本文不做过多的描述,读者可以自行度娘。 Windows10上Docker的安装 因为本人用的是Windows系统,所有推荐一个不错的安装文章,详见:https://blog.csdn.net/xiaoping0915/article/details/75094857 注意:设置阿里云Docker Hub加速,配置Registry mirrors地址“https://j0andt2p.mirror.aliyuncs.com/”。 阿里云的镜像市场:https://dev.aliyun.com/search.html 下载RabbitMQ镜像 1...

从一份定义文件详解ELK中Logstash插件结构

概述 当下分布式系统的 日志收集、日志分析、日志处理、可视化 的热门技术栈方案当然非 ELK(ElasticSearch、Logstash、Kibana)莫属,从 L → E → K 构成了一条数据的 Pipeline管道: Logstash:与数据源对接,用于收集、过滤处理你的日志、事务或其他数据 ElasticSearch:是一个开源的,分布式 RESTful 搜索引擎,在 ELK中可以初略理解为数据存储的地方 Kibana:将 Elasticsearch 的数据分析并渲染为可视化的报表,便于高效分析 而且在我的前文《利用 ELK搭建 Docker容器化应用日志中心》之中,曾利用 ELK 搭建了一条数据管道,用作 Docker容器化应用的日志中心。 为什么先讲Logstash 作为与数据源 “直接对接” 的 Logstash,位置处于 ELK 数据管道的 最前端,其主要作用是 收集、过滤分析、输出 各种结构化或者非结构化的原始数据(典型的如日志数据),原始数据从 “无序变有序” 的重担就落在了Logstash的肩上了,因此其作用举足轻重。 说到Logstash,不得不说其中的 插件...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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