用户数从 0 到亿,我的 K8s 踩坑血泪史
作者 | 平名 阿里服务端开发技术专家
导读:容器服务 Kubernetes 是目前炙手可热的云原生基础设施,作者过去一年上线了一个用户数极速增长的应用:该应用一个月内日活用户从零至四千万,用户数从零到一亿的裂变式增长,充分享受了容器服务快速简便的扩容操作和高可用特性。作者使用容器服务 Kubernetes 集群将公司内系统完全上云 1 年多,本篇文章记录了其中的踩坑与优化记录。
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创建集群
创建集群时,做好规划,选择优化好的集群配置,可以大大减少后期运维工作,其中部分集群的配置在建立后再也没法修改或者修改极其麻烦。
集群规划
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快照技术使用
因为很多的快照技术都是在存储设备上(如基于磁盘阵列的、基于NAS的),所以很多快照方法都接触不到,本文主要是介绍我接触到COW和ROW两种快照原理的使用。 环境 LVM快照和ECS打快照环境:阿里云ECS:Intel Xeon(Cascade Lake) Platinum 82694c16g系统盘 40g ext4LVM卷 500g的SSD云盘 两个分区 500g的SSD云盘 整块磁盘Centos 7.6 内核:3.10.0-957.21.3.el7.x86_64 一、LVM逻辑卷快照的使用 LVM快照的原理是COW(copy on write),下面以迁移MongoDB为例(命令都是来自MongoDB官方文档)。 注意: 从MongoDB3.2开始,不再需要数据文件和journal log在同一个卷上,但是为了得到一致性备份,
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开源 OCR 工具 tesseract v4.1.0 的 Docker 镜像制作与使用
开源 OCR 工具 tesseract v4.1.0 的 Docker 镜像制作与使用 一 背景 在日常的一些工作中,偶尔也需要我们把图片转换为文字。目前大部分办公软件还无法实现类似的功能,因此遇到类似的问题时,我们只能自己动手解决。 Tesseract(识别引擎),一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR(Optical Character Recognition , 光学字符识别)引擎,与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,我们可以不断的训练的库,使图像转换文本的能力不断增强;如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。在 GitHub 上我们目前能看到的最新版本为:v4.1.0。 本文以 CentOS7.6.1810 为例对 Tesseract 的安装及使用进行演示。为了减少大家重复造轮子,本文已将安装过程整理为 Docker 镜像,需要的小伙伴直接使用文中的 Dockerfile 即可构建镜像,进而实现开箱即用。 二 镜像的构建过程 2.1 准备阶段 将 Dockerfile 及相关的资源包放到同...
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