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安装环境

ip	Docker Version	Kubernetes Version	硬件要求
192.168.1.11（master1）	19.03.8	v1.18.1	内存4G，双核CPU
192.168.1.12（master2）	19.03.8	v1.18.1	内存4G，双核CPU
192.168.1.13（master3）	19.03.8	v1.18.1	内存4G，双核CPU
192.168.1.100（VIP）

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安装环境

不支持centos8的系统

ip	服务	硬件要求
192.168.1.11（node1）	Docker（已安装）、kubernetes	内存4G，双核CPU
192.168.1.12（node2）	Docker（已安装）、kubernetes	内存4G，双核CPU
192.168.1.13（node3）	Docker（已安装）、kubernetes	内存4G，双核CPU

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安装环境

不支持centos8的系统（现在已经支持了）

ip	服务	硬件要求
192.168.1.11（node1）	Docker（已安装）、kubernetes	内存4G，双核CPU
192.168.1.12（node2）	Docker（已安装）、kubernetes	内存4G，双核CPU
192.168.1.13（node3）	Docker（已安装）、kubernetes	内存4G，双核CPU

大部分程序要求使用者输入一些信息，程序都把这些信息存储在列表或者字典等数据结构中。当程序关闭时，要保存这些信息，最简单的方式是使用模块json来存储数据。 模块json能将简单的 Python 数据结构转储到文件中，程序再次运行时加载文件中的数据。也可以将数据分享到其他程序。json格式也并非 Python 专用，也可以同步使用其他编程语言的程序使用。 json.dump()json.dum...

腾讯云产品信息

TKE：腾讯云容器服务，Kubernetes 版本：1.24.4，containerd 版本：1.6.9
Helm 版本：helm 3，本文采用 helm 方式部署 Harbor。参考：Helm安装和使用
Harbor 版本：1.11.1
COS：腾讯云对象存储
CFS：腾讯云文件存储（可理解为NFS）

当 Python 编写的程序发生异常时，程序会自动停止并抛出异常报告，Shell 也是这样的，如果使用一种方法来处理异常，可以做到跳过异常继续执行程序。

在 Python 中处理异常使用了 try-except 代码块处理。try-except 代码块让 Python 执行指定的操作，同时告诉 Python 发生异常时该怎么办。这样可以让程序发生异常后仍继续运行。

之前的十篇内容已经完成了 Python 的基础部分，接下来是对文件数据的处理以及分析，也是工作中会经常用到的技能。

没接触过任何语言之前，我了解到的类，好像只有 Java 和 C 里面才有，也觉得特别高大上，就像我第一次接触函数一样，函数可能好理解一点，类就是正儿八经的面对对象编程了。

公司内所有服务基本容器化结束，全都是Java，所以内存显得也尤为重要，有部分服务的内存交给了开发优化，优化之后，发现容器监控层面的wss会持续增长。这里说下内存的wss和rss，其实之前我也不懂，涉及以下几个概念。 VSS：Virtual Set Size 虚拟耗用的内存(包含与其他进程共享占用的虚拟内存），说实话我查到的资料，这个统计的内存没用，所以没看。RSS：Resident Set...

Prometheus将数据采集和报警分成了两个模块。报警规则配置在Prometheus Servers上，然后发送报警信息到AlertManger，然后我们的AlertManager就来管理这些报警信息，包括 silencing、inhibition，聚合报警信息过后通过 email、PagerDuty、HipChat、Slack 等方式发送消息提示。 部署完学习过程中也就明白了 Alert...

Prometheus 中存储的数据为时间序列，是由 Metric 的名字和一系列的标签(键值对)唯一标识的，不同的标签代表不同的时间序列，即通过指定标签查询指定数据 。不同的标签代表不同的时间序列，即通过指定标签查询指定数据。 指标+标签实现了查询条件的作用，可以指定不同的标签过滤不同的数据。 元数据标签(metadata)在被监控端纳入普罗米修斯里面定义了一些元数据标签 在Promethe...

PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中，包括对数据查询、可视化、告警处理当中。可以这么说，PromQL 是 Prometheus 所有应用场景的基础，理解和掌握 PromQL 是 Prometheus 入门的第一课。 up在 prometheus 的 gra...

使用 Prom 监控 Kubernetes 所需要哪些指标 节点资源指标 Node 数量 Pod 数量 资源对象状态 容器资源利用 … 节点资源指标可以通过，node_exporter 来获取，其他的指标需要通过 cAdvisor 和 kube-state-metrics ，其中 cAdvisor 是已经集成到 kubelet 中，可以通过 kubelet 的 API 地址直接获取指标的...

本文参考 Helm 官网编写，接近照抄，只是为了让自己更快吸收这些东西 在上一遍中，使用 helm create xxx 创建好了一个 chart 包的模板，生成的内容有关 go 模板的东西是看不懂的，至少我看不懂，比如 {{- toYaml . | nindent 8 }} {{- with .Values.nodeSelecto...

Helm 使用一种名为 charts 的包格式，一个 chart 是描述一组相关的 Kubernetes 资源的文件集合，单个 chart 可能用于部署简单的应用，比如 ETCD，或者复杂的应用，比如一个带有 HTTP 服务、数据库、缓存等等功能的完整 web 应用程序。 Charts 是创建在特定目录下面的文件集合，然后可以将它们打包到一个版本化的存档中来部署。 文件结构chart 被组织...

对于 Java 等需要预热的语言与框架而言，在容器刚启动的时候，有可能会出现分钟级别的CPU、内存飙高，其可能会造成HPA的误触发。 上面这句原话出自阿里云ACK服务文档，确实也是我在生产中遇到的问题，cpu 给高了吧，有点浪费资源，给低了吧，每次发版启动时就会触发 HPA，也会一直告警，很烦，一开始我以为配置在 HPA 里面，把 HPA 的文档都泛滥了，甚至对于 HPA 的使用更深了，也没...

随着 Prom 监控的体量越来越大，每次加入新的监控指标接口，都要手动的在 prometheus.yml 文件中添加内容，每次还要重新加载，维护管理起来也是鸡肋的存在，Prom 有原生支持的监控服务发现 Prom 常见的服务发现分为以下 3 种： 基于文件的服务发现 基于 Consul 的服务发现 基于 Kubernetes 的服务发现 基于文件的服务发现在 Prom 的配置文件中添加 ...

上一篇 中搭建好了 Prometheus Server，如何使用 Prometheus 来完成就监控的告警是本文来学习的。同样也是清晰明白监控流程的一个过程。 要监控一套服务，是要获取到服务的指标数据，一种方式是自己写接口，遵循 Prom 的数据模型进行指标的收集，另一种方式是使用社区维护的 exporter 获取指标数据。 想要看到炫酷美观的监控界面，可以搭配 Grafana 来做 Pro...