kubernetes
-
GitLab Runner 资源限制：精细化控制你的 CI/CD
GitLab Runner 资源限制：精细化控制你的 CI/CD 在使用 GitLab CI/CD 的过程中，你可能会遇到资源限制的问题。你的构建任务可能因为内存不足而崩溃，或者因为 CPU 占用率过高而导致整个 CI/CD 流程缓慢...
-
云原生架构是什么？它的优势与应用场景解析
随着云计算的广泛应用，云原生架构（Cloud Native Architecture）应运而生。它是一种专为云环境设计的软件开发和交付方法，使得企业能够充分利用云的灵活性和可扩展性。那么，云原生架构到底是什么呢？ 云原生架构的定义 ...
-
如何选择合适的服务注册中心以优化你的应用性能？
在现代微服务架构中，服务注册中心的重要性不言而喻。它使得服务之间可以动态发现彼此，提高了系统的灵活性和可扩展性。但面对众多的服务注册中心选择，我们该如何挑选最合适的一款呢？让我们从几个关键方面来分析。 1. 性能与扩展性 服务注册...
-
为什么Eureka迁移到Consul会引发注意？
引言 在当今快速发展的微服务架构中，服务发现是至关重要的一环。众所周知，Netflix的Eureka是广泛应用的服务发现工具。然而，最近引起广泛关注的是Eureka的迁移至Consul这一话题。究竟是什么原因让这一转变如此引人注目？ ...
-
Ribbon与Istio在微服务负载均衡中的优缺点分析及实际案例说明
在微服务架构中，负载均衡是保证服务高可用性和性能的关键技术。本文将对比分析Ribbon和Istio在微服务负载均衡中的优缺点，并结合实际案例进行说明。 Ribbon Ribbon是Netflix开源的负载均衡器，常用于Spring...
-
如何在Istio中实现流量管理以优化服务网格的性能？
在当今的云原生环境中， Istio 作为一款流行的服务网格技术，正逐渐成为微服务应用的必备利器。通过灵活的流量管理措施，Istio能够优化整体的服务性能与可靠性。然而，对于许多开发者和运维人员而言，如何有效地在Istio中实现流量管理仍然...
-
从应急响应到智能协同：解析离散制造业中动态调度的六大进化阶段
在浙江某汽配厂的注塑车间里,厂长李建国正盯着大屏上跳动的红色警报发愁——3号机的模具温度突然异常波动,如果不及时调整后续工序参数,整条产线的质量合格率将下降15%。十年前遇到这种情况至少需要停工检修两小时,但现在他们的智能排程系统已经自动...
-
Java 数据库连接池优化指南：从入门到精通，解决实际问题
嘿，大家好！我是老码农张三，今天咱们聊聊 Java 开发中一个绕不开的话题——数据库连接池。数据库连接池就像咱们的后勤保障部门，负责管理数据库连接，避免频繁地创建和销毁连接，从而提高性能。但是，如果连接池没用好，反而会成为系统瓶颈，导致各...
-
Prometheus告警抑制：别再让无效告警淹没你！
“告警疲劳”是每个运维工程师的噩梦。半夜被夺命连环call叫醒，结果发现是无关紧要的告警，这种心情，谁懂？！Prometheus的告警机制虽然强大，但如果配置不当，很容易产生大量无效告警，让你疲于奔命。 别担心，今天我们就来聊聊Pro...
-
深入理解Alertmanager的分组机制：如何通过标签优化报警通知
Alertmanager是Prometheus生态系统中的关键组件，负责处理和管理由Prometheus生成的报警。在实际应用中，尤其是大规模微服务架构中，报警的数量可能非常庞大。为了有效管理和减少重复信息的噪音，Alertmanager...
-
Alertmanager 报警分组：告别“狼来了”，微服务体系下的报警降噪之道
“狼来了”的故事大家都听过，如果报警太多，大家就会麻木，真正的问题反而会被淹没。在微服务架构下，服务数量众多，监控指标更是海量，如果每个指标都直接报警，运维团队很快就会被报警短信、邮件淹没，疲于奔命，甚至产生“报警疲劳”，导致真正重要的报...
-
Alertmanager抑制规则深度解析：告别告警风暴，做个安静的美男子
告别告警风暴，做个安静的美男子：Alertmanager抑制规则深度解析 “喂，110吗？我的服务器又双叒叕告警了！” 相信不少运维小伙伴都经历过类似的“午夜惊魂”。面对海量的告警信息，我们常常感到疲惫不堪，甚至麻木。更可怕的是，...
-
深入解析Alertmanager抑制规则的配置与实践
Alertmanager抑制规则的作用 Alertmanager作为Prometheus生态系统中的重要组件，主要用于告警的管理和分组。其抑制规则（Inhibition Rules）的作用在于减少冗余告警。例如，当某个主机宕机时，可能...
-
Alertmanager 抑制规则深度解析：equal、source_matchers 与 target_matchers 实战避坑指南
大家好，我是你们的 SRE 伙伴，昵称“容器老司机”。今天咱们来聊聊 Alertmanager 的抑制规则，特别是其中的 equal 、 source_matchers 和 target_matchers 这三个参数。相信不少用过...
-
Redis 分布式锁设计：如何同时防死锁与“脑裂”
在分布式系统里，当多个服务实例需要访问同一个共享资源时，为了避免数据不一致或者操作冲突，我们通常需要一把“锁”来保证同一时间只有一个实例能操作。Redis 因为其高性能和原子操作特性，经常被用来实现分布式锁。但这事儿没那么简单，一不小心就...
-
K8s云原生应用中，Etcd能否作为高性能分布式锁服务？深度解析其原理与实践
在云原生应用，尤其是基于Kubernetes（K8s）的微服务架构中，分布式锁是实现并发控制、资源互斥的关键机制。面对传统分布式锁组件的部署和运维复杂性，我们自然会思考：能否利用K8s的核心组件Etcd来实现这一目标？毕竟Etcd作为K8...
-
微服务跨云通信：告别VPN，探索轻量级传输层安全策略
在现代云原生架构中，微服务部署在不同的VPC（虚拟私有云）乃至不同的云账号下已是常态。当这些微服务需要调用远程数据库、消息队列或其他服务时，数据在网络中的传输安全就成了亟待解决的核心问题。你提到传统的VPN或专线方案成本高昂且管理复杂，确...
-
如何设计一个面向环保的物联网监测平台：从数据采集到可视化共享
你好，作为一名同样关注环保、热爱科技的志愿者，我非常理解你希望利用物联网（IoT）技术来提升环境治理效率的愿景！设计一个兼具多维数据采集、GIS集成、数据共享与可视化、公众查阅以及高安全隐私性的物联网平台，这确实是一个非常有意义且复杂的工...
-
非生产环境下的混沌工程：如何确保实验影响范围可控又安全？
各位同行，大家好！我是“稳稳当当李工”。最近有朋友问到，在非生产环境里做混沌工程实验时，怎么才能避免“玩脱了”，不小心影响到其他关键服务或数据？这个问题问得特别好，因为即使是非生产环境，咱们也得对系统和数据负责。今天就来聊聊我的心得体会。...
-
系统太“稳定”？别急，你的混沌工程实验可能需要这样优化！
最近看到有朋友说，团队尝试了混沌工程实验，但结果不尽如人意，要么故障注入不进去，要么系统“稳如老狗”，什么问题也发现不了。这确实是很多初次尝试混沌工程的团队会遇到的情况，别担心，这不是你家系统太完美，很可能是我们的实验设计还有提升空间。 ...
