mongodb生产部署文档,继上一篇mongodb-4.x shard cluster 搭建-复制集节点为单个节点-适合开发环境后。 本文主要记录了生产环境mongodb-shard集群部署的步骤与方法,提供快速安全搭建生产集群的配置。本文使用的mongodb版本为4.2,部署环境为centos7。 mongodb集群架构图 ? 相关文章 mongodb:实时数据同步(一) MongoDB-4.0 使用注意事项 MongoDB-4.0 生产部署建议 mongodb-4.x复制集数据同步(replica-set-sync)
VueJs为客户端语言,所以部署的时候是不需要基于nodejs或其他服务器运行环境,只需要像其他静态站点的方式发布就可以了,下面介绍一下VueJs具体发布的流程还有需要注意的点。
这是由于在生产服务器上对某些文件产生了改动,从远程仓库拉回新的版本会有冲突。 通常有以下两种办法: 1.保存生产服务器上的更改 git stash git pull origin master git stash pop 2.完全从远程仓库重新覆盖 git reset --hard
1 Kafka 基本概念和系统架构 在 Kafka 集群中存在以下几种节点角色: Producer:生产者,生产消息并推送到 Kafka 集群中。 3.5 文件系统 Kafka 在生产环境中建议部署在 Linux 操作系统上,根据官网的测试报告,XFS 的性能要强于 ext4,因此生产环境建议使用 XFS 文件系统。 5.3 部署 Zookeeper Kafka 官网提供的压缩包中包含了 Zookeeper 所需的文件,我们可以直接使用 Kafka 提供的文件来部署 Zookeeper。 当然你可以单独下载 Zookeeper 的安装包来部署。 Kafka in Production] (https://docs.confluent.io/platform/current/kafka/deployment.html) [Kafka(4)-kafka生产环境规划部署
针对生产环境发布新版本后有bug需要紧急修复的情况,协作流程思路:新建对应的hotfix补丁分支,相关开发人员基于hotfix分支进行bug修复,修复完毕验证无误后,同样通过Merge Request合并至主仓库 ,然后由hotfix分支构建重新发布至生产。 迭代结束后生产上线,上线后打tag,tag名:R-XYPJ-S-CAMS-0.11.0,tag名与JIRA中发布版本保持一致,随后每次发布变更小版本号。 2. 如果生产发现问题需要修复,建立分支B-R-XYPJ-S-CAMS-0.11.0,branch名以“B-”开头,后面加上JIRA发布版本,同时在GitLab上将分支设为受保护。 明确当前生产环境问题基于哪个branch进行修复, 可询问Master成员。例如, 当前bug修复分支为:B-R-XYPJ-S-CAMS-0.11.0。 2.
大纲1.RocketMQ生产集群部署和生产参数分析2.RocketMQ生产集群10wTPS压测3.RocketMQ生产级故障案例1.RocketMQ生产集群部署和生产参数分析(1)服务器数量4C8G阿⾥ 139.224.217.92,106.15.250.248,47.102.152.14,139.224.212.58(2)集群规划采取2台NameServer,2组MasterSlave Broker的部署结构 rocketmq/rocketmq-4.9.2解压后的包结构如下:$ lsbenchmark bin conf lib LICENCE NOTICE README.md接下来要选择⼀套集群模式来部署 2.RocketMQ生产集群10wTPS压测两台4核8G的Master机器,通过压测可以扛下4w写TPS。单台4核8G的Master可以扛下2w写TPS,但CPU负载已经很高了。 3.RocketMQ生产级故障案例(1)RocketMQ的VIP端⼝故障(2)completbleFuture不规范使⽤导致消费速率低(3)Producer发送消息失败问题(1)RocketMQ的VIP
部署选项 选择合适的硬件 优先使用SSD。 确认是本地存储还是远程存储,并作出相应的措施。 使用RAID来保护硬件缺陷和恢复方案。推荐使用RAID-10。 确保有足够的RAM来容纳索引,否则将对生产性能产生严重影响。 索引 索引会严重影响性能,要选择合适的索引。索引的字段最好不要更改。 相关文章 mongodb生产部署手册 mongodb:实时数据同步(一) MongoDB-4.0 使用注意事项 mongodb-4.x复制集数据同步(replica-set-sync) MongoDB
前言:在生产环境中部署flask,我们需要考虑的要素有很多,其中最重要的就是并发和高可用了。今天我们将会在这里详细的讲解到。当然可能水平有限,如有谬误之初,请不吝斧正。 当然我们将会从一个一无所有的Linux开始一步步的教大家安装Nginx ,uWSGI,MySQL(你的生产环境可能会用到这种数据库。) ,然后部署你的Flask应用,在我们的案例中,我们将会创建一个非常简单的Flask应用来进行访问验证。 下面我们就开始部署工作吧! 一般来说小应用(博客)在服务器上部署,这个配置应该是够了的。 启动它吧!
基础环境不做介绍,在django开发web项目完成后,一直使用django自带的服务器进行调试: python manage.py runserver 0.0.0.0:8080 这个服务器在开发时使用,实际生产则不能满足 ,要使用uwsgi把动态请求转给python执行,使用nginx处理静态请求,部署如下: 在开发环境中,收集python所需的安装包及其具体版本号: pip freeze > programlist.txt
部署得过程很简单,部署得核心在于,为什么要这样做,每一个参数代表什么意思,最终的目的是得了解,一些基概念性的东西。 uWsgi简介 说Uwsgi之前,先说一下Wsgi。 什么是Wsgi? 当然性能都不好,自带的Web Server更多的是本地测试用途,发布时则使用生产环境的WSGI Server或者是联合Nginx做Uwsgi。 实际部署过程 安装nginx yum install nginx Nginx安装完成之后安装uWsgi。
前言 看了我们之前的文章,相信小伙伴们对RocketMQ已经有了一个初步的了解,那么今天我们就来聊一聊具体如何来设计一套高可用的生产部署架构。 访问MQ的系统(生产者和消费者)的部署 一定会有大量的系统访问RocketMQ,因为RocketMQ就是为此而生的,有些系统自己本身既是生产者又是消费者,所以这些系统的部署也要考虑进去。 对这些系统部署的考虑,其实不应该是搞MQ的部门来考虑的,如果系统本身是自己公司的,可以提出一些建议,让生产者和消费者都集群化部署,保证高可用。 NameServer集群化部署,Broker集群化部署,还可以通过Dledger自动化切换主从,生产者消费者也是集群部署,随便挂了一台不受影响。 这样我们的RocketMQ的生产部署架构就算完成了。 好了,今天就说到这里,欢迎小伙伴们继续阅读本专辑,一起走入消息中间件的世界。 往期文章推荐: 中间件专辑: 什么是消息中间件?主要作用是什么?
前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用。 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了。 运行下面的命令,在docker中部署服务: docker run -p 8501:8501 --mount type=bind,source=/tmp/serving/tensorflow_serving 然后基于grpc部署服务: docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=/Users/xingoo/PycharmProjects/ml-in-action tensorflow/01-官方文档-学习和使用ML/save_model,target=/models/mnist -e MODEL_NAME=mnist -t tensorflow/serving & 服务部署成功
在生产环境搭建或维护 Elasticsearch 集群和个人搭建集群的小打小闹有非常大的不同。 本文的最佳实践基于每天增量数亿+ 的线上环境。 少啰嗦,上干货。 强调一下:CPU 和 内存的分配最终需要你通过使用与生产环境中类似的环境借助 esrally 性能测试工具测试确定,而不是直接参考各种最佳实践拍脑袋而定。 建议你参考本文建议并结合官方文档修改相关配置,以使得集群整体部署最优。 加微信:elastic6,一起探讨部署最佳实践。
uWSGI特点:轻量级,易部署,性能比nginx差很多 注: 如果架构是Nginx+uWSGI+APP,uWSGI是一个中间件 如果架构是uWSGI+APP,uWSGI是一个服务器 所以如何部署Django不是Django所需要关心的。 :单点部署,容易部署,性能差一些,可以支持的web协议多 uWSGI 和 uwsgi区别: uWSGI:是一个web服务器 uwsgi:是一种web协议 WSGI和uwsgi区别: uwsgi: 也是一种 web协议,传输快(二进制存储,其他web协议都是字符串存储) WSGI: python专业的web协议 部署的作用 请求处理整体流程: ? 项目比如是一个中国人 uwsgi相当于日语,WSGI相当于汉语 日本人如果想和中国人交流必须使用一个翻译官,这个翻译官必须要董很多种语言 uWSGI:相当于就是一个即董uwsgi(日语)又董WSGI(汉语) 生产环境部署
nginx-lua-prometheus (5).使用lua所必须的模块(openresty自带) (6).configure参数详解 (7).相关阅读 本文需要配合下述文章阅读/使用: nginx-1:生产级别 我下载的是最新版本:openresty-1.15.8.1.tar.gz tar -xzvf openresty-VERSION.tar.gz cd openresty-VERSION/ #需要安装各种组件以适用于生产环境 openrestry依赖的openssl不能这样安装,需要把openssl的源码copy到目录: /opt/openresty/openssl-1.1.0i 然后执行openrestry阶段时,会自动到上边目录部署 --with-stream --with-stream_ssl_module (7).相关阅读 nginx-1:生产级别nginx高性能配置
使用runserver可以使我们的django项目很便捷的在本地运行起来,但这只能在局域网内访问,如果在生产环境部署django,就要多考虑一些问题了。 比如静态文件处理,安全,效率等等,本篇文章总结归纳了一下基于uwsgi+Nginx下django项目生产环境的部署 准备条件: linux上已部署好python环境,且已安装好项目所需的模块 安装python 准备静态文件 下载Bootstrap,官方网址为: http://www.bootcss.com/ 下载最新稳定版本3.3.7,选择用于生产环境的 https://v3.bootcss.com/getting-started
kubeykey是KubeSphere基于Go 语言开发的kubernetes集群部署程序。 仅安装 Kubernetes 使用一个命令安装 Kubernetes 和 KubeSphere 首先安装 Kubernetes,然后使用ks-installer 在其上部署 KubeSphere 重要提示 参考:https://github.com/kubesphere/kubekey kubekey部署kubernetes集群 下载kk部署工具 wget https://github.com/kubesphere kubekey-v1.0.0-linux-amd64.tar.gz tar -zxvf kubekey-v1.0.0-linux-amd64.tar.gz mv kk /usr/local/bin/ 部署 all-in-one单节点 安装依赖(可选) yum install -y socat conntrack 仅部署kubernetes单节点 kk create cluster 同时部署kubernetes
CentOS7+Tomcat 生产系统部署 1 准备OS账户 安全起见,本着最小权限原则,生产系统决不允许使用root账户来运行tomcat。为此,建立新账户tomcat,并设定登录密码。
nginx-lua-prometheus (5).使用lua所必须的模块(openresty自带) (6).configure参数详解 (7).相关阅读 本文需要配合下述文章阅读/使用: nginx-1:生产级别 我下载的是最新版本:openresty-1.15.8.1.tar.gz tar -xzvf openresty-VERSION.tar.gz cd openresty-VERSION/ #需要安装各种组件以适用于生产环境 openrestry依赖的openssl不能这样安装,需要把openssl的源码copy到目录: /opt/openresty/openssl-1.1.0i 然后执行openrestry阶段时,会自动到上边目录部署
正常的部署情况需要使用 uwsgi + nginx 进行服务部署。 配置项目的settings 修改Debug状态为 False 允许接收所有hosts的方法 DEBUG = False ALLOWED_HOSTS = ['*'] 接下来配置uwsgi 部署 uwsgi 963 bytes} [Mon Oct 14 19:11:28 2019] POST / => generated 0 bytes in 671 msecs (HTTP/1.1 302) 到了这里已经部署好了