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记 录 过 去 的 经 验

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Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现对 Docker 容器集群 的快速编排。

Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用（Defining and running multi-container Docker applications）」，其前身是开源项目 Fig。

使用一个 Dockerfile 模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。然而，在日常工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目，除了 Web 服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。

Compose 恰好满足了这样的需求。它允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。
Compose 中有两个重要的概念：

  • 服务 (service) ： 一个应用的容器，实际上可以包括若干运行相同镜像的容器实例。
  • 项目 (project) ： 由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元，在 docker-compose.yml 文件中定义。

Compose 的默认管理对象是项目，通过子命令对项目中的一组容器进行便捷地生命周期管理。

Compose 目前分为 2 个大版本： [1]

  • Compose V1 : 目前已经不提供官方支持。使用 Python 编写，通过 docker-compose 命令来调用。Compose V1 的 docker-compose.yml 最开始要包含 version 命令，取值范围 2.0 到 3.8
  • Compose V2 : 使用 Go 编写，通过 docker compose 命令来调用。Compose V2 忽略 docker-compose.yml 最开始的 version 指令。Compose V2 向后兼容 Compose V1 版本
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常用工具安装

查找 netstat 命令由哪个安装包提供

$ yum whatprovides /bin/netstat
net-tools-2.0-0.25.20131004git.el7.x86_64 : Basic networking tools
Repo        : base
Matched from:
Filename    : /bin/netstat

安装 net-tools

yum install -y net-tools
apt-get install -y net-tools
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YAML（YAML Ain’t Markup Language）是一种专门用于数据序列化的格式，常用于配置文件、数据交换等场景。它以其可读性和简洁性而受到开发者的青睐。YAML设计的目标是易于人类阅读和编写，并且易于与其他编程语言进行交互。下面是YAML语法的详细介绍

基本结构

  • 数据类型 ：YAML 支持标量（如字符串、整数、浮点数）、序列（列表）和映射（字典）三种基本数据类型。

  • 缩进 ：YAML 使用缩进表示结构层级关系，通常每个层级缩进两个或四个空格（禁止使用制表符）。

标量数据类型

标量（Scalars） 是单个的、不可分割的值。可以是字符串、整数或浮点数。标量可以是单行的值，也可以是多行的值

# 单行字符串
name: John Doe

# 整数
age: 35

# 浮点数
height: 5.9

# 布尔值
is_student: false

多行字符串可以使用字面量样式（|）或折叠样式（>）：

# 字面量样式保留换行符
address: |
  123 Main St
  Anytown, WW 12345

# 折叠样式将连续的行合并为一行
description: >
  This is a very long sentence
  that spans several lines in the YAML
  but will be rendered as a single
  line in the output.

  • 可以显式指定数据类型，例如字符串可以用单引号或双引号包围
  • 字符串通常不需要引号，但如果含有特殊字符，则需要使用单引号或双引号。
  • true, false, null 等特定词汇表示布尔值和 Null。
  • 时间和日期需要遵循ISO格式。

列表（Sequences）

列表（Sequences） 是一组按顺序排列的值（类似于数组或列表），用破折号加空格表示新的元素，每个列表项占一行，也需要正确缩进。

# 列表
hobbies:
  - Reading
  - Fishing
  - Dancing

字典（Mappings）

映射/字典（Mappings） 是键值对的集合（类似于字典或哈希表），用冒号加空格表示键值对，键值对需要正确缩进

# 字典
person:
  name: John Doe
  age: 35
  city: New York

嵌套结构

列表和字典可以嵌套使用，形成复杂的结构

# 嵌套的列表和字典
employees:
  - name: John Doe
    job: Developer
    skills:
      - Python
      - SQL
  - name: Jane Smith
    job: Designer
    skills:
      - Photoshop
      - Illustrator

锚点和别名

YAML支持定义锚点（&）和别名（*）来重用（引用）文档中的某部分，使用 & 创建一个锚点（alias），之后可以用 * 引用这个锚点。

使用 << 和 * 来合并已有（引用）的映射。

# 使用锚点和别名
defaults: &defaults
  adapter: postgres
  host: localhost

development:
  <<: *defaults
  database: dev_db

test:
  <<: *defaults
  database: test_db

# 字符串锚点和引用
name: &name_anchor "John Doe"
contact:
  name: *name_anchor

注释

使用井号 # 开始一个注释，井号后面的内容将被视为注释，注释内容直到行尾。

多文档支持

一个 YAML 文件可以包含多个文档，每个文档用三个短横线 --- 分隔。

---
document1:
  - item1
---
document2:
  - item2

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process-exporter Github

安装部署

为 process-exporter 生成 systemd 服务启动配置文件：

/etc/systemd/system/process_exporter.service
[Unit]
Description=process exporter
Documentation=process exporter
 
[Service]
ExecStart=/usr/bin/process-exporter -config.path /etc/prometheus/process_exporter.yml

[Install]
WantedBy=multi-user.target

建议将 process-exporter 的配置写入文件并使用 -config.path 指定配置文件。

配置进程监控

process-exporter 在配置文件中使用模板变量来配置筛选要监控的进程，可以使用的模板变量包括：

变量 说明 示例
{{.Comm}} 匹配进程的命令名（不包括路径）。主要来源于 /proc/<pid>/stat 输出中的第二部分
命令名是指进程执行时的名称。在 Linux 系统中，可以通过 /proc/<PID>/comm 文件来获取进程的命令名。例如，如果一个进程执行的命令是 /usr/local/bin/php，那么它的命令名就是 php。
{{.ExeBase}} 匹配进程的可执行文件名，不包括路径
可执行文件名是指进程的完整路径的最后一个部分。例如，如果一个进程的完整路径是 /usr/local/bin/php，那么它的可执行文件名就是 php。
{{.ExeFull}} 匹配进程的可执行文件的完整路径，例如 /usr/local/php73/bin/php
{{.Username}} 匹配进程的用户名
{{.Matches}} 匹配进程的命令行参数列表
{{.StartTime}}
{{.Cgroups}}

监控系统上的所有进程

要监控系统上的所有进程的运行情况，可以参考以下配置： [1]

/etc/prometheus/process_exporter.yml
process_names:
  - name: "{{.Comm}}"
    cmdline:
    - '.+'
  • 以上配置会获取到系统上的所有进程（子进程被统计入父进程中）
  • 假如配置中有多个匹配项，以上配置不能放到第一个，否则因为其可以匹配到系统中所有的进程，后续配置的匹配不会再有机会生效

监控系统上面指定进程

假如系统中运行了多个 php 的子进程，为了获取到各个子进程的统计数据，可以参考以下配置

/etc/prometheus/process_exporter.yml
process_names:

  - name: php_pro1
    cmdline:
      - /usr/local/php73/bin/php
      - /home/www/admin/artisan
      - Pulldata

  - name: php_schedule_run
    cmdline:
      - /usr/local/php73/bin/php
      - /home/www/admin/artisan
      - schedule:run

  - name: php_artisan_queue
    cmdline:
      - /usr/local/php73/bin/php
      - /home/www/admin/artisan
      - queue:work

  - name: "{{.Comm}}"
    cmdline:
    - '.+'

使用此配置，可以获取到系统中以下进程的统计数据：

  • /usr/local/php73/bin/php /home/www/admin/artisan Pulldata
  • /usr/local/php73/bin/php /home/www/admin/artisan schedule:run
  • /usr/local/php73/bin/php /home/www/admin/artisan queue:work

除可以获取到以上特定进程的统计数据外，还可以统计到除此之外的其他所有进程的统计数据。

因为配置中匹配进程的顺序的关系，假如系统中还有除此之外的其他 php 进程，那么由最后的 {{.Comm}} 统计到的 php 进程资源使用数据中不再包含前面 3 个特定进程的资源使用数据。

脚注

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Nextcloud All-in-One

Nextcloud All-in-One 在一个 Docker 容器中提供了方便部署和维护的 Nextcloud 方式。[1]

使用 docker compose 部署

为方便后期管理及迁移，建议使用 docker compose 方式部署。docker-compose.yml 参考文件如下： [2]

docker-compose.yml
version: "3"

services:
  nextcloud-aio-mastercontainer:
    image: nextcloud/all-in-one:latest
    container_name: nextcloud-aio-mastercontainer
    ports:
      - "8000:80"
      - "8080:8080"
      - "8443:8443"
    volumes:
      - nextcloud_aio_mastercontainer:/mnt/docker-aio-config
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro

volumes:
  nextcloud_aio_mastercontainer:
    name: nextcloud_aio_mastercontainer
    driver: local
    driver_opts:
      type: none
      o: bind
      device: /opt/Nextcloud/data/

使用 docker compose 方式部署注意事项：

  • name: nextcloud_aio_mastercontainer: Volume 名称必须是 nextcloud_aio_mastercontainer，否则会报错找不到卷 nextcloud_aio_mastercontainer: It seems like you did not give the mastercontainer volume the correct name? (The 'nextcloud_aio_mastercontainer' volume was not found.). Using a different name is not supported since the built-in backup solution will not work in that case!

启动成功后，根据提示在浏览器中打开 Nextcloud AIO setup 页面并记录页面显示的密码

You should be able to open the Nextcloud AIO Interface now on port 8080 of this server!
E.g. https://internal.ip.of.this.server:8080

根据页面提示登陆，跟随页面提示进行新实例初始化。

初始化过程中要提供域名，系统会自动为域名颁发证书（使用系统 443 端口映射到容器中的 8443 端口）

默认的 Nextcloud AIO 未部署反向代理，要使用反向代理请参考文档： Reverse Proxy Documentation

Nextcloud AIO 使用的端口说明

脚注

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环境信息

  • Centos 7
  • Prometheus Server 2.4
  • Node Exporter v1.4.0
  • Grafana v9.2.5

安装

在 Docker 中安装 Prometheus Server

创建 Prometheus Server 配置文件，如 /root/prometheus/prometheus.yml，内容如下 [1]

/data/prometheus/prometheus.yml
# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

使用 Docker 启动时挂载此文件，作为 Prometheus Server 的配置文件，之后需要修改配置，可以直接修改此文件。

docker run -d -p 9090:9090 \
           --name prometheus \
           -v /root/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
           prom/prometheus

启动后，可以通过 $Prometheus_IP:9090 访问 Prometheus Server UI

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Prometheus ValKey & Redis Metrics Exporter

Prometheus Redis Metrics Exporter 下载页面

redis_exporter 安装

wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.59.0/redis_exporter-v1.59.0.linux-amd64.tar.gz
tar -xf redis_exporter-v1.59.0.linux-amd64.tar.gz
mv redis_exporter-v1.59.0.linux-amd64/redis_exporter /usr/bin/

为 redis_exporter 生成 systemd 服务配置文件 /usr/lib/systemd/system/redis_exporter.service

/usr/lib/systemd/system/redis_exporter.service
[Unit]
Description=redis_exporter
After=syslog.target
After=network.target

[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/bin/redis_exporter
Restart=always
RestartSec=10
StartLimitInterval=100

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动 redis_exporter 服务

# systemctl daemon-reload

# systemctl enable --now redis_exporter

# systemctl status redis_exporter
● redis_exporter.service - redis_exporter
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/redis_exporter.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since Tue 2024-04-30 10:45:58 CST; 5s ago
 Main PID: 12126 (redis_exporter)
   CGroup: /system.slice/redis_exporter.service
           └─12126 /usr/bin/redis_exporter

Apr 30 10:45:58 ip-172-31-26-219.us-west-1.compute.internal systemd[1]: Started redis_exporter.
Apr 30 10:45:58 ip-172-31-26-219.us-west-1.compute.internal redis_exporter[12126]: time="2024-04-30T10:45:58+08:00" level=info msg="Redis Metrics Exp...md64"
Apr 30 10:45:58 ip-172-31-26-219.us-west-1.compute.internal redis_exporter[12126]: time="2024-04-30T10:45:58+08:00" level=info msg="Providing metrics...rics"
Hint: Some lines were ellipsized, use -l to show in full.

redis_exporter 服务启动后，默认启动 9121 端口提供 Metrics 数据供 Prometheus 抓取。

redis_exporter 配置

redis 实例及认证信息配置

如果要通过一个 redis_exporter 实例监控多个 Redis 实例，可以参照以下配置文件配置 Redis 实例及其认证信息，如果无需密码认证，则保留密码项为空。

/etc/redis_exporter_pwd_file.json

{
    "redis://localhost:7380": "paswd12",
    "redis://localhost:7381": "paswd12",
    "redis://localhost:7382": "paswd12",
    "redis://172.31.19.9:7380": "paswd12",
    "redis://172.31.19.9:7381": "paswd12",
    "redis://172.31.19.9:7382": ""
}

修改 redis_exporter 启动参数，使其读取上面配置的实例和其认证信息

/usr/bin/redis_exporter -redis.password-file /etc/redis_exporter_pwd_file.json

配置 Prometheus 抓取 redis_exporter 指标

参考以下配置使用文件发现的方式配置被监控的 Redis 实例


scrape_configs:
  - job_name: 'redis_exporter_targets'
    file_sd_configs:
      - files:
        - targets-redis-instances.yml
    metrics_path: /scrape
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: __param_target
      - source_labels: [__param_target]
        target_label: instance
      - target_label: __address__
        replacement: <<REDIS-EXPORTER-HOSTNAME>>:9121

  ## config for scraping the exporter itself
  - job_name: 'redis_exporter'
    static_configs:
      - targets:
        - <<REDIS-EXPORTER-HOSTNAME>>:9121

targets-redis-instances.yml 文件内容包含 Targets 内容：

targets-redis-instances.yml
- labels:
    label1: value1
  targets: [ "redis://redis-host-01:6379", "redis://redis-host-02:6379"]
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环境信息

  • Centos 7
  • Python 3

在 Telegram 中生成 Bot

  1. 首先在 telegram 中搜索 @BotFather，和其对话，根据提示创建 机器人，记录下生成的 token 信息

  2. 创建新的 Channel 或者 Group 或者将刚刚新建的 Bot 加入已有的 Channel/Group。

  3. 获取 ChatGroup ID，可以使用以下方法之一

    1. 添加机器人 @getmyid_bot 到 Channel，会自动显示 Chat ID

    2. 使用以下代码获取

      >>> import requests
      >>> response = requests.get(f'https://api.telegram.org/bot{token}/getUpdates')
      >>> data = response.json()
      >>> chat_id = data['result'][0]['message']['chat']['id']
      >>> chat_id
      -992754669

使用 curl 向 telegram 发送消息

$ curl -v "https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage?text=sa&chat_id=-992754669"

> GET /bot{token}/sendMessage?text=sa&chat_id=-992754669 HTTP/1.1
> User-Agent: curl/7.29.0
> Host: api.telegram.org
> Accept: */*
> 
< HTTP/1.1 200 OK
< Server: nginx/1.18.0
< Date: Fri, 02 Jun 2023 03:03:58 GMT
< Content-Type: application/json
< Content-Length: 276
< Connection: keep-alive
< Strict-Transport-Security: max-age=31536000; includeSubDomains; preload
< Access-Control-Allow-Origin: *
< Access-Control-Allow-Methods: GET, POST, OPTIONS
< Access-Control-Expose-Headers: Content-Length,Content-Type,Date,Server,Connection
< 
* Connection #0 to host api.telegram.org left intact
{"ok":true,"result":{"message_id":12,"from":{"id":5683237521,"is_bot":true,"first_name":"AlertManager","username":"AlertManager_Bot"},"chat":{"id":-992754669,"title":"AlertManager Test","type":"group","all_members_are_administrators":true},"date":1685675038,"text":"sa"}}

使用 python 向 telegram 发送消息

使用 requests 库

>>> import requests
>>> response = requests.get(f'https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage?text=sa&chat_id=-992754669')

>>> response.text
'{"ok":true,"result":{"message_id":13,"from":{"id":5683237521,"is_bot":true,"first_name":"AlertManager","username":"AlertManager_Bot"},"chat":{"id":-992754669,"title":"AlertManager Test","type":"group","all_members_are_administrators":true},"date":1685675769,"text":"sa"}}'

使用 telegram 库

需要安装 python-telegram-bot

pip install --upgrade python-telegram-bot

发送消息代码

>>> import telegram
>>> import asyncio
>>> bot = telegram.Bot(token='5683231111:AAHzaGf0oRg8A')
>>> async def send_telegram_message():
...     response = await bot.send_message(chat_id=-992754669, text="la")
...     print(response)
... 
>>> loop = asyncio.get_event_loop()
>>> loop.run_until_complete(send_telegram_message())
Message(channel_chat_created=False, chat=Chat(api_kwargs={'all_members_are_administrators': True}, id=-992754669, title='AlertManager Test', type=<ChatType.GROUP>), date=datetime.datetime(2023, 6, 2, 3, 39, 16, tzinfo=datetime.timezone.utc), delete_chat_photo=False, from_user=User(first_name='AlertManager', id=5683237521, is_bot=True, username='MS_AlertManager_Bot'), group_chat_created=False, message_id=14, supergroup_chat_created=False, text='la')

如果需要在非异步环境中（例如 Django 试图函数） 运行以上异步代码，会报错： RuntimeError: There is no current event loop in thread 'Thread-1'。需要特殊处理，可以使用 asyncio.run() 函数来运行异步代码，它可以在非异步环境中创建一个新的事件循环并运行异步函数。

Django 视图中参考代码如下

def send_message_to_tg(chat_id: int, text: str):
    ''' 发送消息到 tg'''
    bot = telegram.Bot(token=tg_bot_token)

    async def send_telegram_message():
        response = await bot.send_message(chat_id=chat_id, text=text)
        print(response)
    # loop = asyncio.get_event_loop()
    # loop.run_until_complete(send_telegram_message()) 
    asyncio.run(send_telegram_message())

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本文档主要做为需要安装或升级 Nginx 版本或者需要重新编译 Nginx 为其添加新模块时的参考。Nginx 服务常用配置说明

环境信息

  • Centos 7 5.4.225-1
  • nginx stable 1.24.0

编译安装 Nginx

编译安装 Nginx 之前，首先需要安装依赖包 [1]

pcre

cd /tmp
wget github.com/PCRE2Project/pcre2/releases/download/pcre2-10.42/pcre2-10.42.tar.gz
tar -zxf pcre2-10.42.tar.gz
cd pcre2-10.42
./configure
make
sudo make install

zlib

cd /tmp
wget http://zlib.net/zlib-1.2.13.tar.gz
tar -zxf zlib-1.2.13.tar.gz
cd zlib-1.2.13
./configure
make
sudo make install

openssl

cd /tmp
wget --no-check-certificate http://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1t.tar.gz
tar -zxf openssl-1.1.1t.tar.gz
cd openssl-1.1.1t
./config shared zlib
make install

编译安装 Nginx

下载 Nginx stable 版本编译安装

wget https://nginx.org/download/nginx-1.24.0.tar.gz
tar zxf nginx-1.24.0.tar.gz
cd nginx-1.24.0

要启用或者停用指定的 Nginx 自带模块，参考 Nginx 编译配置选项说明

此处编译配置添加第三方模块 nginx-module-vts 以支持 Prometheus。执行以下命令编译 Nginx 并添加第三方模块 nginx-module-vts。Nginx 和 nginx-module-vts 版本兼容列表

wget https://github.com/vozlt/nginx-module-vts/archive/refs/tags/v0.2.2.tar.gz
tar -xf v0.2.2.tar.gz

./configure --prefix=/usr/local/nginx-1.24.0 \
            --with-http_stub_status_module \
            --with-http_ssl_module \
            --with-stream --with-stream_ssl_module \
            --with-openssl=/tmp/openssl-1.1.1t \
            --with-http_v2_module \
            --add-module=nginx-module-vts-0.2.2/

make
make install

编译安装后的软件包，只需要安装好依赖，便可以迁移到其他机器上面使用，本文档编译安装后的软件包下载链接

为 Nginx 配置 systemd 管理配置文件

为了能使用 systemctl 管理源码编译安装的 nginx，可以为其使用以下配置文件将其托管到 systemd

/usr/lib/systemd/system/nginx.service
[Unit]
Description=The nginx HTTP and reverse proxy server
After=network-online.target remote-fs.target nss-lookup.target
Wants=network-online.target

[Service]
Type=forking
PIDFile=/run/nginx.pid
# Nginx will fail to start if /run/nginx.pid already exists but has the wrong
# SELinux context. This might happen when running `nginx -t` from the cmdline.
# https://bugzilla.redhat.com/show_bug.cgi?id=1268621
ExecStartPre=/usr/bin/rm -f /run/nginx.pid
ExecStartPre=/usr/local/nginx-1.24.0/sbin/nginx -t
ExecStart=/usr/local/nginx-1.24.0/sbin/nginx
ExecReload=/usr/local/nginx-1.24.0/sbin/nginx -s reload
KillSignal=SIGQUIT
TimeoutStopSec=5
KillMode=process
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Prometheus 采集 Nginx 监控数据

参考步骤安装 nginx-module-vts 模块，以支持 Prometheus 采集 Nginx 统计数据。

如果要统计 Nginx 所有的 vhost 数据，则将 nginx-module-vts 模块相关配置放置于 http 模块内，否则可以在只想要监控（统计）的 vhost (server 配置段) 中添加配置。

nginx-module-vts 模块相关配置命令说明：

命令 说明 用法示例
vhost_traffic_status_zone 定义 vhost_traffic_status 模块使用的共享内存区域。用于存储虚拟主机的流量统计信息 vhost_traffic_status_zone shared_memory_name size;
shared_memory_name 是共享内存区域的名称，size 是共享内存区域的大小。
vhost_traffic_status_filter_by_host 按主机名过滤虚拟主机状态信息
默认会将流量全部计算到第一个 server_name 上；启用后，只会显示与请求的主机名匹配的虚拟主机状态信息。		 vhost_traffic_status_filter_by_host on;
vhost_traffic_status_filter_by_set_key 根据自定义键值对来过滤虚拟主机的状态信息 vhost_traffic_status_filter_by_set_key $host$request_uri;
vhost_traffic_status_filter_by_set_zone 过滤器使用的共享内存区域
vhost_traffic_status_display 用于显示虚拟主机状态信息的格式
支持 json、CSV 和 html		 vhost_traffic_status_display_format html;
vhost_traffic_status_display_format 用于显示虚拟主机状态信息的字段格式。
可以选择显示的字段有：request、status、request_time、request_length、request_method、request_uri、request_length、request_time、request_time_counter、request_time_counter_overflows、request_time_min、request_time_max、request_time_avg、request_time_median、request_time_percentile。		 vhost_traffic_status_display_format field1 field2 ...;

为了获取所有域名的统计信息，在 Nginx 的 http 模块内添加以下配置：

nginx.con
http {
    ...   
    vhost_traffic_status_zone;

    vhost_traffic_status_filter_by_host on;

    server {
        listen 8888;
        server_name localhost;
        location /status {
            vhost_traffic_status_display;
            vhost_traffic_status_display_format json;
        }
 
    }                                                                                                                                                        
}

重载配置后查看请求内容：

# curl localhost:8888/status
{"hostName":"testhost","moduleVersion":"v0.2.2","nginxVersion":"1.24.0","loadMsec":1713418497362,"nowMsec":1713418504352,"connections":{"active":7,"reading":0,"writing":1,"waiting":6,"accepted":7,"handled":7,"requests":14},"sharedZones":{"name":"ngx_http_vhost_traffic_status","maxSize":1048575,"usedSize":10587,"usedNode":3},"serverZones":{"api.testdomain.com":{"requestCounter":12,"inBytes":9330,"outBytes":6249,"responses":{"1xx":0,"2xx":12,"3xx":0,"4xx":0,"5xx":0,"miss":0,"bypass":0,"expired":0,"stale":0,"updating":0,"revalidated":0,"hit":0,"scarce":0},"requestMsecCounter":11,"requestMsec":0,"requestMsecs":{"times":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1713418503612,1713418503612,1713418503612,1713418503612,1713418503612,1713418503962,1713418503965,1713418503965,1713418503966,1713418503966,1713418504330,1713418504331],"msecs":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,3,1,3,3,0,0]},"requestBuckets":{"msecs":[],"counters":[]},"overCounts":{"maxIntegerSize":18446744073709551615,"requestCounter":0,"inBytes":0,"outBytes":0,"1xx":0,"2xx":0,"3xx":0,"4xx":0,"5xx":0,"miss":0,"bypass":0,"expired":0,"stale":0,"updating":0,"revalidated":0,"hit":0,"scarce":0,"requestMsecCounter":0}},"src.testdomain.ph":{"requestCounter":1,"inBytes":393,"outBytes":309,"responses":{"1xx":0,"2xx":0,"3xx":1,"4xx":0,"5xx":0,"miss":0,"bypass":0,"expired":0,"stale":0,"updating":0,"revalidated":0,"hit":0,"scarce":0},"requestMsecCounter":0,"requestMsec":0,"requestMsecs":{"times":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1713418500180],"msecs":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]},"requestBuckets":{"msecs":[],"counters":[]},"overCounts":{"maxIntegerSize":18446744073709551615,"requestCounter":0,"inBytes":0,"outBytes":0,"1xx":0,"2xx":0,"3xx":0,"4xx":0,"5xx":0,"miss":0,"bypass":0,"expired":0,"stale":0,"updating":0,"revalidated":0,"hit":0,"scarce":0,"requestMsecCounter":0}},"*":{"requestCounter":13,"inBytes":9723,"outBytes":6558,"responses":{"1xx":0,"2xx":12,"3xx":1,"4xx":0,"5xx":0,"miss":0,"bypass":0,"expired":0,"stale":0,"updating":0,"revalidated":0,"hit":0,"scarce":0},"requestMsecCounter":11,"requestMsec":0,"requestMsecs":{"times":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1713418500180,1713418503612,1713418503612,1713418503612,1713418503612,1713418503612,1713418503962,1713418503965,1713418503965,1713418503966,1713418503966,1713418504330,1713418504331],"msecs":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,3,1,3,3,0,0]},"requestBuckets":{"msecs":[],"counters":[]},"overCounts":{"maxIntegerSize":18446744073709551615,"requestCounter":0,"inBytes":0,"outBytes":0,"1xx":0,"2xx":0,"3xx":0,"4xx":0,"5xx":0,"miss":0,"bypass":0,"expired":0,"stale":0,"updating":0,"revalidated":0,"hit":0,"scarce":0,"requestMsecCounter":0}}},"upstreamZones":{"::nogroups":[{"server":"127.0.0.1:12000","requestCounter":5,"inBytes":4154,"outBytes":3351,"responses":{"1xx":0,"2xx":5,"3xx":0,"4xx":0,"5xx":0},"requestMsecCounter":11,"requestMsec":2,"requestMsecs":{"times":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1713418503962,1713418503965,1713418503965,1713418503966,1713418503966],"msecs":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,3,1,3,3]},"requestBuckets":{"msecs":[],"counters":[]},"responseMsecCounter":11,"responseMsec":2,"responseMsecs":{"times":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1713418503962,1713418503965,1713418503965,1713418503966,1713418503966],"msecs":[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,3,1,3,3]},"responseBuckets":{"msecs":[],"counters":[]},"weight":0,"maxFails":0,"failTimeout":0,"backup":false,"down":false,"overCounts":{"maxIntegerSize":18446744073709551615,"requestCounter":0,"inBytes":0,"outBytes":0,"1xx":0,"2xx":0,"3xx":0,"4xx":0,"5xx":0,"requestMsecCounter":0,"responseMsecCounter":0}}]}}

统计信息输出结果支持多种格式：

  • localhost:8888/status/format/json - Json
  • localhost:8888/status/format/html - Html
  • localhost:8888/status/format/jsonp - Jsonp
  • localhost:8888/status/format/prometheus - Prometheus
  • localhost:8888/status/format/control - control

在 Prometheus 中添加以下 Targets 配置抓取 nginx-module-vts 模块暴露出的统计信息

- job_name: "Nginx"
    metrics_path: '/status/format/prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['IPADDRESS:8888']
      labels:
        Department : 'OP'

在 Prometheus 中检查抓取到的数据

常见错误

error while loading shared libraries

Nginx 编译安装成功后，启动报错

$ /usr/local/nginx-1.24.0/sbin/nginx -t
/usr/local/nginx-1.24.0/sbin/nginx: error while loading shared libraries: libpcre2-8.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory

问题原因 为 Nginx 在系统的库文件路径中未找到已经安装的 libpcre2-8.so.0 库文件。可以通过以下方式验证

  1. 搜索 libpcre2-8.so.0，可以看到系统上已经存在此库文件 /usr/local/lib/libpcre2-8.so.0 
    $ find / -name libpcre2-8.so.0
    /usr/local/lib/libpcre2-8.so.0
  2. 检查此库文件是否在系统已加载的库文件中。执行以下命令搜索系统已经加载的库文件，发现没有 /usr/local/lib/libpcre2-8.so.0 
    $ ldconfig -p | grep libpcre
        libpcre32.so.0 (libc6,x86-64) => /lib64/libpcre32.so.0
        libpcre16.so.0 (libc6,x86-64) => /lib64/libpcre16.so.0
        libpcreposix.so.0 (libc6,x86-64) => /lib64/libpcreposix.so.0
        libpcrecpp.so.0 (libc6,x86-64) => /lib64/libpcrecpp.so.0
        libpcre.so.1 (libc6,x86-64) => /lib64/libpcre.so.1
  3. 检查系统共享库文件的查找路径的配置文件 /etc/ld.so.conf，发现其中不包括路径 /usr/local/lib/，因此位于此路径下的共享库文件无法被搜索到 
    $ cat /etc/ld.so.conf
    include ld.so.conf.d/*.conf


要解决此问题，可以使用以下方法之一：

  • 添加 /usr/local/lib/ 到系统共享库查找路径配置文件 /etc/ld.so.conf

    /etc/ld.so.conf
    include ld.so.conf.d/*.conf
    /usr/local/lib/

    执行以下命令，使配置生效

    ldconfig

  • 设置系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH，这个变量定义了系统共享库的查找目录。将 /usr/local/lib 添加到此变量的值中，要永久生效需要将其写入配置文件，如 ~/.bash_profile 等

    export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

  • 创建符号链接

    ln -s /usr/local/lib/libpcre2-8.so.0 /usr/local/nginx-1.24.0/sbin/libpcre2-8.so.0

    或者

    ln -s /usr/local/lib/libpcre2-8.so.0 /lib64/libpcre2-8.so.0

SSL modules require the OpenSSL library

执行以下命令执行编译前配置时报错 ./configure: error: SSL modules require the OpenSSL library.：

# ./configure --prefix=/usr/local/nginx-1.24.0 \
            --with-http_stub_status_module \
            --with-http_ssl_module \
            --with-stream --with-stream_ssl_module \
            --with-http_v2_module \
            --add-module=nginx-module-vts-0.2.2/

checking for PCRE2 library ... found
checking for OpenSSL library ... not found
checking for OpenSSL library in /usr/local/ ... not found
checking for OpenSSL library in /usr/pkg/ ... not found
checking for OpenSSL library in /opt/local/ ... not found

./configure: error: SSL modules require the OpenSSL library.
You can either do not enable the modules, or install the OpenSSL library
into the system, or build the OpenSSL library statically from the source
with nginx by using --with-openssl=<path> option.

此报错原因为未找到 OpenSSL 的库文件。

针对此场景，可以通过在编译配置时指定 OpenSSL 的源码中库文件的具体位置(--with-openssl=/tmp/openssl-1.1.1t)，参考以下命令

./configure --prefix=/usr/local/nginx-1.24.0 \
            --with-http_stub_status_module \
            --with-http_ssl_module \
            --with-stream --with-stream_ssl_module \
            --with-openssl=/tmp/openssl-1.1.1t \
            --with-http_v2_module \
            --add-module=nginx-module-vts-0.2.2/

Error 127

Nginx 执行 make 命令时报错： /bin/sh: line 2: ./config: No such file or directory

# ./configure --prefix=/usr/local/nginx-1.24.0 \
            --with-http_stub_status_module \
            --with-http_ssl_module \
            --with-stream --with-stream_ssl_module \
            --with-openssl=/usr/local/lib64/ \
            --with-http_v2_module \
            --add-module=nginx-module-vts-0.2.2/

# make
make -f objs/Makefile
make[1]: Entering directory `/root/nginx-1.24.0'
cd /usr/local/lib64/ \
&& if [ -f Makefile ]; then make clean; fi \
&& ./config --prefix=/usr/local/lib64//.openssl no-shared no-threads  \
&& make \
&& make install_sw LIBDIR=lib
/bin/sh: line 2: ./config: No such file or directory
make[1]: *** [/usr/local/lib64//.openssl/include/openssl/ssl.h] Error 127
make[1]: Leaving directory `/root/nginx-1.24.0'
make: *** [build] Error 2

错误信息表明在编译 nginx 时，make 命令无法找到 OpenSSL 的配置脚本 config。此脚本位于 OpenSSL 的源码目录中。可以通过 --with-openssl=/tmp/openssl-1.1.1t 指定。
修改编译前的配置命令如下：

./configure --prefix=/usr/local/nginx-1.24.0 \
            --with-http_stub_status_module \
            --with-http_ssl_module \
            --with-stream --with-stream_ssl_module \
            --with-openssl=/tmp/openssl-1.1.1t \
            --with-http_v2_module \
            --add-module=nginx-module-vts-0.2.2/

make
make install

getpwnam(“nginx”) failed

nginx 报错

nginx: the configuration file /usr/local/nginx-1.24.0/conf/nginx.conf syntax is ok
nginx: [emerg] getpwnam("nginx") failed
nginx: configuration file /usr/local/nginx-1.24.0/conf/nginx.conf test failed

问题原因 为 nginx 用户不存在，创建 nginx 用户或者修改配置文件，使用已有的用户运行 nginx

参考链接

Nginx 官网文档

脚注

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环境信息

  • Prometheus 2.44.0
  • Grafana 9.5.2
  • Kubernetes 1.24

Kubernetes 相关指标

Kubernetes 中部署并监控 Kubernetes 集群参考。

配置 Prometheus 监控 Kubelet 之后可以采集到 Kubelet 监控指标。

配置 Prometheus 读取 cAdvisor 之后可以通过 cAdvisor 采集到容器相关的监控指标。

指标名称 类型 说明 示例
kubelet_pod_start_duration_seconds_count Pod 启动的时间
kubelet_pod_start_duration_seconds_bucket Pod 启动的时间的延迟直方图数据 kubelet_pod_start_duration_seconds_bucket{le="0.5"}
kubelet_running_pods 运行的 Pod 的数量
kubelet_running_containers 运行的 Containers 的数量
kubelet_runtime_operations_errors_total Kubelet 和 CRI 交互产生的错误（类型）
kubelet_started_containers_total Kubelet 启动的 Container 总数
kubelet_started_pods_total Kubelet 启动的 Pod 总数
kubelet_volume_stats_available_bytes PV Volume 可以使用的磁盘空间
kube_node_status_allocatable
kube_node_status_capacity		 节点的可分配的 资源 数量 kube_node_status_allocatable{resource="pods"}
节点可分配的 Pod 的数量
kubelet_started_pods_total Counter 已启动的 Pod 数量
container_cpu_usage_seconds_total Counter Container 使用的 CPU
container_memory_usage_bytes Gauge Pod 使用的内存 container_memory_usage_bytes{namespace="default"}
kube_pod_container_status_restarts_total Counter Pod 的重启次数

nginx-ingress-controller 相关指标

配置 Prometheus 监控 Ingress-Nginx-Controller 指标 后，Prometheus 可以读取到 Ingress-Nginx-Controller 暴露的监控指标。

Grafana 中配置使用 Ingress-Nginx-Controller 指标示例

指标名称 类型 说明 示例
nginx_ingress_controller_requests Counter Ingress Nginx Controller 接收到的所有请求数，，包括各个状态码 irate(nginx_ingress_controller_requests[2m]) - 请求速率
nginx_ingress_controller_nginx_process_connections 连接数，包括各个状态码
nginx_ingress_controller_request_duration_seconds_sum 请求持续时间的总和
请求持续时间是从请求进入 Ingress 控制器开始，到响应返回给客户端结束的整个时间
nginx_ingress_controller_request_duration_seconds_count 请求持续时间的计数。 计算平均请求持续时间：平均请求持续时间 = 请求持续时间总和 / 请求持续时间计数
nginx_ingress_controller_ingress_upstream_latency_seconds_sum upstream 占用时间的总和
upstream 占用时间是指请求从 Ingress 到达 upstream（backend）服务器的时间
nginx_ingress_controller_ingress_upstream_latency_seconds_count upstream 上游占用时间的计数 计算平均上游占用时间：平均上游占用时间 = 上游占用时间总和 / 上游占用时间计数。

node 相关指标

主机信息

包括 CPU 架构、内核版本、操作系统类型、主机名等，集中在指标 node_uname_info 中。

CPU

指标名称 类型 说明 示例
node_cpu_seconds_total Counter CPU 使用时间 node_cpu_seconds_total{mode="idle"} - CPU 空闲时间

统计节点 CPU 使用率

100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

Memory

指标名称 类型 说明 示例
node_memory_MemTotal_bytes Gauge 总的内存
node_memory_MemFree_bytes Gauge 空闲内存
node_memory_Cached_bytes Gauge Cache 内存
node_memory_Buffers_bytes Gauge Buffers 内存

统计节点的 内存使用率

(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes - node_memory_Cached_bytes - node_memory_Buffers_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes * 100

Network

指标名称 类型 说明 示例
node_network_receive_bytes_total Counter 网卡接收的流量
node_network_transmit_bytes_total Counter 网卡发送的流量

网卡流量带宽

irate(node_network_receive_bytes_total{device!~"cni0|docker.*|flannel.*|veth.*|virbr.*|lo",kubernetes_io_hostname=~"$node"}[$prometheusTimeInterval])

irate(node_network_transmit_bytes_total{device!~"cni0|docker.*|flannel.*|veth.*|virbr.*|lo",kubernetes_io_hostname=~"$node"}[$prometheusTimeInterval])

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环境信息

  • Python 3.10
  • Django 4.1

在 Project/App 的 models.py 文件中创建 model，当 model 定义完成，Django 会自动生产一个后台管理接口，允许认证用户添加、更改和删除对象，只需在管理站点上注册模型即可 [1]

创建 model

在 Project/App 的 models.py 文件中创建 model

models.py
from django.db import models

# 公司部门
class Department(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=24, unique=True, help_text="部门名称",verbose_name='名称')
    shortName = models.CharField(max_length=8, unique=True, help_text="部门名称简称",verbose_name='简称')
    manager = models.ForeignKey('Emplyee', on_delete=models.CASCADE, help_text="部门老大")
    comment = models.CharField(max_length=256, blank=True, help_text="备注信息",verbose_name='备注')

    def __str__(self):
        return self.shortName

    class Meta:
        # 管理后台显示的 model 名，最后面没有 's'
        verbose_name_plural = "部门"
        
        # 管理后台显示的 model 名，最后面有 's'，显示为 '部门s'
        verbose_name = "部门"
        
        # 数据库中生成的表名称 默认 app名称 + 下划线 + 类名
        db_table = "table_name"

Django 模型字段参考

对修改后的 model 进行 migrate，以使在数据库中变更更改。

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

model 注册到后台

在 Project/App 的 admin.py 文件中注册 model

admin.py
from django.contrib import admin

# 假如 app 为 servers，导入 models
from servers import models

admin.site.site_header = "My Admin"
admin.site.site_title = "My Admin"

@admin.register(models.Department)
class DepartmentAdmin(admin.ModelAdmin):
    list_display = ('id','name','shortName','manager','comment')
    list_display_links = ('id','name','shortName','manager','comment')

更多有关 admin 配置方法，请参考 Django admin 配置

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环境信息

  • xshell7

常用配置

字体配置

(菜单栏)查看 > 工具栏 > 标准按钮

中文字体和英文字体需要单独配置，建议配置默认会话属性

(菜单栏)文件 > 默认会话属性，找到 外观 分别配置 字体 以及 亚洲字体:

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伴手礼选择

伴娘伴手礼

类别 产品类别推荐 详情参考
香薰、香水 香薰礼盒
化妆品
花果茶
喜糖礼盒 佳偶良缘 喜糖礼盒

参考链接：
20款百元左右的高级感伴手礼

伴郎伴手礼

类别 产品类别推荐 详情参考
茶 过宋小湯四季养生礼盒
UMTEA 关心茶礼盒
葡萄酒 名庄95分 蓝风铃甜白葡萄酒
点心 马卡龙甜点糕点铁盒

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根据更新的比特币价格数据和计算，如果每年元旦买入BTC，次年元旦卖出，直到2024年，每年的投资回报率（ROI）如下：

  • 2013年买入，2014年卖出的ROI：约 5390.75%
  • 2014年买入，2015年卖出的ROI：约 -57.01%
  • 2015年买入，2016年卖出的ROI：约 37.21%
  • 2016年买入，2017年卖出的ROI：约 131.78%
  • 2017年买入，2018年卖出的ROI：约 1243.49%
  • 2018年买入，2019年卖出的ROI：约 -72.10%
  • 2019年买入，2020年卖出的ROI：约 92.07%
  • 2020年买入，2021年卖出的ROI：约 308.63%
  • 2021年买入，2022年卖出的ROI：约 62.51%
  • 2022年买入，2023年卖出的ROI：约 -58.27%
  • 2023年买入，2024年卖出的ROI：约 166.06%

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环境信息

  • aws-cli/2.9.15

aws cli 安装更新说明

aws cli 基础配置及说明

常见用法

查看 aws 帮助信息

aws help

查看子命令帮助信息

aws ec2 help

配置认证信息时指定鉴权信息对应的 Profile

aws configure --profile source-account

aws 命令常用选项

选项 说明 示例
--region 指定区域，aws 区域列表 aws --region ap-east-1 ec2 describe-instances
--profile 指定配置文件名称。当需要同时操作多个账号上面的 S3 目标时，可以为每个账号指定 profile 名称，在后续操作时使用选项 --profile 指定要使用的 Profile
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环境信息

  • Kubernetes 1.29

kubeadm 初始化集群

Network setup

组件的 advertise IP 地址选择

Kubernetes 中的组件（如 Kubeadm、Kube-apiserver 等）在初始化启动时，都需要在节点（主机）上找到一个合适的 IP 作为组件的 advertising/listening 的地址。[1]

默认情况下，此 IP 是主机上默认路由对应的网卡所在的 IP。

# ip route show
default via 172.31.16.1 dev eth0 
10.244.1.0/24 via 10.244.1.0 dev flannel.1 onlink 
10.244.2.0/24 via 10.244.2.0 dev flannel.1 onlink 
10.244.3.0/24 via 10.244.3.0 dev flannel.1 onlink 
10.244.4.0/24 via 10.244.4.0 dev flannel.1 onlink 
172.17.0.0/16 dev docker0 proto kernel scope link src 172.17.0.1 
172.31.16.0/20 dev eth0 proto kernel scope link src 172.31.26.11

如果系统上有多个默认路由，组件会尝试使用第一个默认路由对应的网卡所在的 IP。如果系统上没有默认路由，并且未明确为组件配置 IP，组件会初始化失败并退出

组件选择的 IP 地址将会作为 X.509 证书的 SAN(Subject Alternative Name) 的一部分。因此在系统初始化运行之后修改 IP 需要重新签发证书并重启相关组件。

Pod 网段选择

Pod 的网段必须不能和主机网络重叠，如果选用的网络插件的网络和主机的网段重叠，必须为网络插件选择合适的和主机不同的网段，在集群初始化时通过参数 --pod-network-cidr 配置，并在安装网络插件时在其 YAML 文件中修改为对应的网段。 [4]

control-plane-endpoint 参数说明

--control-plane-endpoint 选项用来配置 api-server 的共享地址，可以是域名或者负载均衡器的 IP。 [2]

如果是单主节点的 Kubernetes 集群，想要扩展成为多个 Master 节点（高可用），初始化时没有 --control-plane-endpoint，是不被支持的。

因此为了后期可以由单个 Master 节点扩展为多个 Master 节点，即高可用，初始化节点时，建议加上此选项配置 api-server 的负载均衡地址。

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环境信息

  • Centos7 5.4.212-1
  • Docker 20.10.18
  • containerd.io-1.6.8
  • kubectl-1.25.0
  • kubeadm-1.25.0
  • kubelet-1.25.0

几乎所有的 Kubernetes 对象都包含两个嵌套的对象字段：

  • spec - 对象的期望状态（desired state）的描述信息
  • status - 对象当前的状态（current state）

Kubernetes 系统的目标就是不停的调整对象的当前状态（current state）直到和期望状态（desired state）匹配。

常用字段说明

必需字段

在想要创建的 Kubernetes 对象所对应的 .yaml 文件中，必须配置的字段如下：[1]

  • apiVersion - 创建该对象所使用的 Kubernetes API 的版本
  • kind - 想要创建的对象的类别
  • metadata - 帮助唯一标识对象的一些数据，包括一个 name 字符串、UID 和可选的 namespace
  • spec - 你所期望的该对象的状态

metadata

帮助唯一标识对象的一些数据，包括一个 name 字符串、UID 和可选的 namespace

集群中的每一个对象都有一个 名称（name）来标识在同类资源中的唯一性。name 也用来作为 url 中的资源名称 [2]

每个 Kubernetes 对象也有一个 UID（uid）来标识在整个集群中的唯一性。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels: 
    app: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 2 
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.14.2
        ports:
        - containerPort: 80

标签和选择算符

标签（labels） 是附加到 Kubernetes 对象（比如 Pod）上的键值对。 标签旨在用于指定对用户有意义且相关的对象的标识属性，但不直接对核心系统有语义含义。 标签可以用于组织和选择对象的子集。标签可以在创建时附加到对象，随后可以随时添加和修改。 每个对象都可以定义一组键/值标签。每个键对于给定对象必须是唯一的。[3]

通过 标签选择算符，客户端/用户可以识别一组对象。标签选择算符 是 Kubernetes 中的核心分组原语。

对于某些 API 类别（例如 ReplicaSet）而言，两个实例的标签选择算符不得在命名空间内重叠， 否则它们的控制器将互相冲突，无法确定应该存在的副本个数。

比较新的资源，例如 Job、 Deployment、 ReplicaSet 和 DaemonSet， 也支持基于集合的需求。

selector:
  matchLabels:
    component: redis
  matchExpressions:
    - {key: tier, operator: In, values: [cache]}
    - {key: environment, operator: NotIn, values: [dev]}

matchLabels 是由 {key,value} 对组成的映射。 matchLabels 映射中的单个 {key,value} 等同于 matchExpressions 的元素， 其 key 字段为 key，operator 为 In，而 values 数组仅包含 value。 matchExpressions 是 Pod 选择算符需求的列表。 有效的运算符包括 In、NotIn、Exists 和 DoesNotExist。 在 In 和 NotIn 的情况下，设置的值必须是非空的。 来自 matchLabels 和 matchExpressions 的所有要求都按 逻辑与 的关系组合到一起 – 它们必须都满足才能匹配。

字段选择器

字段选择器（Field selectors） 允许你根据一个或多个资源字段的值 筛选 Kubernetes 资源

下面是一些使用字段选择器查询的例子：

  • metadata.name=my-service
  • metadata.namespace!=default
  • status.phase=Pending

下面这个 kubectl 命令将筛选出 status.phase 字段值为 Running 的所有 Pod：

kubectl get pods --field-selector status.phase=Running

不同的 Kubernetes 资源类型支持不同的字段选择器。 所有资源类型都支持 metadata.name 和 metadata.namespace 字段。 使用不被支持的字段选择器会产生错误

你可在字段选择器中使用 =、== 和 != （= 和 == 的意义是相同的）操作符。 例如，下面这个 kubectl 命令将筛选所有不属于 default 命名空间的 Kubernetes 服务：

kubectl get services  --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default

同标签和其他选择器一样， 字段选择器可以通过使用逗号分隔的列表组成一个选择链。 下面这个 kubectl 命令将筛选 status.phase 字段不等于 Running 同时 spec.restartPolicy 字段等于 Always 的所有 Pod：

kubectl get pods --field-selector=status.phase!=Running,spec.restartPolicy=Always

你能够跨多种资源类型来使用字段选择器。 下面这个 kubectl 命令将筛选出所有不在 default 命名空间中的 StatefulSet 和 Service：

kubectl get statefulsets,services --all-namespaces --field-selector metadata.namespace!=default
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环境信息

  • Filebeat 8.8

Filebeat 启动之后，会根据配置文件中配置的数据收集路径启动 1 个或者多个 inputs。针对匹配到的每个文件，Filebeat 都会启动一个对应的 harvester，每个 harvester 读取一个单独的文件内容，并将其中的新内容发送到 libbeat，libbeat 会整合数据并将其发送到配置的 output [1]

如果 input 类型为 log，input 会负责找到配置中匹配到的文件，并为每个文件启动一个 harvester。每个 input 都运行在自己独立的 Go routine (例程) 中。 [4]

Filebeat 工作原理

Filebeat 会将收割(harvest) 的每个文件的状态存储到 registry。因此如果要让 Filebeat 从头开始收集数据，只需要删除 registry 文件即可。可以使用命令 filebeat export config 找到 data 目录，registry 位于其中。

安装

Filebeat 官方安装文档

curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.8.2-x86_64.rpm
rpm -vi filebeat-8.8.2-x86_64.rpm

systemctl enable --now filebeat

filebeat command-line interface

filebeat 命令常用功能 [3]

子命令 说明 示例
help 查看命令帮助信息
filebeat help COMMAND_NAME [FLAGS]
export 导出 配置 等信息 export 使用
modules 模块管理命令。用来 enable 或者 disable 位于 modules.d 中的 模块
filebeat modules disable MODULE
filebeat modules enable MODULE
filebeat modules list		 Data collection modules
run 启动 filebeat
test 测试配置文件 或者到 output 的连接
filebeat test config
filebeat test output
version 显示当前版本信息
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