zhenlong_qu的博客

原创 k8s-项目部署案例

修改了ConfigMap，但是Pod依旧依然使用的是之前的ConfigMap,简单粗暴的解决方法，java-demo做个滚动升级。现在已经将数据库的配置修改到ConfigMap了，将ConfigMap中mysql的数据库连接地址改下。在编写的Deploymentyaml中使用ConfigMap,跟Containers同一层级。mysql启动好后，将SQL拷贝到mysql的容器中。将原来数据库的数据导入k8s中的mysql数据库。检查配置文件是否为修改后的ConfigMap内容。在k8s平台部署项目流程。

原创 kubernetes-Ingress最佳方式对外暴露应用

看到k8s-node2节点监听着80端口，这个跟service不一样，service是所有的后端pod都会监听80/443端口，这个是只有部署ingree-nginx的那台机器会监听80/443端口。hostNetwork: true - 当前的网络使用主机节点网络对外提供服务，如果在不做任何的配置下，刚才创建的。--key=blog.ctnrs.com-key.pem - 自签证书Key。--cert=blgo.ctnrs.com.pem - 自签证书。Ingress-Nginx高可用方案。

原创 k8s-深入理解Service(为Pod提供负载均衡和发现)

可以看到你请求的ServiceName，本质请求的是CoreDNS，CoreDNS保存有从K8s获得的A记录，然后返回真实服务IP。在实际生产中，k8s的集群不会直接暴露在公网中，一般会在k8s集群前加一个负载均衡器，这个负载均衡器暴漏在公网。k8s默认使用iptables模式，如果要使用IPVS模式，需要单独启用IPVS模式，见下一小节。Iptables有性能衰减，k8s已将IPVS加入，IPVS性能非常稳定，建议使用IPVS。正常解析到了，在程序代理里，可以使用ServiceName替换以前写的IP。

原创 k8s-常用工作负载控制器(更高级管理Pod)

strategy.rollingUpdate.maxSurge: 25% - 我们之前不是正常副本数设置了3个，升级的时候，你可以发现启动了1个新的，这时变为4个pod了（既3+3*0.25=3.75,不够1个算1个=4），这个参数就是用来配置，滚动更新时，Pod的最大副本数量。strategy.rollingUpdate.maxUnavailable: 25% - 滚动更新过程中，最大不可用Pod副本数量，比如总共10个副本，一下5个副本不可用，直接导致提供并发服务不够用了。

原创 kubernetes-深入理解Pod对象：调度

3、Controller-Manager 通过 APIServer 提供的 watch 实时监听 Pod 事件，发现有新的 Pod 要创建，Pod 控制器开始接管并创建 Pod（此时Pod状态属于pending中，即pod创建中或pod创建完成，但未被调度），创建完成后将结果上报给 APIServer。如果同一节点上，有10个容器，在部署的时候，不做资源限制，当其中的一个或几个容器突然CPU或内存飙升，可能会占满服务器的资源，导致其他的容器不能再正常提供服务，所以有必要对Pod(容器)做出资源限制。

原创 kubernetes-深入理解Pod对象：基本管理

先在容器web的/data目录下创建了一个index.html然后退出，再进入容器test的/data目录下，发现/data目录下的文件是一致的，证明他们是共享存储。同一Pod下，两个容器查看到相同的网络以及监听端口，容器"web"之所以没有对应的命令，是因为它是个nginx容器，如果有的话，如刚才所有应该保持一致。进入容器“test”通过wget命令去访问容器“web”的nginx页面，如果访问到了Nginx页面，说名两个容器直接网络是互通的。将pod.yaml改名pod-net-test.yaml。

原创 kubernetes-资源编排(YAML)

把-o yaml 的yaml换成 json, 就可以导出JSON格式的文件,一般json主要用于传输对接yaml信息用的，正常主要用yaml执行kube操作。create可以创建各种资源以及支持各种创建格式(json、yaml以及命令行),而apply主要是通过yaml创建资源以及更新。注意：这种先通过create再导出yaml的方式，还要看kubectl是否支持你当前需要创建的资源，不支持也是不行的。name:web #资源的名字，在同一个namespace中必须唯一。

原创 kubernetes-kubectl命令行管理工具

localhost:8080 - 这是一个kube-apiserver的非安全端口，还有一个对外端口是6443，kubectl默认先连接8080（二进制默认开始8080，kubeadmin默认关闭8080），如果配置有kubeconfig（.kube/config）就直接走这个配置连接安全端口(所谓安全端口，就是有权限验证的端口)。这个命令能查看的资源，可以通过kubectl api-resources命令列出来的资源，都可以通过get查看。一、kubectl与kubeconfig的关系。

原创 kubernetes-快速部署一套k8s集群

下载完后还需要修改里面定义Pod网络（CALICO_IPV4POOL_CIDR），与前面kubeadm init的 --pod-network-cidr指定的一样。--image-repository 由于默认拉取镜像地址k8s.gcr.io国内无法访问，这里指定阿里云镜像仓库地址。--pod-network-cidr Pod网络，与下面部署的CNI网络组件yaml中保持一致。--service-cidr 集群内部虚拟网络，Pod统一访问入口。初始化完成后，最后会输出一个join命令，先记住，下面用。

原创 JVM-字节码应用

classReader.accept方法的第一个参数是classVisitor,即上面定义的classVisitor, 第二个ClassReader.SKIP_DEBUG，操作的时候，哪些信息不看，这里是跳过debug信息,一般来说设置忽略debug信息就可以了。用CoreAPI解析和TreeAPI都能做字节码解析，区别，TreeAPI必须读取完整字节码信息，才能做解析。八、反射之二反射管理类信息案例实战。九、反射之三反射修改类信息案例实战。十、反射之四通过反射调用类方法实战。

原创 JVM-透彻理解字节码以及指令

每个线程在执行的时候，先看能不能抢到锁，不能抢到锁等到，抢到锁，执行monitorenter指令，代码执行完后，再执行monitorexit指令退出，其他线程继续抢锁，抢到后继续执行这2个指令，如此往复。调用动态方法（如lamdba、动态语音编译的字节码），会有至少两步，第一步，先将语法糖还原成invokedynamic指令，第二步再根据具体方法类型，调用具体指令。0000 0031 - Java版本号，这里的31是16进制大版本号，转换后十进制49，前面4个字节 是小版本，后面是大版本。

原创 JVM-JVM支持高并发底层原理精讲

当线程即使处于阻塞的时候，线程不再收到信号，线程也是可以收到一个异常，可以这个异常理解为一个信号，就像闹钟一样就会响，强制这个线程做出一定的响应，而这个异常就是这个子线程的那种，当调用线程终止方法，就会触发这个异常。当t1线程的x=b，从a=1代码的下面，移动到a=1代码的上面，且t2线程的y=a，从b=1代码的下面移动到b=1代码的上面，就会计算出x==0&&y==0，这种问题就是。这里为什么没有停止呢，这是因为当阻塞的时候，父线程只能给子线程发停止的信号，要不要停止子线程说了算。

原创 JVM-Arthas高效的监控工具

一、arthas介绍3.选择监控哪个进程4.进入具体进程二、arthas的基础命令与基本操作1.查询包含Java的系统属性：命令：sysprop |grep java1.查询不含Java的系统属性：命令：sysprop | grep -v java3.打印历史命令命令：history4.查看当前工作目录命令：pwd三、如何使用arthas监控线上服务的内存状态1.dashboard - 当前系统的实时数据面板命令：dashboard -i 100 100毫秒刷新一次。

原创 JVM-JVM基本工具与必会调试方式

命令：jmap -dump:live,format=b,file=test.hprof 45094。FGCT 从应用程序启动到采样时的 Full GC 的消耗时间（秒）YGC 从应用程序启动到采样时 Young GC 的次数。FGC 从应用程序启动到采样时 Full GC 的次数。如果启动的是jar,则会将jar的完整类名信息展示出来。GCT 从应用程序启动到采样时 GC 的总时间。如果启动的时候带有参数，还会将启动时的参数打印出来。四、堆分析的基本功-jmap和jhat工具。

原创 JVM-透彻掌握ParNew垃圾回收器的原理与使用screenflow

【代码】JVM-透彻掌握ParNew垃圾回收器的原理与使用screenflow。

原创 JVM-透彻掌握Parallel垃圾回收器的使用方法

在这种模式下，年轻代的⼤ ⼩、Eden和Survivor的⽐例、晋升⽼年代的对象年龄等参数会被⾃动调整，已达到在堆⼤⼩、吞吐量和停顿时间之 间的平衡点。在⼿动调优⽐较困难的场合，可以直接使⽤这种⾃适应的⽅式，仅指定虚拟机的最⼤堆、⽬标的吞吐量 （GCTimeRatio）和停顿时间（MaxGCPauseMills），让虚拟机⾃⼰完成调优⼯作。不管执⾏多少次，也不管每次执⾏多少时间，但是要在⼀定的时间范围⾥ ，尽可能让线程执⾏⽤户程序 ⾼吞吐量则可以⾼效率地利⽤CPU时间，尽快完成程序的运算任务。

原创 亿级流量系统如何优化老年代ParNew_CMS?

情况1：比如，老年代此时可用空间80M < 历次YGC后升级老年代的平均对象大小100M，这样就会触发FullGC;情况2：移入老年代的对象大于，此时老年代的剩余空间，触发FullGC;情况3：被占用的老年代空间超过阈值，触发FullGC。

原创 G1为什么更适合亿级流量系统以及YGC优化策略screenflow

之前讲过，在G1里新生代的占比是5%-60%,如果堆空间是8G,此时新生代占的空间就是400MB~4.7GB，如果一次回收完，就会非常耗时，可以通过设置回收最大停顿时间，减少服务的停顿，一次回收一部分，比如1.2G。1.ParNew执行回收的时候，STW会比较长，CMS存在碎片化的问题，当物理机的内存变大，这套组合存在的问题会更大，加大物理内存，反而让垃圾回收更慢。如果是视频、大数据、批处理等对象比较大的场景，我们可以将最大停顿时间调大一些，让垃圾回收频率降低，单次垃圾回收效果会更好。

原创 JVM-【场景实战】熟悉Serial垃圾回收器的使用

这个收集器是⼀个单线程的收集器，但它的 “单线程” 的意义并不仅仅说明它只会使⽤⼀个 CPU 或⼀条收集线 程去完成垃圾收集⼯作，更重要的是在它进⾏垃圾收集时，必须暂停其他所有的⼯作线程，直到它收集结束 （Stop The World）Serial回收器的优势与设置参数优势：简单⽽⾼效（与其他收集器的单线程⽐），对于限定单个 CPU 的环境来说， Serial 收集器由于没有线程交互的开销，专⼼做垃圾收集⾃然可以获得最⾼的单线程收集效率。② 作为⽼年代 CMS 收集器的后备垃圾收集⽅案，

原创 JVM-透彻理解GC日志的内容

⽼年代的总⼤⼩是10240K，未使⽤。这是因为 在新⽣代⾥的from和to是轮流使⽤的，⼀次只有⼀个发挥作⽤，相当于浪费了⼀个1M的空间，因此只有空间只有 8M的Eden区+1个1M的S区，⼀共是9M。] 这⾥表示的含义是在执⾏垃圾回收之前，年轻代被占⽤的空间 是8105K，完成垃圾回收之后占⽤的空间是378K，完成之后新⽣代的总空间⼤⼩是9216K，耗时0.0015472 secs。表示垃圾回收之前堆空间被占⽤的空间是8105K，回收之后被占⽤的是 378K，堆的总空间为19456K。

原创 JVM-【原理精讲】解密新生代垃圾回收器的工作原理

JVM-解密新生代垃圾回收器的工作原理

原创 JVM-【原理精讲】图解垃圾清除算法的原理

JVM-垃圾清除算法的原理

原创 JVM-【原理精讲】图解垃圾标记算法的原理

原创 JVM-从收拾房间看垃圾回收基本思想

JVM-垃圾回收器介绍

原创 JVM-七步带你掌握JVM内存结构

这是JDK1.6的内存结构，JDK1.8以后方法区已经挪出来了，不属于JVM内存。一、从房屋户型图理解JVM的内存划分原理与基本结构介绍。二、第一步：掌握程序计数器的功能与工作过程。

转载 用了6年的 SpringBoot 项目部署方案，稳得一批！

都是由mvn中profiles的properties中提供，是可变的参数，脚本代码本身不需要人工去修改，只需要变的是mvn的参数即可；该节点中的节点是可作为参数传递给其他配置文件，如我这里的package-name节点值就可以在另外的assembly.xml或者shell脚本文件中通过${package-name}其实shell脚本中包含有解压命令，但是我在打包时放在了zip中，所以只能通过手动解压了，当然可以调整；把配置文件和jar包等压缩成什么文件格式，这里可以有：zip，tar等。

原创 亿级流量场景下如何优化混合回收

当大对象超过region一半，就会将其放到大对象region里边去，占用老年代空间，当有大量短周期大对象进入老年代，也会提高混合回收的频率，进而影响到FullGC的频率。我们完全可以通过最大停顿时间的调整，来控制每次垃圾回收的region数量以及回收垃圾大小。关于G1的优化，最重要的两点1.调整最大停顿时间、2.调整region大小。2.优化G1垃圾回收关键的一点，设置合理的最大停顿时间。1.是已分配内存占总内存的超过45%阈值；

原创 亿级系统设置年轻代(ParNew+CMS)

秒杀场景,ParNew+CMS优化设置

原创 JVM基础原理篇-带你深入拆解G1垃圾回收原理

动态调整新生代区域region的数量 - 在G1里，在执行YGC的时候，新生代的数量是可以动态变化的，一般什么都不设置的情况下，Eden区占比例在5%~60%之间(调整的原因，是根据每次执行垃圾回收后，根据当前的情况判断增加region数量，每增加一个region数量，Eden区就会增加一个，如果没有必要，Eden数量太多，导致回收时间太长，这时JVM就会减少Eden区数量)。1.混合回收前面为什么会有一次YGC呢，前面讲了混合回收的触发条件是，在YGC后，已分配的内存占总内存的45%，触发混合回收；

原创 总结两套JVM模版配置

XX:+CMSScavengeBeforeRemark - 在重新标记阶段，会STW,导致服务中断，这个时候，在执行重新标记前，先执行一次YGC，因为重新标记主要管的是新创建的对象(新生代)，先执行一次YGC，新生代中的垃圾对象都会被提前清除掉，这样再扫描对象，对象就会少很多，从而降低STW停顿时间。-XX:PermSize=256M - 设置永久代初始内存大小，永久代大小的设置，跟你是什么应用(比如秒杀系统)没有多大关系，因为永久代是装载类文件的，一般设置256/512M就可以；

原创 JVM征服面试篇-亿及流量系统设计(学习笔记)

一、如何拆解亿级流量系统-百万级结算系统如何设置JVM。4.第四步：确定单笔订单耗时，寻找性能瓶颈。2.第一步：确定业务背景和核心流程。5.第五步：确定单笔支付需要的空间。3.第二步：确认系统的压力在哪里。6.第六步：回答面试官的问题。3.第三步：确定QPS。

原创 JVM基础原理篇-透彻理解类加载子系统(学习笔记)

收到一个新的类，最底层的系统类加载器并不直接加载，而是向上委托给扩展类加载器，而扩展类加载器拿到新类后，也不执行加载，继续向上委托给引导类加载器，引导类加载器会执行加载，假如能够加载成功，结束退出，如不能加载，向下返回个null，扩展类加载器检测到上层加载器不能加载，它会执行加载，假如加载成功，结束退出，如不能加载，继续向下返回个null，系统类加载器检测到上层加载器不能加载，系统类加载器会执行加载。扩展类加载器加载的类文件，相对JVM而言，不是特别重要，但是又比我们写的代码重要。

原创 垃圾收集器及内存分配

‐XX:+PrintGC 输出GC日志 ‐XX:+PrintGCDetails 输出GC的详细日志 ‐XX:+PrintGCTimeStamps 输出GC的时间戳（以基准时间的形式） ‐XX:+PrintGCDateStamps 输出GC的时间戳（以日期的形式，如 2013‐05‐04T21:53:59.234+0800） ‐XX:+PrintHeapAtGC 在进行GC的前后打印出堆的信息 ‐Xloggc:F://test//gc.log 日志文件的输出路径。（这里是指，并行能力较强的机器）

转载 SpringBoot+内置Tomcat配置，参数调优，最大并发量，最大连接数

SpringBoot开发最大的好处是简化配置，内置了Tomcat, 在SpringBoot2.0.x版本中内置Tomcat版本是8.5.x，SpringBoot内置Tomcat的默认设置中，Tomcat的等待队列长度默认是100，Tomcat的最小工作线程数默认分配10，Tomcat的最大线程数是200，最大连接数是10000,至于最大并发量和最大连接数，常常理解成最大并发量就是最大连接数，实际上是有些牵强的，最大连接数并不一定就是最大并发量。，这2条请求任务恰恰是最容易忽略的，如此最终处理了14条请求，

原创 JVM垃圾回收算法

上面这张图代表的是程序运行期间所有对象的状态，它们的标志位全部是0（也就是未标记，以下默认0就是未标记，1为已标记），假设这会儿有效内存空间耗尽了，JVM将会停止应用程序的运行并开启GC线程，然后开始进行标记工作，按照根搜索算法，标记完以后，所有从root对象可达的对象就被标记为了存活的对象，此时已经完成了第一阶段标记。和标记清除算法一样，也是从根节点开始，对对象的引用进行标记，在清理阶段，并不是简单的清理未标记的对象，而是将存活的对象压缩到内存的一端，然后清理边界以外的垃圾，从而解决了碎片化的问题。

原创 jvm调优参数常用命令总结

（2）查询内存中对象数量及大小(包括活跃以及非活跃对象)(4)查看进程的GC信息 间隔1秒1次，打印5次。(4) 将内存使用情况dump到文件中。（3）查询内存中对象数量及大小(活跃对象)5.设置jvm的堆内存初始大小和最大大小。通过jstat命令进行查看堆内存使用情况。12.当发生内存溢出时，自动dump文件。查看Java进程xxx的指定JVM参数。查看Java进程xxx的JVM参数。(2) 通过浏览器访问。（1）查看class加载数统计。1.查看Java命令参数。（2）其他见学习笔记。

原创 Docker常用命令总结

docker pull centos 等价于 docker pull docker.io/library/centos。将容器ID为7f6c10d7a83c mycentos:1.0的容器创建镜像mycentos:1.0。docker push centos6.5 不带仓库地址一般默认hub.docker.com。容器启动并link容器(tomcat02连接到tomcat01)docker logs -f -t --tail 行数 容器名。启动容器并添加数据卷（默认读写）启动容器并添加数据卷（只读）

原创 JVM调优:参数（学习笔记）

JVM调优：参数（学习笔记）

原创 大白话MySQL优化(学习笔记)：调优思维（6）

where条件是idc>3（范围检索）,数据取出后，name的顺序肯定是不是排好序的，需要重新排序，所以走的是Using temporary，类似之前学order by的时候，取出name后，需要重排序一样。B-tree索引，由于data特别大的时候，会导致子存储的键值会减少，B-tree的高度会越来越高，查找的深度会加大，读取的IO次数会越来越多。同样的道理，where条件改为idc=3，这个时候，取出数据name，是拍好序的，就不需要重新排序了，所以走的是索引。

原创 大白话MySQL优化(学习笔记)：慢查询优化概述（5）

在没索引的情况下，mysql会通过使用Using join buffer(hash join)来，优化查询，减少循环次数，原来可能循环1000次，优化后可能减少到10次，这个取决于mysql的join_buffer_size大小的设置，默认256kb。如果sort_buffer可以存放所有满足条件的(id,col2)对（注意：这里是根据排序字段col2进行排序的，意味着id是乱序的，后面排好序后，id是可能乱序的，可以优化将id排好序，id排序的内存大小受””，默认大小也为256kb），则进行排序；