技术博客

对于在 Windows 系统上工作的开发者而言，能够在不离开熟悉环境的前提下，无缝使用强大的 Linux 工具链，无疑是一大福音。WSL (Windows Subsystem for Linux) 的出现，尤其是性能卓越的 WSL2，完美地解决了这一需求。 本指南将基于您提供的核心步骤，手把手带您在 Windows 11 上，通过手动导入的方式，安装最新版的 Ubuntu 24.04 LTS。相比于从 Microsoft Store 安装，手动导入方式能让您对安装位置有完全的控制权，更适合有特定磁盘管理需求的用户。 前期准备 一台运行 Windows 11 的电脑。 拥有管理员权限的账户。 第一步：开启 WSL 相关 Windows 功能要运行 WSL，首先需要确保 Windows 系统的相关功能已经启用。这包括 WSL 自身以及其所依赖的虚拟机平台。 打开 控制面板 -> 程序 -> 启动或关闭 Windows 功能。 在弹出的窗口中，找到并勾选以下三项： Hyper-V 适用于 Linux 的 Windows 子系统 (Windows...

在软件开发的世界里，我们每天都在与代码打交道。但除了代码本身，还有一个东西默默地记录着项目的生命轨迹，它就是——版本号。 一个混乱的版本号体系，就像一本没有页码和章节的乱书，会让团队协作、问题追溯和项目发布变得一团糟。你是否也曾遇到过这些场景？ “生产环境用的是 my-app-final-final-v2.jar，这到底是哪个版本的代码？” “我依赖了同事的 common-utils 模块，怎么他一更新，我的项目就编译失败了？” “这次发布要修复一个紧急 Bug，我们应该基于哪个版本的分支来改？” 如果这些问题让你感同身受，那么恭喜你，这篇文章就是为你准备的。今天，我们将一起学习一套系统的、专业的 Maven 项目版本演进方法，让你的项目管理从此变得清晰、可控、有条不紊。 第一章：两个世界，两种状态 —— SNAPSHOT 与 RELEASE在 Maven...

在云原生的浪潮之巅，Kubernetes (K8s) 已然是容器化应用部署的“操作系统”。对于无状态应用（Stateless Applications），K8s 提供了优雅、可靠的部署、伸缩和自愈能力。然而，当我们踏入有状态应用（Stateful Applications）的深水区——例如数据库（PostgreSQL, MySQL, Redis）、消息队列（Kafka, RabbitMQ）或搜索引擎（Elasticsearch）——挑战便接踵而至。 这些复杂的系统不仅仅是运行几个 Pod 那么简单，它们拥有自己的集群逻辑、生命周期和运维需求。为了驯服这些“猛兽”，社区提供了两种主流的武器：Helm 和 Operator。 这两种工具代表了两种截然不同的应用管理哲学。本文将深入剖析 Helm 和 Operator 的核心差异，并以我们熟悉的 Redis 集群为例进行说明，帮助你为你的下一个 K8s 项目做出最明智的技术选型。 1. 核心哲学的碰撞：应用打包者 vs. 智能运维机器人理解两者的根本区别，是做出正确选择的第一步。 Helm：Kubernetes...

当我们将应用迁移到 Kubernetes (K8s) 的怀抱时，常常会为其强大的自愈和故障恢复能力感到惊叹。K8s 能够自动重启崩溃的容器、迁移宕机节点上的应用，这似乎为我们解决了所有关于“高可用”的烦恼。于是，一个自然而然的问题浮现在许多开发者脑海中： “既然 K8s 如此强大，我还需要像以前在物理机上那样，为我的 Redis 部署一套复杂的哨兵（Sentinel）集群吗？” 这是一个极佳的问题，它触及了云原生时代应用高可用性设计的核心。简短的答案是：是的，你绝对仍然需要！ K8s 的高可用和 Redis Sentinel 的高可用是两个不同层面的能力，它们非但不能互相替代，反而是构建真正健壮服务的完美搭档。 理解两个层面的高可用要弄清这个问题，我们必须先解构 K8s 和 Redis Sentinel 各自的职责。 Kubernetes 的职责：基础设施层的高可用K8s 是一个容器编排平台，它关注的是“容器”和“节点”的健康，提供的是基础设施层面的保障。其核心能力包括： Pod 存活探测与重启：通过 livenessProbe，K8s 可以检测到 Redis...

当我们将有状态的流处理应用 Flink 部署到强大的容器编排平台 Kubernetes (K8s) 上时，一个常见的疑问便浮出水面：K8s 自身已经具备了强大的故障恢复和自愈能力，为什么我们还需要为 Flink 单独配置高可用（HA）呢？本文将深入剖析 K8s HA 与 Flink HA 的关系，阐明它们在保障应用稳定运行中各自扮演的角色，并解释为何两者是相辅相成、缺一不可的“双层保险”。 引言：一个普遍的困惑想象一下这个场景：你已经成功地将 Flink 作业打包成镜像，并使用 Flink Operator 或 Helm Charts 将其部署到了 K8s 集群中。你深知 K8s 的强大之处——当一个节点宕机，K8s 会自动将运行其上的 Pod 调度到其他健康节点上；当一个 Pod 因故崩溃，Deployment 会立即创建一个新的 Pod 来替代它。 这一切听起来都像是完美的高可用方案。于是，当你看到 Flink 的 FlinkDeployment YAML 中出现如下配置时，你可能会感到困惑： 123456789# ...spec: # ... ...

在云原生时代，Kubernetes (K8s) 已成为容器编排的事实标准，而Nginx作为高性能的反向代理和Web服务器，是K8s生态中最常部署的应用之一。直接编写和管理K8s的YAML清单文件可能变得复杂和繁琐，尤其是在涉及多环境配置、应用更新和依赖管理时。 Helm，作为Kubernetes的包管理器，极大地简化了这一过程。它允许我们将应用打包成可重用的“Chart”，通过版本控制和简单的配置覆盖，实现一键式部署、升级和回滚。 本文将详细介绍一种生产级的实践：如何利用Bitnami提供的优秀Nginx Helm Chart，结合外部化配置 (.env) 和自动化脚本 (.sh)，在K8s集群中快速部署一个高度可定制、且集成了Prometheus监控的Nginx服务。 项目源码: github, gitee 项目结构概览为了实现自动化和可配置性，我们的项目由以下几个核心文件组成： .env: 环境变量文件，用于存放所有可自定义的配置，如命名空间、副本数、域名等。这使得我们的部署逻辑与配置彻底分离。 install.sh:...

在当今的云原生时代，将像 Kafka 这样的有状态数据系统部署到 Kubernetes (K8s) 上已成为主流实践。Kubernetes 提供了强大的弹性伸缩、故障自愈和资源管理能力，而 Helm 作为 K8s 的包管理器，则极大地简化了复杂应用的部署和生命周期管理。 本文将详细介绍如何利用 Helm 和 Bitnami 提供的优秀 Chart，在 Kubernetes 集群中部署一个高可用的 Kafka 集群。我们将采用 Zookeeper-less 的 KRaft 模式，并通过一个结构化的项目，实现配置与部署逻辑的分离，使其更易于维护和复用。 项目源码: github, gitee 一、项目结构概览为了实现标准化和可重复的部署，我们采用以下文件结构： .env: 环境变量文件，用于存放所有可配置的参数，如命名空间、存储类、副本数等。这实现了配置与执行逻辑的分离。 install.sh: 核心部署脚本，负责加载配置、更新 Helm 仓库并执行 helm upgrade --install 命令。 uninstall.sh: 卸载脚本，用于清理 Helm...

在现代云原生架构中，将有状态应用（如数据库）容器化并部署在 Kubernetes 上已成为主流趋势。这不仅能带来高可用性、弹性伸缩的优势，还能统一应用的运维管理模式。MongoDB 作为业界领先的 NoSQL 数据库，其副本集（Replica Set）模式是保障数据冗余和高可用的生产标准。 本文将以一个实战项目的视角，详细阐述如何利用 Helm——Kubernetes 的包管理器——在 K8s 集群中快速、规范地部署一套生产可用的 MongoDB 副本集，并集成 Prometheus 监控。 项目源码: github, gitee 为什么选择 Helm 部署 MongoDB？ 标准化与可复用：Helm Chart 将部署 MongoDB 所需的所有 K8s 资源（StatefulSet, Service, Secret, ConfigMap, ServiceMonitor 等）打包管理，实现了“基础设施即代码”（IaC），极大提升了部署的标准化和可复用性。 简化复杂性：部署一个高可用的 MongoDB 副本集涉及复杂的网络配置（如 Headless...

在构建高性能、数据驱动的后端系统时，数据库的选择与部署是至关重要的一环。MongoDB 作为一个灵活、可扩展的 NoSQL 数据库，其分片集群（Sharded Cluster）架构能够为海量数据提供出色的水平扩展能力和高可用性。然而，手动部署和管理一个完整的分片集群（包含 Config Servers, Shards, Mongos Routers）相当复杂。 幸运的是，借助 Kubernetes (K8s) 的声明式能力和 Helm 的包管理机制，我们可以将这个复杂的过程自动化、标准化。本文将详细介绍如何使用 Bitnami 提供的 Helm Chart，通过一套可配置、可复用的脚本，在 K8s 上高效、可靠地部署一个生产级的 MongoDB Sharded Cluster。 项目源码: github, gitee 核心优势采用此方案，您将获得： 基础设施即代码 (IaC)：所有配置和部署逻辑均通过代码（.env 文件和 shell 脚本）管理，实现版本控制和可重复部署。 高度可配置：通过一个简单的 .env...

在现代云原生架构中，将有状态应用（如数据库）容器化并部署在 Kubernetes 上已成为主流实践。Kubernetes 提供了强大的编排能力，而 Helm 作为其官方包管理器，极大地简化了复杂应用的部署和生命周期管理。 本文将作为一篇实战指南，详细阐述如何利用 Helm 将一个生产级的单节点 MongoDB (Standalone) 实例高效、可复现地部署到 Kubernetes 集群中。我们将采用广泛使用的 Bitnami MongoDB Chart，并通过脚本化的方式实现配置、安装、验证与监控的全链路自动化。 项目源码: github, gitee 核心优势 声明式与可复现：通过 .env 配置文件和 install.sh 脚本，我们将部署过程代码化，确保了环境的一致性和部署的可复现性。 配置解耦：将所有可变配置（如密码、命名空间、资源限制等）提取到 .env 文件中，使安装脚本保持通用，便于在不同环境（开发、测试、生产）中复用。 集成监控：无缝集成了 Prometheus 和 Grafana 监控，通过 ServiceMonitor 自动发现并采集...