技术相关►k8s

StatefulSet & 数据持久化

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设置有状态服务（StatefulSet)

创建有状态的Pod,执行”kubectl apply -f mongo.yaml“。

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apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: mongodb
spec:
  serviceName: mongodb
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: mongodb
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mongodb
    spec:
      containers:
        - name: mongo
          image: mongo:4.4
          # IfNotPresent 仅本地没有镜像时才远程拉，Always 永远都是从远程拉，Never 永远只用本地镜像，本地没有则报错
          imagePullPolicy: IfNotPresent
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mongodb
spec:
  selector:
    app: mongodb
  type: ClusterIP
  # HeadLess
  clusterIP: None
  ports:
    - port: 27017
      targetPort: 27017

以上mongo.yaml包涵了创建StatefulSet特性的pod和Service，关于StatefulSet特性：

  • Service 的 CLUSTER-IP 是空的，Pod 名字也是固定的。
  • Pod 创建和销毁是有序的，创建是顺序的，销毁是逆序的。
  • Pod 重建不会改变名字，除了IP，所以不要用IP直连

查看创建的pods。

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kubectl get endpoints mongodb -o yaml
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
  annotations:
    endpoints.kubernetes.io/last-change-trigger-time: "2023-10-18T09:13:07Z"
  creationTimestamp: "2023-10-18T09:13:07Z"
  labels:
    service.kubernetes.io/headless: ""
  name: mongodb
  namespace: default
  resourceVersion: "218593"
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/endpoints/mongodb
  uid: 448feace-dbd8-4c94-b878-688566266bcb
subsets:
- addresses:
  - hostname: mongodb-0
    ip: 172.17.0.14
    nodeName: vm-1-127-centos
    targetRef:
      kind: Pod
      name: mongodb-0
      namespace: default
      resourceVersion: "212661"
      uid: a265b68e-1aaf-409a-b84e-2f2851061314
  - hostname: mongodb-1
    ip: 172.17.0.15
    nodeName: vm-1-127-centos
    targetRef:
      kind: Pod
      name: mongodb-1
      namespace: default
      resourceVersion: "212671"
      uid: 578c3937-6c06-4ef3-bcda-8bd5f594607d
  - hostname: mongodb-2
    ip: 172.17.0.16
    nodeName: vm-1-127-centos
    targetRef:
      kind: Pod
      name: mongodb-2
      namespace: default
      resourceVersion: "212685"

这时可以连接到mongodb上进行写入数据测试。

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技术相关►k8s

Service


📚 文章 ( 📝 字数： 369 ⏱ 阅读时间： 1 分钟 )

本文目录结构

创建Service

创建pod

首先创建pod,衔接上节课内容，创建内容如下：

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  # 部署名字
  name: djnode 
spec:
  replicas: 5 
  # 用来查找关联的 Pod，所有标签都匹配才行
  selector:
    matchLabels:
      app: djnode 
  # 定义 Pod 相关数据
  template:
    metadata:
      labels:
        app: djnode 
    spec:
      # 定义容器，可以多个
      containers:
      - name: djnode # 容器名字
        image: djangowang77/djnode:v1 # 镜像

创建 Service

通过标签与djnode进行关联，创建service.yaml.

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: djnode 
spec:
  selector:
    app: djnode 
  type: ClusterIP 
  ports:
    - port: 8080    # 本 Service 的端口
      targetPort: 8080  # 容器端口

应用配置“kubectl apply -f service.yaml”，查看servers。

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kubectl get svc
NAME             TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)          AGE
djnode           NodePort    10.98.196.188   <none>        8080:31000/TCP   64m
kubernetes       ClusterIP   10.96.0.1       <none>        443/TCP          5h23m

查看服务详情 kubectl describe svc djnode，可以发现 Endpoints 是各个 Pod 的 IP，也就是他会把流量转发到这些节点。

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kubectl describe svc djnode
Name:              djnode
Namespace:         default
Labels:            <none>
Annotations:       <none>
Selector:          app=djnode
Type:              ClusterIP
IP Families:       <none>
IP:                10.105.106.201
IPs:               <none>
Port:              <unset>  8080/TCP
TargetPort:        8080/TCP
Endpoints:         172.17.0.2:8080,172.17.0.3:8080,172.17.0.5:8080
Session Affinity:  None
Events:            <none>

对外暴露服务

修改service.yaml内容如下。

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: djnode 
spec:
  selector:
    app: djnode 
  type: NodePort 
  ports:
    - port: 8080    # 本 Service 的端口
      targetPort: 8080  # 容器端口
      nodePort: 31000

查看暴露的端口,可以通过web浏览器访问以下端口

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netstat -tnl | grep 31000
tcp        0      0 0.0.0.0:31000           0.0.0.0:*               LISTEN
技术相关►k8s

将容器部署到集群中

本文目录结构

容器部署方式

命令运行容器。

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kubectl run testapp --image=ccr.ccs.tencentyun.com/k8s-tutorial/test-k8s:v1

Pod，编辑pod.yaml内容如下。(一切皆文件是 Unix/Linux 的基本哲学之一,K8s继承了这个传统）

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pod
spec:
  # 定义容器，可以多个
  containers:
    - name: test-k8s # 容器名字
      image: ccr.ccs.tencentyun.com/k8s-tutorial/test-k8s:v1 # 镜像

Deployment，编辑Deployment.yaml内容如下。以下文件描述了运维工程师对线上服务的期望，并把线上的服务状态、副本、镜像源都转为配置文件进行描述，其优势所见即所得，且此配置文件可以分享给其他运维工程师重复利用或了解当前服务的配置情况。

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  # 部署名字
  name: test-k8s
spec:
  replicas: 2
  # 用来查找关联的 Pod，所有标签都匹配才行
  selector:
    matchLabels:
      app: test-k8s
  # 定义 Pod 相关数据
  template:
    metadata:
      labels:
        app: test-k8s
    spec:
      # 定义容器，可以多个
      containers:
      - name: test-k8s # 容器名字
        image: ccr.ccs.tencentyun.com/k8s-tutorial/test-k8s:v1 # 镜像

kubectl运行deployment.yaml文件

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kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl get pods

关于kind相关参数：

  • Deployment：适合无状态应用，所有pod等价，可替代;
  • StatefulSet：有状态的应用，适合数据库这种类型;
  • DaemonSet：在每个节点上跑一个 Pod，可以用来做节点监控、节点日志收集等;
  • Job & CronJob： Job 用来表达的是一次性的任务，而 CronJob 会根据其时间规划反复运行。

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技术相关►k8s

minikube单机演练环境配置

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关于minikube

minikube可以模拟本机的Kubernetes集群环境，这集群就包含了Master和Node，当前它支持Windows、Linux和MacOS等操作系统，官网https://minikube.sigs.k8s.io/docs/。

环境信息

操作系统发行版本

Linux CentOS7.9版本

minikube安装要求

  • 至少2CPUs或更多CPUS
  • 至少2GB或更多内存
  • 至少20GB或更多磁盘空间
  • 连接互联网
  • 容器或虚拟机环境，如Docker, QEMU, Hyperkit, Hyper-V, KVM, Parallels, Podman, VirtualBox, or VMware Fusion/Workstation

安装与配置Docker

安装minikube前，先要安装Docker。

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yum install -y docker

配置国内镜像源 

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cat <<EOF > daemon.json
{
  "registry-mirrors": ["https://ud6340vz.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
mv daemon.json /etc/docker/

再次确认。

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cat /etc/docker/daemon.json

启动容器。

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systemctl restart docker

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技术相关►总结笔记

李想产品实践16讲


📚 文章 ( 📝 字数： 206 ⏱ 阅读时间： 1 分钟 )

这是一门得到的课程,由理想汽车CEO李想亲自讲解的，课程介绍了理想汽车在做产品过程中从0~1，再从整个1-10的过程和他的思考。课程结构非常清晰，课程从回归产品的本质开始讲起，从以下两个方法论进行切入并不断地延展.

  • 第一条:关注用户价值,超越用户需求
  • 第二条:把组织当产品来做,用组织的成长支撑产品的成长

课程非常适合产品经理或用户体验等职位人群.整个 课程一共16讲,我刚听到第9讲,以下整理了前8讲的课程思维导图,供大家参考,后续课程内容会持续更新.

1~8课

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9~16 课

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技术相关►AI相关

你需要一个专业的设计师（Midjourney)

我一直身处互联网行业，从2013年时就经常听到大数据，2014年随着大数据的浪潮也逐步开始搞一些AI相关的系统建设，在当时的时间点觉得概念很好也比较超前，但从行业看更多是听到声音没有见到有代表性的产品。2022年底chatgpt4震惊业界，随时而来带动了一些类AI工具的发展，确实从各方面看得见和摸得着的都能感受到这波浪潮的澎湃，最近在玩Midjourney这里我也整理了一下AI发展和Midjourney的相关资料也分享在这里供大家参考。

一. AI的演进

以下为AI进化路线图
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从演进图上可以看到AI概念很早就有，而早年因计算量和数据量等问题更多停留在概念阶段，从2020的GPT3开始引起了AI的浪潮。而AI这里又可以分为两类：

  • 文本处理
  • 图片绘制
    在图片绘制领域代表的产品如Midjourney 、AI painting 、PicUP.AI 、DALL-E 2 和Disco Diffusion等

二. 你需要一个专业的设计师 （Midjourney）

你需要一个专业的设计师，它就是Midjourney。Midjourney是一款绘画工具，创建团队来自美国旧金山，创始人David Holz，整个公司规模不到20人，但估值达到数亿美金。Midjourney是一款AI绘图工具，只要输入关键字，就可以根据算法生成一张图片。

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tips:创始人表示他最喜欢阅读两类书，一个是科幻文学，另一个是中国古典文学。中国古代文学有一些最美的对人类历史的深刻思考，Midjourney这个名字就来自于《庄子》，庄周梦蝶，对应中文的“中道”。

2.1 Midjourney适用场景

Midjourney的应用场景：

  • 在工作汇报中场景中的图片制作
  • 自媒体运营，公众号的封面、文章配图等
  • 视频封面，海报Logo
  • 广告图片
  • 社交软件的头像
  • 大头贴、人像转动画等

生活中的类似场景很多，不一一举例，以上这些工作内容在以往都需要有专业的设计师花很多时间才能完成, 但目前这些工作都可以通过Midjourney代为完成。

以下两张照片是通过Midjourney花几分钟生成的大头贴：

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技术相关►UNIX/Linux

30分钟了解Terraform


📚 文章 ( 📝 字数： 140 ⏱ 阅读时间： 1 分钟 )

基础设施即代码

在聊Terraform前，总是绕不开Iac这个话题，因为Terraform也是IaC的一个子集。
基础架构即代码（Infrastructure as Code,IaC) ，通过代码的方式来管理整个基础架构。这里的两个关键词：

  • Infrastucture：管理的对象包括公有云、私有云、混合云，按层划分还包括IaaS和PaaS；
  • Code：代码+注释屏蔽人手动配置很多过程只有配置过或负责人才了解，代码可版本管理（过程可追踪）

Terraform

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腾讯云的Terraform实践