内容简介:记录最后一次对中型2C企业级项目的容器化改造hello, 好久不见,之前文章记录了一个实战的2C分布式项目的改造过程,结果如下:
记录最后一次对中型2C企业级项目的容器化改造
hello, 好久不见,之前文章记录了一个实战的2C分布式项目的改造过程,结果如下:
其中Redis并未完成容器化改造(目前是主机单点),本文记录将Redis升级到 容器化Redis-Sentinel集群 。
升级思路:
- 《Docker-compose搭建Redis高可用哨兵集群》,这里将Redis-Sentinel容器接入现有Docker Swarm overlay网络,规避Redis ClientApp访问不同网络的Redis-Sentinel引发的混乱(因NAT转换和Port映射)。
- 利用主机上现有Redis dump.rdb持久化文件快速启动Redis哨兵集群
(1 master:2slave:3 sentinel) - 修改
receiver、app的Redis连接字符串,验证
注意事项
- 现有的应用程序处于Docker Swarm Overlay网络,默认是不允许附加其他容器,这里我们需要将该Overlay网络配置成
可附加,方便Redis-Sentinel接入该网络,所有容器同网络。
......
# 下面生成的overlay网络名称是:eqidstack_webnet
networks:
webnet:
driver: overlay
attachable: true // 应用程序Docker swarm overlay网络配置可附加容器
.....
- 官方Redis镜像持久化数据存储在:
/data, 本处我们需要将现有的主机Redis dump.rdb文件外挂进Master容器。
# 下面是master/slave docker-compose.yml文件
version: '3.7'
services:
master:
image: redis
container_name: redis-master
command: redis-server --requirepass zxcde@1 --masterauth zxcde@1
volumes:
- /home/redis-sentinel/redis/data:/data
ports:
- "6380:6379"
networks:
- webnet
slave1:
image: redis
container_name: redis-slave-1
ports:
- "6381:6379"
command: redis-server --slaveof redis-master 6379 --masterauth zxcde@1 --requirepass zxcde@1
networks:
- webnet
slave2:
image: redis
container_name: redis-slave-2
ports:
- "6382:6379"
command: redis-server --slaveof redis-master 6379 --masterauth zxcde@1 --requirepass zxcde@1
networks:
- webnet
networks:
webnet:
external: true
name: eqidstack_webnet
- 经过验证,最新版本StackExchange.Redis 2.1.58 可以更简洁的方式支持Redis-sentinel, 只需更改连接字符串,其中
10.0.7.41:26379,10.0.7.42:26379,10.0.7.43:26379是sentinel容器ip,serviceName配置主节点名称。
"redis": "10.0.7.41:26379,10.0.7.42:26379,10.0.7.43:26379,serviceName=mymaster1,password=zxcde@1,abortConnect=false,connectTimeout=10000,writeBuffer=40960"
后记
本文记录较凌乱,需要了解本次实操的背景和过程。
总结起来:将主机上现有单点Redis服务容器化,并搭建哨兵高可用集群, 且将Redis集群与应用程序放在同一Overlay网络,便于同网络段容器通信。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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Python神经网络编程
[英]塔里克·拉希德(Tariq Rashid) / 林赐 / 人民邮电出版社 / 2018-4 / 69.00元
神经网络是一种模拟人脑的神经网络,以期能够实现类人工智能的机器学习 技术。 本书揭示神经网络背后的概念,并介绍如何通过Python实现神经网络。全书 分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使 用Python实现神经网络,识别手写数字,并测试神经网络的性能。第3章带领读 者进一步了解简单的神经网络,观察已受训练的神经网络内部,尝试进一步改......一起来看看 《Python神经网络编程》 这本书的介绍吧!