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【获取webbrose页面源码】【麻将 算法 源码】【vxworks源码解析】minio 源码解析

来源:论坛源码 带积分签到 时间:2024-11-24 17:03:45

1.12 入门高性能分布式对象存储 MinIO
2.亲测!码解某站8000买的码解默往im即时通讯源码
3.云原生DevOps落地方案
4.OpenSSL创建https证书
5.开源项目蘑菇博客如何集成Minio对象存储服务器
6.2024最新IM即时通讯四合一系统源码(PC+WEB+IOS+Android)客户端默往

minio 源码解析

12 入门高性能分布式对象存储 MinIO

       MinIO,一个在GNU Affero通用公共许可证v3.0下的码解高性能分布式对象存储,以其与Amazon S3 API的码解兼容性,成为机器学习和应用数据处理的码解理想选择。官方文档详尽,码解获取webbrose页面源码地址可在docs.min.io/或docs.min.io.org.cn/docs/查找,码解GitHub源代码可通过github.com/minio/minio获取。码解

       其独特的码解设计使得即使在节点集群中,8台服务器宕机,码解数据仍能保持可读,码解不过写入操作需要9台。码解通过灵活的码解节点和硬盘配置,如2个节点每4块硬盘或4个节点每2块硬盘,码解可以定制化冗余策略。码解基础架构有三种模式:单主机单硬盘用于开发测试,多硬盘模式提供基本安全保障,多主机多硬盘(分布式)则利用Reed-Solomon纠删码实现强大冗余。

       部署分布式MinIO需要环境准备,下载MinIO并为每台新添加的服务器(如4块2GB磁盘)配置。启动服务时,可修改默认的端口,通过编写启动脚本并管理服务。建议使用nginx负载均衡,以便更高效地访问。客户端工具mc允许你添加MinIO存储服务并进行测试,更多操作细节请参考官方文档。

       尽管文章内容涵盖了MinIO的安装、配置和基本使用,但公有云产品如腾讯云Cos和阿里云OSS也是麻将 算法 源码值得考虑的备选。对于更深入的实战操作,敬请期待后续更新,有任何问题,欢迎随时提问。

亲测!某站买的默往im即时通讯源码

       经过亲测,以下是关于默往IM即时通讯源码的搭建教程。该教程涉及的环境包括Nginx 1.、MySQL 5.7、PHP 7.4、Redis 7.0、Node.js ..6、etcd、minio、ssdb、以及kafka等技术栈。以下是关键步骤:

       1. 安装minio:使用`apt-get install rpm`,然后安装`minio-.0.0.x_.rpm`,启动服务使用`nohup minio server /opt/lib/minio --console-address ":" 1>/dev/null 2>&1 &`。

       2. 安装ssdb:进入目录并编译`make`,然后指定安装目录`make install PREFIX=/opt/lib/ssdb`,启动和管理服务。

       3. 安装kafka:在宝塔上安装Java 1.8,设置环境变量,编辑`config/server.properties`,启动zookeeper和kafka。

       4. 安装etcd:配置环境变量,启动etcd服务。

       5. 数据库操作:设置root远程访问,vxworks源码解析创建和导入数据库,修改数据库账号密码。

       6. IM脚本:修改配置文件,执行清理日志和启动服务的命令。

       7. 创建网站:设置api和admin模块,配置伪静态,运行网站和修改PHP函数,设置跨域访问。

       8. web模块:配置telegram接口,安装依赖,打包编译,并调整wasm文件路径。

       9. 最后,提供了下载链接和原文出处。

       通过以上步骤,您可以按照教程逐步搭建默往IM的源码环境。

云原生DevOps落地方案

       DevOps简述

       顾名思义,DevOps是开发(Development)与运维(Operations)的融合,旨在打破开发与运维之间的隔阂,促进开发、运营和质量保障(QA)等部门之间的交流与协作。通过小规模、快速迭代的方式开发和部署产品,以便快速应对客户需求的变化。DevOps强调开发运维一体化,强化团队间的沟通与快速反馈,实现快速交付产品和提高交付质量。

       DevOps并非新工具集,而是频道源码录制一种思想、一种文化,旨在改变传统开发运维模式,采用最佳实践。通常通过CI/CD(持续集成、持续部署)自动化工具和流程实现DevOps理念,以流水线形式改变开发人员和测试人员发布软件的方式。随着Docker和Kubernetes(以下简称k8s)等技术的普及,容器云平台基础设施不断完善,加速了开发和运维角色的融合,使云原生的DevOps实践成为未来趋势。以下将基于混合容器云平台详细讲解云原生DevOps的落地方案。

       云原生DevOps特点

       DevOps是PaaS平台中关键功能模块,包括以下重要能力:支持代码克隆、编译代码、运行脚本、构建发布镜像、部署yaml文件以及部署Helm应用等环节;支持丰富的流水线设置,如资源限额、流水线运行条数、推送代码以及推送镜像触发流水线运行等,提供端到端高效流水线能力;提供开箱即用的镜像仓库中心;提供流水线缓存功能,可自由配置整个流水线或每个步骤的运行缓存,在代码克隆、编译代码、构建镜像等步骤利用缓存缩短运行时间,提升执行效率。

       云原生DevOps实现

       简单来说,云原生DevOps内部功能设计主要通过k8s提供的自定义controller功能实现,基本逻辑是265导航源码根据业务需求抽象出多个CRD(Custom Resource Definition,自定义资源对象),编写对应的controller实现业务逻辑。为了实现CI/CD功能,抽象出多个CRD对象,如下所示:

       我们知道配置流水线通常需要对接代码仓库,包括仓库地址、仓库授权信息等,因此需要3个CRD对象来记录源代码仓库的相关信息。

       设计好DevOps中与仓库相关的3个CRD对象后,需要再定义3个CRD对象来描述流水线相关的信息。

       pipeline步骤功能有多种类型,包括运行脚本、构建发布镜像、发布应用模板、部署YAML、部署应用等。为了提供这些功能,采用Jenkins作为底层CI/CD工具,docker registry作为镜像仓库中心,minio作为日志存储中心等。这些服务运行在pipeline所在项目的命名空间下。综上,设计的CI/CD系统功能实现逻辑如下:

       如上,第一次运行流水线时,系统会在数据面k8s中部署Jenkins、minio等基础工具的服务,同时在管理面启动一个goroutine,实时同步数据面中流水线的作业状态到管理面的CRD对象中。当触发pipeline执行逻辑时,会产生一个pipelineExecution CRD对象,记录本次运行pipeline的状态信息。当goroutine(syncState)发现有新的执行实例产生时,会通过Jenkins引擎接口启动Jenkins server端流水线作业的运行,Jenkins server端收到信息后会启动单独的一个Jenkins slave pod进行流水线作业的响应。同时,goroutine(syncState)会不断通过引擎接口轮询pipeline执行实例的运行情况,更新pipelineExecution CRD的状态(运行成功或失败等)。当pipeline执行实例发生状态变化时,会触发其对应的controller业务逻辑,通过Jenkins引擎接口与Jenkins server通信进行不同操作,如暂停流水线的运行、运行完毕清除不需要的资源等。当流水线作业发生状态变化时,又会通过goroutine(syncState)更改pipeline执行实例的状态,进而触发对应的controller业务代码进行不同业务逻辑处理,循环往复,直至流水线运行结束。这就是整个pipeline执行时的一个逻辑流程。

       CRD定义

       以下是详细的CRD结构体讲解,敏感信息使用了’*‘代替。

       pipelineSetting:该结构体保存着整个项目下所有pipeline的运行环境信息,如CPU/内存资源限额、缓存路径以及流水线运行的最大并行个数等,不同功能的配置信息保存在不同的CRD下。

       pipeline:该结构体记录着流水线的配置元信息,如该流水线对接哪个项目代码、与仓库通信的认证信息以及上次该流水线运行的结果等。如下图所示:

       详细的结构字段讲解如下:

       pipelineExecution:流水线执行实例,每当流水线运行一次,会产生一个该对象记录着流水线的执行结果等信息。如下图所示:

       详细的结构字段讲解如下:

       至此,我们完成了流水线功能的基础对象定义。

       controller实现

       除了抽象出对应的CRD外,还需要编写对应的controller代码实现对应的业务逻辑,如当pipeline运行时,需要产生pipeline执行实例,并实时同步其运行的状态信息等。

       当触发流水线执行逻辑时,系统会根据pipeline CRD对象和该流水线对应的代码仓库中的配置文件(.cubepaas.devops.yml)产生一个pipelineExecution CRD对象,这时会触发pipelineExecution对应的controller运行业务逻辑。以下只摘取重要的代码逻辑,如下所示:

       其中,deploy函数的逻辑是第一次运行时通过判断数据面中是否存在pipeline的命名空间,如果存在就代表基础资源已经配置完成,直接走reconcileRb函数,该函数的逻辑见下面;如果不存在,就会在数据面中初始化必要的基础资源,如pipeline命名空间、Jenkins、docker、minio服务、配置configMap、secret等。

       reconcileRb函数的功能是遍历所有namespace,对其调谐rolebindings,目的是让pipeline serviceAccount(jenkins)对该project下的所有namespace具有所需的操作权限,这样Jenkins server才能够在数据面中正常提供CI/CD基础服务。

       goroutine(syncState)的代码逻辑比较简单,当产生新的pipeline执行实例时就会启动Jenkins server端流水线作业的运行并实时同步其运行状态到pipeline执行实例中。代码逻辑如下:

       缓存支持

       云环境下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤,每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上,这会导致一个问题:容器运行完不会保存数据,每当流水线重新运行时,又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等,失去了本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用,大大延长了流水线运行时间,浪费了很多不必要的时间、网络和计算成本等。为了提高用户使用流水线的体验,加入支持缓存的功能。

       为了让流水线具有缓存功能,需要在流水线运行时加入持久化数据的能力。首先想到的是k8s提供的本地持久化存储(即Local Persistent Volume,以下简称Local PV),或依赖远程存储服务器来提供持久化,远程存储效率依赖于网络,并且还需要保证远程存储高可用,这会带来很多复杂性,也一定程度上失去了缓存的作用。综合考虑,我们选择本地存储实现缓存,但是k8s提供的Local PV是需要和节点绑定在一起的,也就是说一旦流水线调度到某个节点上运行,那么下次运行还会绑定到该节点运行,虽然实现了缓存的作用,但是也造成了流水线每次只能在该节点上运行,如果有多条流水线同时跑,可能会导致该节点资源耗尽或者缓存冲突,失去了云平台本身根据资源使用情况平衡调度的特性。

       因此,为了平衡缓存与调度间的关系,我们采用了挂载hostPath Volume方式,这样依托于k8s强大的容器调度能力,我们可以同时运行很多条流水线而不用担心资源耗尽或缓存冲突的问题,但是流水线每次运行时可能会被调度到不同的节点上,如果当前节点没有运行过流水线,则起不到缓存的作用。那么如何解决hostPath Volume缓存与调度间的尴尬关系呢?我们巧妙地利用了k8s提供的亲和性调度特性,当流水线运行时我们会记录当前运行节点,下次运行时通过设置Pod的亲和性优先调度到该节点上,随着流水线运行次数越来越多,我们会得到一个运行节点列表。如下所示:

       执行实例调度信息会保存到pipeline CRD对象中,每次运行流水线时,系统会根据节点列表设置Pod的亲和性,默认我们会取最近运行流水线的个节点,原则是最近运行流水线的节点优先级越高。代码如下:

       创新性的“Hostpath Volume + 亲和性调度”缓存设计方案,不仅实现了流水线的并发性缓存功能,而且实现复杂度低,可自由配置任一阶段、步骤的缓存开关以及缓存路径。无缓存与有缓存运行的对比如下图所示,可见通过缓存加速大大提高了流水线的运行效率。

       HCaaS DevOps使用

       以上设计在HCaaS平台上得到实现(/download.shtml,本文以Windows版本为例。启动本地服务只需在D:\minio目录下运行minio.exe server D:\minio,登录地址为.0.0.1:/login,创建bucketname以开始使用。

       Spring Boot与Minio集成

       集成项目采用Spring Boot 2.5+,配置文件中,服务器监听端口,使用Druid数据源连接MySQL数据库,同时设置了DruidDataSource的连接池参数。Minio客户端配置为本地.0.0.1:,使用accessKey和secretKey进行身份验证,bucketName用于存放文件。

       项目结构包含核心源码,如服务器端口设置、Tomcat配置和数据源连接,以及Minio客户端的配置信息。例如,DruidDataSource的初始大小为,最大活跃连接数为。上传文件后,可以在Minio服务端查询到相应的文件信息,展示项目的实际操作演示。