技术博客

在系统调优、应用部署或硬件评估时，了解一个系统在极限负载下的表现至关重要。压力测试（Stress Testing）正是为此而生，它可以帮助我们发现性能瓶颈、验证系统稳定性、评估散热效率，并为容量规划提供数据支持。 本文将详细介绍如何在 Rocky Linux 8.x 系统上，使用功能强大的 stress-ng 工具对 CPU、内存和磁盘等核心组件进行压力测试。 核心警告：请勿在生产环境操作！ 重要！重要！重要！压力测试会极大地消耗系统资源，可能导致服务中断或系统意外重启。请务必在专门的测试环境、虚拟机或非关键业务的机器上执行以下所有操作。 第一步：整装待发 —— 安装必备工具我们需要一个主力压测工具和几个得力的监控助手。stress-ng 是我们的不二之选，它能模拟几乎所有类型的系统负载。 打开您的终端，执行以下命令安装所有必要的软件包： 12345# 首先，启用 EPEL 仓库，因为 stress-ng 在其中sudo yum install -y epel-release# 接着，安装 stress-ng、sysstat 和 htopsudo yum install...

还在担心密码被暴力破解吗？本文提供了一份清晰、直接的操作指南，将带你一步步为Linux服务器禁用不安全的密码认证，并配置SSH密钥登录，从根本上加固你的服务器安全防线。 核心流程 本地：生成密钥对（公钥+私钥）。 本地 -> 服务器：上传公钥。 服务器：测试密钥登录。 服务器：禁用密码登录。 第一步：在本地计算机生成密钥对 操作位置：你的个人电脑（Windows/macOS/Linux）终端。 运行以下命令生成 ed25519 密钥。它比传统的RSA更安全、更高效。 1ssh-keygen -t ed25519 系统会询问你： 保存位置: 直接按回车，使用默认路径 (~/.ssh/id_ed25519)。 密钥密码 (Passphrase): 强烈建议设置！ 这是私钥的最后一道防线。输入时不可见。 完成后，你将在 ~/.ssh/ 目录下得到两个文件： id_ed25519：私钥，绝对不能泄露。 id_ed25519.pub：公钥，将要上传到服务器。 第二步：将公钥上传至服务器 操作位置：你的个人电脑终端。 使用...

在我们的日常编码中，try-catch 块是再熟悉不过的老朋友了。但很多时候，我们的 catch 语句里捕获的是一个宽泛的 Exception，或者是在一个方法签名上罗列着一长串 throws IOException, SQLException, TimeoutException...。 这能工作，但不够优雅，也不够健壮。当项目规模变大、团队成员增多时，混乱的异常处理会成为滋生 Bug 和增加维护成本的温床。 那么，有没有更好的方式呢？答案是肯定的：为你的应用程序或框架设计一套自定义的异常体系。 这并非什么高深莫测的技术，而是像 Spring、Hadoop、Flink 等几乎所有成熟框架都在践行的最佳实践。本文将带你了解“为什么”以及“怎么做”。 一、为什么要自定义异常体系？目的与好处投入时间去设计看似“多余”的异常类，能为我们带来不可估量的好处。 1. 建立统一的异常“语言”想象一下，你的应用是一个国家，自定义异常体系就是这个国家的“官方语言”。 统一捕获入口：通过定义一个共同的基类（如 MyAppException），API 的调用者可以非常方便地通过 catch...

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...