k8s生产环境部署mysql k8s为什么那么难部署？
k8s为什么那么难部署？
K8s部署并不是特别难，但是如果你想学习，建议你先通读一下整体知识！另外，可以参考我自己的相关脚本，头条搜索“非常友好的kubernetes集群部署脚本”，使用该脚本部署k8s会非常快！部署的困难主要是由于缺乏网络环境，导致各种插件超时。我想敦促受试者更加耐心，k8s本身有很多概念。学习的重点是理解各种专业概念，能够在日常工作中及时处理问题。
刚毕业在浪潮集团找到一个非常普通的岗位，我应该去吗？
我只是在最近的项目中使用了这些技术。
首先，结论如下：
1。K8s是一款非常好的技术，非常稳定。如果发现正在运行的pod数量不等于用户设置的期望值，k8s将自动创建或删除pod，直到它们相等为止。这不仅确保了服务的不间断运行，而且还动态地扩展了服务规范。用户只需要调整pod的复制次数，剩下的留给k8s，这很容易让人担心。
2. 使用Jenkins集成命令行操作，虽然我个人比较喜欢使用命令行，但我不得不承认，使用Jenkins集成命令行操作将大大提高工作效率。
实现步骤如下：（本文以Azure平台为例）
1。写dockerfile
2。在Jenkins中创建任务并执行包含以下命令的脚本
2.1 git将源代码拉到本地
2.2 docker build命令生成映像文件
2.3 docker定义映像文件版本号并上载到Azure平台
2.4 kubectl命令创建k8s部署和服务。
每个版本2.5update，可以调用update image来编译新的镜像版本并提供给k8s
注意，在创建k8s的部署和服务时，需要用yaml格式编写配置文件。部署配置包括名称、映像文件地址、最大和最小CPU分配值、最大和最小内存分配值等。服务配置文件包括名称、引用的部署名称以及是否使用负载平衡器。
有关更多详细信息，请参阅我的wikihttps://github.com/FamingHou/MyWiki
微服务在Docker k8s下如何部署？
从最初的版本到现在，k8s已经更新并迭代到v1.18。在v1.18中，增强了38项功能，其中15项功能已经稳定，11项功能是beta，12项功能是alpha。目前，我们已经将测试集群升级到v1.18版本，并开始测试其新引入的windowscsi等功能。
目前，我们已经在k8s集群中部署了elasticsearch集群、MySQL集群、redis集群、mongodb副本集、rabbit MQ等应用，并在集群中稳定运行了至少一年。它们中的大多数已经通过了数百万数据的生产环境测试。从目前的实践来看，k8s的有状态部署已经达到可用状态。当然，这与部署方式有很大关系。必须配置数据持久性并设置关联性。
构建有状态应用，K8S究竟准备好了吗？
K8s如何解决MySQL故障迁移问题有两种方法：直接使用yum源代码安装yum-y的源代码安装MySQL server，到MySQL官网下载所需版本，解压，创建用户，/usr/local/mysql5.6/scripts/MySQL u1; install_1;DB--basedir=/usr/local/mysql5.6--dataDir=/data/mysql5.6--user=MySQL
我是研发岗位，不是专业运维岗位。如果我说错了，请纠正我。k8s给我们的研发带来的最大便利是，当我们部署一组服务（可能有多个组件，如HTTP服务、缓存、数据库、相互依赖等）时，我们只需要在YML中配置并提交相应的资源需求（CPU、内存、存储、网络等）。甚至解决了基于helm的多组件、多版本配置问题。
基于以上，做高可用性、横向扩展、AB测试、日志收集和分析等都会容易得多，核心是用YML docker来完成大量的服务器配置。简单高效。
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