基于Kubernetes的微服务框架实践
973页k8s实践指南
973页k8s实践指南【原创实用版】目录1.K8s 实践指南概述2.K8s 实践指南的内容3.K8s 实践指南的价值4.如何有效地使用 K8s 实践指南正文【K8s 实践指南概述】K8s 实践指南，全称为 Kubernetes 8.x 实践指南，是一本针对Kubernetes 8.x 版本的实用指南。
Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，广泛应用于云计算、微服务和 DevOps 等领域。
K8s 实践指南旨在帮助读者深入理解 Kubernetes 8.x 的各种功能和应用场景，从而更好地利用 Kubernetes 技术进行容器编排和管理。
【K8s 实践指南的内容】K8s 实践指南共分为九个部分，涵盖了 Kubernetes 8.x 的各个方面。
具体内容包括：1.Kubernetes 概述：介绍 Kubernetes 的发展历程、架构和核心概念。
2.Kubernetes 集群的安装与配置：详细讲解如何搭建 Kubernetes集群，包括安装过程、配置方法和注意事项。
3.容器与 Pod：介绍容器和 Pod 的概念，以及如何创建、部署和管理容器和 Pod。
4.服务与网络：讨论如何在 Kubernetes 集群中实现服务发现和负载均衡，以及网络规划和管理。
5.存储与卷：深入解析 Kubernetes 中的存储系统和卷管理，包括本地存储、公共云存储和持久性存储等。
6.控制器与自动化：探讨 Kubernetes 的控制器管理、自动化扩展和升级策略。
7.安全与合规：介绍 Kubernetes 的安全模型、角色访问控制以及如何确保集群的合规性。
8.高级特性与实践：涵盖监控、日志、状态 fulset 等高级特性，以及在生产环境中的应用案例。
9.案例与实战：通过实际案例，展示如何使用 Kubernetes 解决实际问题，提高读者的实战能力。
【K8s 实践指南的价值】K8s 实践指南具有很高的实用价值，主要体现在以下几个方面：1.系统性：K8s 实践指南内容全面，系统地介绍了 Kubernetes 8.x 的各个方面，有助于读者全面了解 Kubernetes 技术。
基于Kubernetes平台部署Hadoop实践
基于Kubernetes平台上部署Hadoop实践Hadoop与Kubernetes就好像江湖里的两大绝世高手，一个是成名已久的长者，至今仍然名声远扬，一个则是初出茅庐的青涩少年，骨骼惊奇，不走寻常路，一出手便惊诧了整个武林。
Hadoop与Kubernetes 之间有很深的渊源，因为都出自IT豪门——Google，只不过，后者是亲儿子，正因为有大佬背书，所以Kubernetes一出山，江湖各路门派便都蜂拥而至，拥护称王。
不知道是因为Hadoop是干儿子的缘故还是因为“廉颇老矣”，总之，Hadoop朋友圈的后辈们如Spark、Storm等早都有了在Kubernetes上部署运行的各种资料和案例，但Hadoop却一直游离于Kubernetes 体系之外，本文我们给出Hadoop在Kubernetes上的实践案例，以弥补这种缺憾。
Hadoop容器化的资料不少，但Hadoop部署在Kubernetes上的资料几乎没有，这主要是以下几个原因导致的：第一，Hadoop集群重度依赖DNS机制，一些组件还使用了反向域名解析，以确定集群中的节点身份，这对Hadoop在Kubernetes上的建模和运行带来极大挑战，需要深入了解Hadoop集群工作原理并且精通Kubernetes，才能很好解决这一难题。
第二，Hadoop新的Map-Reduce计算框架Yarn的模型出现的比较晚，它的集群机制要比HDFS复杂，资料也相对较少，增加了Hadoop整体建模与迁移Kubernetes平台的难度。
第三，Hadoop与Kubernetes分别属于两个不同的领域，一个是传统的大数据领域，一个是新兴的容器与微服务架构领域，这两个领域之间交集本来很小，加之Hadoop最近几年已经失去焦点（这点从百度搜索关键词就能发现），所以，没有多少人关注和研究Hadoop在Kubernetes的部署问题，也是情理之中的事情。
Hadoop 2.0其实是由两套完整的集群所组成，一个是基本的HDFS文件集群，一个是YARN资源调度集群，如下图所示：因此在Kubernetes建模之前，我们需要分别对这两种集群的工作机制和运行原理做出深入的分析，下图是HDFS集群的架构图：我们看到，HDFS集群是由NameNode（Master节点）和Datanode（数据节点）等两类节点所组成，其中，客户端程序（Client）以及DataNode节点会访问NameNode，因此，NameNode节点需要建模为Kubernetes Service以提供服务，以下是对应的Service定义文件：apiVersion: v1kind: Servicemetadata:name: k8s-hadoop-masterspec:type: NodePortselector:app: k8s-hadoop-masterports:- name: rpcport: 9000targetPort: 9000- name: httpport: 50070targetPort: 50070nodePort: 32007其中，NameNode节点暴露2个服务端口：▪9000端口用于内部IPC通信，主要用于获取文件的元数据▪50070端口用于HTTP服务，为Hadoop 的Web管理使用为了减少Hadoop镜像的数量，我们构建了一个镜像，并且通过容器的环境变量HADOOP_NODE_TYPE 来区分不同的节点类型，从而启动不同的Hadoop组件，下面是镜像里的启动脚本startnode.sh的内容：#!/usr/bin/env bashsed-i"s/@HDFS_MASTER_SERVICE@/$HDFS_MASTER_SERVICE/g"$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site .xmlsed-i"s/@HDOOP_YARN_MASTER@/$HDOOP_YARN_MASTER/g"$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml yarn-masterHADOOP_NODE="${HADOOP_NODE_TYPE}"if [ $HADOOP_NODE = "datanode" ]; thenecho"Start DataNode ..."hdfsdatanode -regularelseif [ $HADOOP_NODE = "namenode" ]; thenecho"Start NameNode ..."hdfsnamenodeelseif [ $HADOOP_NODE = "resourceman" ]; thenecho"Start Yarn Resource Manager ..."yarn resourcemanagerelseif [ $HADOOP_NODE = "yarnnode" ]; thenecho"Start Yarn Resource Node ..."yarn nodemanagerelseecho"not recoginizednodetype "fifififi我们注意到，启动命令里把Hadoop配置文件（core-site.xml与yarn-site.xml）中的HDFS Master节点地址用环境变量中的参数HDFS_MASTER_SERVICE来替换，YARN Master节点地址则用HDOOP_YARN_MASTER来替换。
微服务架构框架的实现和应用
微服务架构框架的实现和应用随着互联网技术的日新月异，微服务架构成为了越来越多企业的选择。
微服务架构是一种将应用拆分成小型、可独立部署的服务单元的架构模式，这种架构能够更好地满足不断变化的业务需求。
对于企业来说，采用微服务架构具有前瞻性和灵活性，同时也较好地解决了以往单体架构中的难题。
本文将介绍微服务架构框架的实现和应用。
一、微服务架构的实现方式微服务架构作为一种架构模式，它的实现方式可以分为主流的两种，分别为REST和RPC。
REST架构是基于HTTP协议的，它的模式类似于Web的工作方式，即请求和响应，构建了一个资源的表达模式。
每个资源都有唯一的URL，通过HTTP协议调用上限资源，对其CRUD操作，这也是Web应用中的常见操作。
RPC架构是一种远程调用协议，多数是基于TCP协议打包而成的。
从而通过网络、不同进程、不同地域服务器之间的通信实现方法的调用。
二、微服务架构框架的应用单从架构的角度看，微服务架构比单体架构要复杂得多，在部署、调试、监控等方面都存在很大的挑战。
因此，使用微服务架构时需要合理的框架和工具支撑。
现在市面上有很多微服务框架，可以帮助我们快速搭建出微服务的基础架构，具体如下：1. Spring BootSpring Boot是Spring家族的一员，它可以快速搭建整个Java工程，并提供了非常详细的文档和演示工程，非常适合快速开发各类微服务。
2. DubboDubbo是阿里巴巴公司自研的一款RPC框架，目前成为了Apache的开源项目。
Dubbo具备高性能和稳定性、功能强大的特点，还提供了丰富的功能如负载均衡、可靠性、多协议支持等。
3. Spring CloudSpring Cloud是Spring家族的另一款微服务框架，它是Spring 本身的一部分，支持在多个服务之间进行通信和整合。
它提供了一系列的工具，包括断路器、服务发现、配置中心等。
需要注意的是，对于每个具体的项目而言，选择哪种框架是需要基于自己的实际需求和情况出发进行决策的，因此，选择适合自己的框架才是更为重要的。
k8s项目经历
k8s项目经历全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：k8s（Kubernetes）是一个开源的容器编排引擎，它由谷歌公司开发并开源，旨在解决容器集群管理的问题。
随着容器技术的不断发展，k8s已经成为容器编排领域的事实标准，被广泛应用于各种规模的企业IT 环境中。
我曾经参与过一个基于k8s的项目，这段经历让我深刻体会到了k8s的强大和灵活性。
在这个项目中，我们团队的目标是将现有的系统迁移到容器化架构上，并实现自动化部署和扩展。
我们决定选择k8s作为容器编排引擎，以帮助我们更好地管理容器集群。
在项目开始之初，我们首先进行了一系列的准备工作。
我们学习了k8s的基本概念和架构，了解了如何在集群中部署和管理容器。
我们还对现有的系统进行了分析，确定了哪些组件可以容器化，并设计了相应的容器镜像和部署方式。
这一阶段的工作为后续的迁移工作奠定了基础。
接着，我们开始逐步迁移现有系统到k8s平台上。
这个过程并不是一蹴而就的，我们需要逐步迁移每个组件，并确保系统的稳定性和性能不受影响。
我们利用k8s提供的弹性扩展和自动化部署的功能，简化了我们的部署流程，并提高了系统的灵活性和可靠性。
除了迁移工作，我们还对现有系统进行了优化和改进。
通过使用k8s的监控和日志管理功能，我们可以更好地监控系统的运行状态和性能表现，及时发现问题并进行处理。
我们还利用k8s的服务发现和负载均衡功能，将系统的各个组件进行了解耦，提高了系统的可维护性和可扩展性。
在项目的最后阶段，我们完成了整个系统的迁移和调优工作，并进行了一系列的测试和性能评估。
通过使用k8s的灵活部署策略，我们成功地实现了系统的高可用和弹性扩展，并大大提高了系统的效率和稳定性。
最终，我们成功地将整个系统迁移到了k8s平台上，并取得了显著的效益。
第二篇示例：K8S项目经历近年来，随着云计算、容器化技术的普及，Kubernetes（简称K8S）作为最流行的容器编排系统之一，越来越受到企业和开发者的青睐。
毕业设计题目 kubernetes 设计与实现
Kubernetes：设计与实现简介Kubernetes（简称为K8s）是一个开源的容器编排平台，用于管理和自动化容器化应用程序的部署、扩展和操作。
它提供了一个强大的平台，使开发人员可以灵活地部署和管理应用程序，并确保高可用性、可伸缩性和弹性。
本文将涵盖Kubernetes的设计和实现的主要方面。
设计原则Kubernetes的设计基于以下几个关键原则：1.自动化：Kubernetes的目标是实现自动化的容器编排，通过提供丰富的功能和工具，使得应用程序的部署和管理变得简单、可靠和高效。
2.可扩展性：Kubernetes基于分布式系统的思想，采用了松耦合、可扩展的架构。
它可以轻松地扩展以适应不断增长的负载和需求。
3.可靠性：Kubernetes具有高可靠性和自愈能力。
它能够检测并自动修复故障，并提供了灵活的容错和容灾机制。
4.灵活性：Kubernetes提供了丰富的功能和组件，使开发人员可以灵活地定制和配置应用程序的部署、网络和存储。
架构设计Kubernetes的架构是分层的，每一层有不同的职责和功能。
下面是Kubernetes的主要组件和其功能：1.Master组件：Master组件是Kubernetes的控制平面，包括以下几个核心组件：•API Server：提供了与Kubernetes集群进行交互的接口，包括创建、删除和管理Pod、Service等。
•Controller Manager：管理集群中的控制器，监控资源状态的变化并作出相应的调整。
•Scheduler：负责将创建的Pod调度到集群中的合适节点上运行。
2.Node组件：Node组件是Kubernetes集群中的工作节点，每个节点上都运行着以下几个核心组件：•Kubelet：负责管理节点上的容器，与Master组件交互，确保Pod 的运行状态和健康。
•Container Runtime：负责启动和管理容器，例如Docker。
•Kube-proxy：负责实现Kubernetes中的服务发现机制，提供了负载均衡和网络代理的功能。
《2024年基于微服务架构的遗留系统重构研究与实践》范文
《基于微服务架构的遗留系统重构研究与实践》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，企业所面临的业务需求日益复杂化，对系统的灵活性和可扩展性提出了更高的要求。
然而，许多企业仍在使用遗留系统，这些系统由于历史原因，往往存在架构陈旧、扩展性差、维护困难等问题。
为了解决这些问题，本文将研究并实践基于微服务架构的遗留系统重构，以提高系统的灵活性和可扩展性，降低维护成本。
二、遗留系统现状及问题遗留系统通常是指企业长期使用、基于传统技术栈构建的旧有系统。
这些系统在业务发展过程中发挥了重要作用，但随着时间的推移，其存在的问题也逐渐凸显。
首先，传统单体架构的遗留系统扩展性差，难以应对业务的高速增长。
其次，系统维护成本高，随着业务需求的不断变化，代码修改和调试工作量巨大。
此外，系统之间的耦合度高，导致功能更新和升级困难。
三、微服务架构概述微服务架构是一种将复杂系统拆分为一系列小型、独立服务的架构风格。
每个服务都运行在其独立的进程中，并使用轻量级通信机制进行通信。
相较于传统的单体架构，微服务架构具有以下优势：1. 灵活性高：每个微服务都可以独立部署、扩展和升级。
2. 扩展性强：根据业务需求，可以轻松地水平扩展或垂直扩展各个微服务。
3. 维护成本低：微服务之间耦合度低，修改和调试工作量小。
4. 易于实现复杂功能：通过组合多个微服务，可以快速实现复杂的业务需求。
四、基于微服务架构的遗留系统重构实践1. 系统拆分：将原有的遗留系统按照业务功能和服务类型进行拆分，形成一系列独立的微服务。
每个微服务负责处理特定的业务逻辑，并对外提供API接口。
2. 通信机制设计：为了确保微服务之间的通信高效且可靠，采用RESTful API、消息队列等轻量级通信机制。
同时，为了保证系统的安全性，需要设计合理的身份验证和授权机制。
3. 数据库设计：根据业务需求和微服务的特性，设计合理的数据库架构。
可以采用分布式数据库或数据库中间件等技术，提高系统的数据处理能力和扩展性。
k8s项目经历
k8s项目经历
在过去的一段时间里，我有幸参与了一个基于Kubernetes（K8s）的项目，这是一个分布式微服务架构的构建项目。
我们的目标是利用K8s的高可用性和可扩展性，为企业提供稳定、高效的服务。
在项目初期，我们首先进行了环境准备，包括搭建K8s集群和配置相关的网络方案。
我们选择了Calico作为网络插件，因为它能够提供良好的网络性能和稳定性。
同时，我们也配置了etcd来保证服务发现的高可用性。
在设计和实现阶段，我们根据业务需求，将各个微服务部署在K8s集群的不同节点上。
通过Ingress实现服务的负载均衡和路由，确保用户请求能够正确地被转发到相应的服务。
为了监控服务的运行状态，我们采用了Prometheus+Grafana+Alert的组合，它能够实时收集和分析服务的运行数据，及时发现并处理潜在的问题。
在项目实施过程中，我们也遇到了一些挑战。
例如，K8s集群中的Pod无法互相通信，我们经过排查发现是由于网络配置问题导致的。
通过调整网络配置和重新部署服务，我们成功地解决了这个问题。
项目的成果和收获非常显著。
首先，通过K8s的高可用性和可扩展性，我们成功地为企业提供了稳定、高效的服务。
其次，通过实时监控和数据分析，我们能够及时发现并处理潜在的问题，提高了服务的可靠性和稳定性。
最后，项目的实施也提高了我们的团队协作能力和解决问题的能力。
总的来说，这个项目让我更深入地了解了K8s的应用和实践，也让我更加熟悉了分布式微服务架构的构建和运维。
这些经验将对我未来的工作和学习产生积极的影响。
k8s项目案例
k8s项目案例标题：Kubernetes（K8s）项目案例：实现高可用的分布式应用部署与管理1. 什么是Kubernetes？Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。
2. K8s在分布式应用部署中的应用场景K8s可以帮助开发人员和运维团队实现高可用、弹性、可扩展的分布式应用部署与管理。
以下是一些使用K8s的案例：3. 案例1：电商平台的订单管理系统一个电商平台的订单管理系统需要处理大量的订单请求，为了保证系统的高可用性和性能，可以使用K8s来部署和管理该系统的多个实例。
K8s可以自动将请求负载均衡到不同的实例上，并在实例出现故障时自动重启新的实例，确保系统的稳定运行。
4. 案例2：金融机构的交易处理系统金融机构的交易处理系统需要处理大量的交易请求，对系统的可用性和性能要求极高。
使用K8s可以将交易处理系统的不同组件部署在不同的节点上，并通过K8s的自动伸缩功能根据负载情况动态调整实例数，以满足交易峰值时的需求。
5. 案例3：在线游戏的服务器集群一个在线游戏的服务器集群需要承载大量玩家的游戏请求，对实时性和可扩展性要求较高。
使用K8s可以将游戏服务器部署在多个节点上，并通过K8s的服务发现功能实现玩家和最近的服务器之间的快速连接，同时可以根据实际玩家数量动态伸缩服务器的数量。
6. 案例4：媒体流媒体的视频处理系统一个媒体流媒体的视频处理系统需要处理大量的视频转码和处理任务。
使用K8s可以将视频处理任务分解成多个小任务，并通过K8s 的任务调度功能将任务分配到不同的节点上并行处理，以提高系统的处理能力和效率。
7. 案例5：物联网设备的数据采集与分析系统一个物联网设备的数据采集与分析系统需要收集和处理大量的传感器数据。
使用K8s可以将数据采集和处理服务部署在多个节点上，并通过K8s的容器网络功能实现节点之间的高速数据传输，以提高数据采集和分析的效率。
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基于Kubernetes的微服务框架实践目录010203容器，微服务，DevOps成为互联网架构关键点互联网架构的开源软件选型Kubernetes，微服务，DevOps04云互联网架构解决方案为什么应用架构越来越重要？应用架构数据架构IT 架构开发运营运维快速迭代高并发CAPEXOPEX大数据分析数字化运营创建了2000台弹性资源，可还是撑不住！！！微服务成为互联网化架构的典型特征Hailo Amazon Netflix Kaola为什么一定要微服务？微服务扛不住开发独立，代码冲突变化快上线独立，大会协调简化扩容，只扩必须容灾降级，主次分离版本多服务多微服务为什么一定要容器？OPs 运维平台通用能力平台化容器化，环境交付提前Dev 运维应用自己改的自己知道版本多服务多不可改变基础设施环境多，运维少易出错，难定位Kubernetes + DockerDev开发，构建，测试容器化Dockerfile ，镜像环境交付提供资源，部署，运维OPs微服务服务发现，配置中心，熔断降级为什么微服务+容器一定要DevOps ？敏捷开发持续集成目录010203容器，微服务，DevOps成为互联网架构关键点互联网架构的开源软件选型Kubernetes，微服务，DevOps04云互联网架构解决方案Kubernetes可以做什么？微服务设计Kubernetes功能设计要点一：API 网关Ingress设计要点二：无状态化，区分有状态的和无状态的应用。
无状态对应Deployment，有状态对应StatefulSet设计要点三：数据库的横向扩展。
headless service指向PaaS服务，或者StatefulSet部署设计要点四：缓存headless service指向PaaS服务，或者StatefulSet部署设计要点五：服务拆分和服务发现Service设计要点六：服务编排与弹性伸缩Deployment的Replicas设计要点七：统一配置中心ConfigMap设计要点八：统一的日志中心DaemonSet部署日志Agent设计要点九：熔断，限流，降级Service Mesh设计要点十：全方位的监控Cadvisor，DaemonSet部署监控Agent微服务架构可以做什么？Dubbo Spring Cloud 背景Alibaba Spring Source + Netflix 服务注册中心Zookeeper Spring Cloud Netflix Eureka 服务调用方式RPC REST API服务网关无Spring Cloud Netflix Zuul 断路器不完善Spring Cloud Netflix Hystrix 分布式配置无Spring Cloud Config服务跟踪无Spring Cloud Sleuth消息总线无Spring Cloud Bus数据流无Spring Cloud Steam批量任务无Spring Cloud Task………………DevOps 可以做什么？(1)代码提交开发者(2)代码审核触发编译失败Gerrit审核者Jenkins (3)编译失败(4)单元测试(5)上传成果物Docker 仓库通过(6)制作镜像Post ScriptNexus 仓库管理员Failure(7)部署环境(9)终止环境(10)产生报告(8)自动化测试目录010203容器，微服务，DevOps成为互联网架构关键点互联网架构的开源软件选型Kubernetes，微服务，DevOps04云互联网架构解决方案Kubernetes做了些什么？多集群vs. 一个集群多个VPC vs.一个VPC原来架构•基于OpenStackNetworking (neutron)•OpenFlow+ OpenvSwitch•Overlay (VxLAN) +Provider (Flat、SVLan)结合•二层安全+ ACL新版VPC入口流量问题LVS（物）+Haproxy（云）LB GW（物）+ Haproxy（云）DPDK GW + LXC(Docker) + SRIOV微服务框架做了什么？•发现容易搞定，治理难搞定•发现不易替换，治理易替换•解耦容器平台与微服务•解耦服务发现与服务治理微服务框架服务A jarenvoy服务B jarenvoy服务C jarenvoy降级限流路由日志收集日志分析调用次数调用时间服务治理日志分析统计监控Data StreamKafkaStorm集群HbaseHadoopRedisDDBNQS监控平台用户空间VPC管理控制服务云主机云网络云硬盘UAS Agent对象存储UAS ServerOpenStack管控节点(主)管控节点(备)监控节点(主)监控节点(备)注册中心控制中心微服务治理平台DevOps做了什么？•解决云音乐痛点问题，支持一键搭建版本测试环境，环境搭建效率提升50%，累积创建环境1000+•支持应用一键部署，应用部署效率提升50%+，当前已接入应用140+，累积部署次数16000+，部署成功率96%+•通过持续集成，提升代码质量可视化，静态代码扫描服务应用130+，累积40+应用静态代码扫描缺陷分清0•版本发布管理，版本发布沟通协调操作成本降低50%，已上线版本400+；互联网产品测试全生命周期解析开发阶段测试阶段上线后需求阶段持续集成基于开源的持续集成解决方案Jenkins+Sonar测试管理基于网易测试管理平台前端测试基于网易UI 智能自动化测试解决方案性能测试基于网易性能测试解决方案接口管理基于网易接口生命周期管理解决方案制定测试计划测试编写测试用例测试组织用例评审测试编写接口定义开发接口调试、自测开发写场景接口用例测试写单接口用例测试执行接口测试测试业务监控-接口运维手工测试执行测试执行数据跟踪测试UI 自动回归测试测试写UI 自动用例测试专项、兼容性测试测试完成质量报告测试模块性能自测开发稳定性测试测试性能测试测试容量评估和线上压测测试把单元用例、静态代码检查纳入CI 代码集成CI 把接口、UI 自动用例纳入CI回归测试CI 把核心接口、UI 自动用例纳入CI业务监控CI业务监控-UI运维基于智能自动化的移动测试SmartAuto 客户端基础服务用户管理设备管理任务管理报告服务核心服务兼容性测试性能测试录制回放模式快速功能测试远程真机调试智能遍历测试SmartAuto 引擎识别服务语义服务设备管理层本地设备管理远程设备管理iOSAndroid基础服务外部可增值服务性能收集崩溃收集网络情况用户智能Monkey…执行器APP/H5/编写SmartAuto 脚本，提交测试崩溃收集运行/调试查看测试结果可私有化部署接口全生命周期管理单接口测试场景测试执行计划集手工执行定时执行API 触发执行线上环境业务接口监控预发环境线上数据测试测试环境系统集成测试接口定义性能测试平台测试资源管理场景管理任务管理版本管理性能测试平台机器管理成员管理测试脚本和数据管理脚本上传脚本下发测试执行和报告管理单接口压测脚本编写测试数据业务场景压测实时报告分析资源监控风险分析历史报告•采用梯度压力，看服务的性能变化情况，评估出服务的最大容量值。
容量测试•在达到停止条件之后，继续增加压力，检验服务集群在失效状态下的表现。
摸高压测•在峰值压力下，保持30分钟（可讨论）稳定峰值稳定性测试•针对秒杀类业务，制定秒杀测试场景秒杀场景测试•多级限流，保护系统稳定提供服务限流演练•非核心业务降级，提升整体服务能力降级演练目录010203容器，微服务，DevOps成为互联网架构关键点互联网架构的开源软件选型Kubernetes，微服务，DevOps04云互联网架构解决方案具有互联网基因的大规模高性能云平台互联网化微服务化高安全高可用大规模高性能久经考验业务验证瀚海开源无绑定基于OpenStack 的IaaS基于Mysql ，Redis ，Kafka 等的PaaS基于Kubernetes 的CaaS大规模集群单OpenStack 集群5000节点单OpenStack 的VPC 可容纳30000虚拟机单Kubernetes 集群30000节点跨机房高可用架构多可用区、多Region 水平扩展VPC 网络支持多可用区，跨机房IP 保持高性能网和负载均衡支持跨机房双活，避免IDC 级别的故障。
长期生产环境验证OpenStack 支撑网易95%+互联网业务稳定运行2000天以上国内首个K8S 公有云容器平台稳定运行1000+天高并发业务支撑支撑大量高并发互联网业务：邮箱，考拉，云音乐，严选等。
大量微服务场景的支撑和最佳实践经验聚焦微服务服务发现与服务治理CICD 、服务编排、APM高性能虚拟机10 Gbps 带宽，2M PPS 网关单节点40Gbps 带宽、5M PPS 最大规模的Ceph 块存储集群(>30PB)全方位安全体系应用安全，网络安全，主机安全，数据安全，物理安全，容器安全具有互联网基因的大规模高性能云平台IaaS云服务器云存储云网络PaaSMongoDB MysqlKafkaRabbitMQMemcachedRedis ElasticSearch负载均衡微服务CaaS Docker API 网关Kubernetes 服务治理镜像仓库CICD 弹性伸缩APM用户管理权限管理资源管理配额管理监控管理统一运维基于海量微服务实践经验的产品化输出•开源技术栈：基于Spring Cloud实现服务治理，自由可控•无侵入：基于Java字节码增强或者Service Mesh，服务治理与业务解耦•兼容性：兼容Spring Cloud和Dubbo应用•高可用：所有组件采用分布式系统架构，99.99%以上的可用性•高性能：单节点支持10000+服务实例运行可水平扩展统一控制台容器服务服务治理容器生命周期管理容器编排弹性伸缩镜像管理API网关服务运维服务注册与发现服务拓扑容错限流降级服务路由配置管理API统一鉴权发布管理流量控制API熔断自定义过滤器APM监控报警日志管理故障演练DevOps代码库管理构建管理发布管理异常定位回滚访问控制账户权限审计。