DDL、DML、DCL、DQL 2020-01-07 操作语句分类 DDL 数据定义语言 (Data Definition Language) 例如：建库，建表 DML 数据操纵语言(Data Manipulation Language) 例如：对表中的数据进行增删改操作 DQL 数据查询语言(Data Query Language) 例如：对数据进行查询 DCL 数据控制语言(Data Control Language) 例如：对用户的权限进行设置 常见表常用数据类型 数据类型是指列、存储过程参数、表达式和局部变量的数据特征，它决定了数据的存储格式，代表了不同的信息类型。有一些数据是要存储为数字的，数字当中有些是要存储为整数、小数、日期型等... <1>整数型 类型 大小 范围（有符号） 范围（无符号unsigned） 用途 TINYINT 1 字节 (-128，127) (0，255) 小整数值 SMALLINT 2 字节 (-32768，32767) (0，65535) 大整数值 MEDIUMINT 3 字节 (-8388608，8388607) (0，16777215) 大整数值 INT 4 字节 (-21474....
Centos7 Features 2020-01-07 Hostname 临时修改(需要开启新的会话) [root@localhost ~]hostname test123 永久修改 [root@localhost ~]# vim /etc/hostname localhost.localdomain OS Directory Detail / #根目录，起点。 etc # 系统和应用的配置文件 home #普通用户的家目录 bin #可执行二进制文件 (系统指令) bin -> /usr/bin sbin #可执行二进制文件（超级用户指令）sbin -> /usr/sbin usr # 可执行二进制文件（用户程序） boot #系统引导目录(存放系统引导文件) lib # 系统库文件 tmp #临时文件（此自带定时清理机制，不适合存放需要长期持久化的数据） var #系统日志（/var/log）、帮助文档、比较杂乱。 proc #保存进程的动态信息（内存使用率、CPU使用率等…） sys #/proc类似，是一个虚拟的文件系统，主要记录与系统核心相关的信息（系统当前已经载入的模块信息等，这个目录实际不占磁盘容量）。 dev....
微服务核心概念梳理 2019-12-04 软件架构的进化 软件架构是在软件的内部，经过综合各种因素的考量、权衡，选择特定的技术，将系统划分成不同的部分并使这些部分相互分工，彼此写作，为用户提高需要的价值。 因素考量 业务需求 技术栈 成本 可扩展性 组织架构（分工） 可维护性 架构进化史 一层架构 -> MVC -> Dubbo 单体架构 功能、业务集中在一个发布包里，部署运行在同一个进程中。 易于开发 易于测试 易于部署 易于水平伸缩（新建服务器、配置好环境、复制软件包） 致命的硬伤： 代码膨胀、难以维护。（分析、定位、修复、成本高） 构建、部署成本大 新人上手困难 创新困难 可扩展性差 微服务间如何通讯 通讯模式角度考虑 xxx一对一一对多 同步请求响应模式，最常见—— 异步通知/请求异步响应发布订阅/发布异步响应 从通讯协议角度考虑 REST API RPC（dubbo、dubbox、motan、grpc、thrift） MQ （发布订阅模式） 如何选择RPC框架 I/O、线程调度模型（NIO、BIO、长连接、短连接、单线程、多线程、线程调度算法的性能如何） 序列化与反....
Kubernetes 2019-07-13 常见容器编排技术 docker compose(单机)、docker swarm(集群)、docker machine(快速创建一个docker host) mesos、marathon kubernetes DevOps CI：持续集成。Continuous Integration CD：持续交付。Delivery CD：持续部署。Deployment DevOps、MicroServices、Container 微服务可以充分利用容器技术本身的特性（分发、构建、部署）。 容器技术弥补了DevOps中的交付环节和部署环节的裂缝，使得DevOps可以落地。DevOps又进一步推动了容器编排技术。 DevOps思想落地于容器编排技术之上。 IaaS、PaaS、SaaS Kubernetes简介 舵手，源于谷歌的Borg系统，Kubernetes是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。
Swarm 2019-07-12 分布式系统中多容器管理的困难 生产环境中同一种类型的容器往往散落在各个主机节点上，因此无法回避下列问题： 怎么去管理这么多容器？ 怎么能方便的横向扩展？ 如果容器down了，怎么能自动恢复？ 如何去更新容器而不影响业务？ 如何去监控追踪这些容器？ 怎么去调度容器的创建？ 保护隐私数据？ Docker Swarm Mode Architecture 综上所述，容器编排应运而生，docker的容器编排工具的实现有很多，只不过swarm是内置于docker的容器编排工具，由docker公司内置到docker中。 Service & Replicas * 在docker swarm模式下Service的概念和Docker Compose中的概念基本一致。 * 在Replicas横向扩展模式下，每个Replicas都是一个实际的容器，每个容器都会根据调度系统的计算，被分配在不同的node上运行。也就是说，通过Swarm Manager部署去部署一个Service时候，其实是不知道容器最终会运行在哪些swarm节点上的，这取决于Swarm的调度算法的计算结果(例如：根据节点....
Docker Compose多容器部署 2019-12-11 多容器的APP的痛点 要从Dockerfile build image或者Dockerhub拉取iage 要创建多个container 要管理这些container(启动停止删除) 一个应用可能由多个容器之间相互配合完成，追个容器进行管理成本高，将多个容器定义为一个组，对组进行统一的管理。 微服务架构的应用系统一般包含若干个微服务，每个微服务一般都会部署多个实例，如果每个微服务都要手动启停，那么效率之低，维护量之大可想而知。 Docker Compose简介 使用 Docker Compose 可以轻松、高效的管理容器，它是一个用于定义和运行多容器 Docker 的应用程序工具。 Docker Compose是一个工具。 这个工具可以通过yml文件定义多容器的docker APP。 通过一条命令就可以根据yml文件的定义去创建或管理多容器。 yml概念 Services 一个service代表一个container，这个container可以从dockerhub的image创建而来，或是从本地的Dockerfile build构建的image创建而来。 Service的....
Docker的持久化存储和数据共享 2019-07-11 Container Layer 数据默认会写在Container Layer层，如果删除容器则应用数据也会随之消失，应用数据的生命周期随容器的生命周期。 Docker持久化数据的方案 基于本地文件系统的Volume。可以在执行Docker create或Docker run时，通过-v参数将主机的目录作为容器的数据卷。 基于plugin的Volume，支持第三方的存储方案，比如NAS，AWS。 数据持久化：Data Volume * 受管理的Data Volume，由docker后台自动创建。 * 绑定挂载的Volume，具体挂载位置可以由用户指定。 不管以上哪种方式都需要在Dockerfile内指定VOLUME。 [root@localhost ~]# docker run -d --name mysql -e MYSQL_ALLOW_EMPTY_PASSWORD=true mysql # 查看volume [root@localhost ~]# docker volume ls local d4c4991c29f14a193f87460de0b847ec30f5f4d1....
