中间件
容器部署 ClickHouse
· ☕ 1 分钟
1. ClickHouse 单节点 配置环境变量 1 2 3 4 5 6 7 8 export CONTAINER_CLI=nerdctl export IMAGE=clickhouse/clickhouse-server:24 export CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME=clickhouse export CH_DATA=/data/ops/clickhouse/$CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME mkdir -p $CH_DATA/data $CH_DATA/log export CLICKHOUSE_PORT=9000 export CLICKHOUSE_USER=default export CLICKHOUSE_PASSWORD=xxxxxx 启动服务 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 $CONTAINER_CLI run -d \ --name $CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME \ --restart always \ --network host \ --ulimit memlock=-1 \ --ulimit stack=67108864 \ --ulimit nofile=1048576:1048576 \ --memory-swappiness=0 \ --cap-add=SYS_NICE \ --cap-add=SYS_RESOURCE \ -v $CH_DATA/data:/var/lib/clickhouse \ -v $CH_DATA/log:/var/log/clickhouse-server \ -e CLICKHOUSE_USER=$CLICKHOUSE_USER \ -e CLICKHOUSE_PASSWORD=$CLICKHOUSE_PASSWORD \ -e CLICKHOUSE_PORT=$CLICKHOUSE_PORT \ $IMAGE 测试连接 1 $CONTAINER_CLI exec -it $CLICKHOUSE_INSTANCE_NAME clickhouse-client --host 127.0.0.1 --port $CLICKHOUSE_PORT 打印交付结

容器化部署 Redis
· ☕ 1 分钟
1. Redis 主从模式 配置环境变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 export CONTAINER_CLI=nerdctl export IMAGE=redis:7 export REDIS_INSTANCE_NAME=redis-instance export REDIS_MASTER_INSTANCE_NAME="${REDIS_INSTANCE_NAME}-master" export REDIS_REPLICA_INSTANCE_NAME="${REDIS_INSTANCE_NAME}-replica" export REDIS_PASSWORD=xxxxxx export REDIS_MASTER_PORT=6379 export REDIS_MASTER_IP=10.0.0.1 export REDIS_REPLICA_PORT=6380 export REDIS_DATA=/data/ops/redis/$REDIS_INSTANCE_NAME mkdir -p $REDIS_DATA/data $REDIS_DATA/log 启动主节点 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 $CONTAINER_CLI run -d \ --name $REDIS_MASTER_INSTANCE_NAME \ --restart always \ --network host \ --ulimit memlock=-1 \ --ulimit stack=67108864 \ --ulimit nofile=1048576:1048576 \ --memory-swappiness=0 \ -v $REDIS_DATA/data:/data \ -v $REDIS_DATA/log:/var/log/redis \ $IMAGE redis-server --port $REDIS_MASTER_PORT --requirepass $REDIS_PASSWORD 应该可以这样的日志: 1 Ready to accept connections tcp 启动

容器化部署多节点 FoundationDB 及运维
· ☕ 3 分钟
1. 生成集群ID 1 cat /dev/urandom | tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w 16 | head -n 1 下面以 CLUSTER_ID=fKbIga9RHP79OIx1 为例 2. 第一个节点上 清理旧数据 1 2 3 $CONTAINER_CLI rm -f $FDB_INSTANCE_NAME mv $FDB_DIR $FDB_DIR.$(date +%Y%m%d%H%M%S).bak mkdir -p $FDB_DIR 配置环境变量 1 2 3 4 5 6 7 8 9 export CONTAINER_CLI=nerdctl export IMAGE=foundationdb/foundationdb:7.1.26 export CLUSTER_ID=fKbIga9RHP79OIx1 export FDB_INSTANCE_NAME=fdb_server export FDB_CLUSTER_FIRST_IP=$(hostname -I | awk '{print $1}') export FDB_PORT=4500 export FDB_DIR=/data/ops/fdb/$FDB_INSTANCE_NAME 创建 cluster 文件 1 2 3 mkdir -p $FDB_DIR echo "${FDB_INSTANCE_NAME}:${CLUSTER_ID}@${FDB_CLUSTER_FIRST_IP}:4500" > $FDB_DIR/fdb.cluster cat $FDB_DIR/fdb.cluster 启动服务器节点 1 2 3 4 5 6 7 8

RabbitMQ 消息队列
· ☕ 4 分钟
1. 消息队列的适用场景 1.1 异步处理 应用场景:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信。同步的处理方法,系统的性能(并发量,吞吐量,响应时间)会有瓶颈。 1.2 应用解耦 应用场景:用户下单后,订单系统需要通知库存系统。传统的做法是,订单系统调用库存系统的接口

错误码设计以及 Django 的异常统一处理
· ☕ 9 分钟
笔者目前使用 Django 从事 SaaS 开发,同时开发和维护多个 SaaS 应用。在很多 SaaS 应用中都约定了错误码,有的用于处理登录态,有的用于标记业务逻辑状态。对于这种项目共性很强的特征,花时间学习和研究是非常有必要的。本篇主要讨论了错误码的用途、如何设计错误码、使用 Django 中