K8S v1.27.3，单节点 control plane，三节点 worker。
已经按照 https://doraemonext.com/archives/385.html 完成了 MySQL 的安装。
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm pull bitnami/wordpress --version 16.1.34K8S v1.27.3，单节点 control plane，三节点 worker。
已经按照 https://doraemonext.com/archives/382.html 文档完成了 cephfs 安装。
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm pull bitnami/mysql --version 9.10.9
tar zvxfK8S v1.27.3，单节点 control plane，三节点 worker。
如果之前在集群中安装过 Rook Ceph，可参考 https://rook.io/docs/rook/v1.11/Getting-Started/ceph-teardown/#delete-the-data-on-hosts 进行清理。
额外需要注意的是 /var/lib/rook 在所有 node 节点上的删除。
另外需要在每个 node…
在狗云家抢了一台重庆联通的独服，每个月 200 块钱，10C 64G 800G，带宽入 50Mbps 出 30Mbps。性价比算是很不错了。有需要的可以去看看，不过不知道现在还有没有刚上线的时候那么大优惠了：https://www.dogyun.com/?ref=doraemon （有 aff，介意可自行去除后缀）。
机器下来之后，这么宽敞的“别墅”肯定不能像之前买 VPS 1C2G 那样扣扣索索的装 LNMP 之类的去跑网站。PVE…
终于在 2023 春节上班之后的第一周把 QCon 北京的演讲搞完了，本文记录一些过程中的点点滴滴。
接到邀请还是 22 年 3 月底的时候，有一天主管问我，有个 QCon 5 月份演讲的机会，你去不去？可以把你手头现在做的工作讲一讲。当时也没有想太多，就答应了下来。
主题是基础设施，然后按照邓邓主编的要求，提供了议题申请单，写了一下大概要讲什么东西，之后就开始写写画画 PPT 什么的，结果一个月后通知，因为疫情会议延期，具体时间待定。等到了…
以下为 ByteByteGo 04 – A Framework For System Design Interviews 文章笔记内容：
系统设计面试其实是模拟日常工作中，和同事们面对某一个不确定问题，共同探讨一个最终满足目标的解决方案的过程。在这个里面，重要的是探讨的过程，当然不是说最终的方案不重要，而是在系统设计面试的过程中，主要会考察一个人的协作能力、在压力下工作的能力、妥善解决分歧的能力，以及如何在有限的成本下做权衡与取舍的能力。最终的解决方案往往并不是确定性的，也没有什么标准答案。…
分片是 Elasticsearch 分布式存储的基石。在 Elasticsearch 中有 主分片（Primary Shard） 和 副本分片（Replica Shard） 两种。
Elasticsearch 通过主分片，将数据分布在所有的节点上。主分片可以将一份索引的数据，分散在多个 Data Node 上，实现存储的水平扩展。
主分片（Primary Shard）数在索引创建的时候指定，后续默认不能修改，如果需要修改，需重建索引。…
-E cluster.name=name 进行设定-E node.name=nodename假设在维护一个市民系统，每个人都有一个唯一的身份证号，而且业务代码已经保证了不会写入两个重复的身份证号。如果市民系统需要按照身份证号查姓名，就会执行类似的 SQL：
select name from user where id_card = 'xxx';
所以，我们一定会考虑在 id_card 字段上建索引。
由于身份证号字段比较大，所以它不适合当做主键。那么 id_card 字段是要创建唯一索引还是普通索引呢？此处假设业务代码已经保证了不会写入重复的身份证号，这两个选择在逻辑上都是正确的。…
索引类型分为 主键索引 和 非主键索引。
主键索引的叶子节点存储的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为 聚簇索引（clustered index）。
非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为 二级索引（secondary index）。
select * from T where id=500 这种主键查询方式，则只需要搜索 id 这个索引对应的MySQL 里如果每一次的更新操作都写磁盘的话，那么这个过程中磁盘要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程中的 IO 成本、查找成本都很高，所以 MySQL 中采用了 WAL（Write-Ahead Logging）技术来解决这个问题。
关键点是：先写日志，再写磁盘。
redo log 是 InnoDB 引擎特有的日志。
当有一条记录需要更新的时候，InnoDB 引擎就会先把记录写到 redo log 中，并更新内存，这个时候更新就算完成了。同时，InnoDB…
ACID：Atomicity（原子性）、Consistency（一致性）、Isolation（隔离性）、Durability（持久性）。
SQL 标准的事务隔离级别包括：读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）、串行化（serializable）。
下面的表格从自己和他人的视角分别描述这四个隔离级别：
| 隔离级别 | 自己视角 |
|---|
今年过年看起来是回不去河北了，回四川估计也大概率没戏了 😔
等到 2 月份如果情况还不明朗，就自己准备点过年的吃的喝的一个人在杭州过吧。可能是第一次在外自己过年了。
乡愁。
Replica Set 可以被认为是升级版的 Replication Controller。也就是说，Replica Set 也是用于保证与 label selector 匹配的 Pod 数量维持在期望状态。
Replica Set 和 Replication Controller 的区别是引入了基于子集的 selector 查询条件，而 Replication Controller 仅支持基于值相等的 selector 条件查询。
虽然 Replica…
由于重新调度的原因，Pod 在 Kubernetes 上的地址是不固定的，因此需要一个代理来确保需要使用 Pod 的应用不需要知道 Pod 的真实地址。另一个原因是当使用 Replication Controller 创建了多个Pod 的副本时，需要一个代理来为这些 Pod 做负载均衡。
Service 主要由一个 IP 地址和一个 label selector 组成。在创建之初，每个 service 被分配了一个独一无二的…
Replication Controller 是 Kubernetes 为了解决 “如何构造完全同质的 Pod 副本” 问题而引入的资源对象。
Replication Controller 决定了一个 Pod 有多少同时运行的副本，并保证这些副本的期望状态与当前状态一致。在设计上依然体现出了“旁路控制”的思想，为每个 Pod “外挂” 了一个控制器进程，从而避免了该组件成为性能瓶颈，即使这个控制器进程失效，容器依然可以正常运行。…
在 Kubernetes 中，能够被创建、调度和管理的最小单元是 Pod。
Pod 可以想象成一个篮子，而容器则是篮子里的鸡蛋，当 Kubernetes 需要调度容器时，它直接把一个篮子（连同篮子里的鸡蛋）从一个宿主机调度到另一个宿主机，而不是一个一个地搬运里面的鸡蛋。篮子与鸡蛋的关系主要表现在：
1. 一个 Pod 里的容器能有多少定义的资源也取决于这个篮子的大小
2. label 是贴在篮子上的
3. IP 分配给篮子而不是容器，篮子里面的所有容器共享这个…
kubectl run my-shell --rm -i --tty --image ubuntu -- bash
参数说明：
--rm : 当脱离容器后对该容器进行删除，也就是说当你退出这个 bash 后，会自动清理对应的 Deployment 和 Pod-i/-tty : 允许 attach 到这个交互的会话中-- : 界定 kubctl run 的参数结束标识bash : 要启动的命令每个人对不同的物品有不同的偏好、不同的个人估值。没有一把尺子可以准确衡量每个人对于指定的物品的估值。我喜欢的，你不喜欢。我们计算不出来每一种物品效用的绝对高低。
所以会有一个有趣的现象，就是个人和企业的高度计划性，与整个社会的无计划性，是可以并存的。比如打仗中要攻下某个山头，那就简单了，我们会不惜一切代价把那个山头攻下来，但是发展经济呢？发展什么呢？做面包还是做黄油还是大炮？不知道。不知道劲儿往哪使。…