K8s部署与资源管理-优快云博客

发布一个k8s部署视频：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967

课程内容：各种k8s部署方式。包括minikube部署，kubeadm部署，kubeasz部署，rancher部署，k3s部署。包括开发测试环境部署k8s，和生产环境部署k8s。

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518

第二个视频发布 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27109

腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/484107?tuin=ba64518

介绍主要的k8s资源的使用配置和命令。包括configmap，pod，service，replicaset，namespace，deployment，daemonset，ingress，pv，pvc，sc，role，rolebinding，clusterrole，clusterrolebinding，secret，serviceaccount，statefulset，job，cronjob，podDisruptionbudget，podSecurityPolicy,networkPolicy,resourceQuota，limitrange，endpoint，event，conponentstatus，node，apiservice，controllerRevision等。

第三个视频发布：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/27574

详细介绍helm命令，学习helm chart语法，编写helm chart。深入分析各项目源码，学习编写helm插件
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1上来就问读过什么框架源码

说实话，没读过什么框架源码，这个以后要研究下了

2用过什么设计模式

我说了十来个

3redis有哪些数据类型

这个问的有点小二科了

4设计一个连接池

估计是问你设计能力

5分布式事务更好的解决方案是什么

两阶段提交中的第二阶段, 协调者需要等待所有参与者发出yes请求, 或者一个参与者发出no请求后, 才能执行提交或者中断操作. 这会造成长时间同时锁住多个资源, 造成性能瓶颈, 如果参与者有一个耗时长的操作, 性能损耗会更明显.
实现复杂, 不利于系统的扩展, 不推荐.

TCC (Try-Confirm-Cancle)

TCC, 是基于补偿型事务的AP系统的一种实现, 具有最终一致性.

对比与前面提到的两阶段提交法, 有两大优势:

TCC能够对分布式事务中的各个资源进行分别锁定, 分别提交与释放, 例如, 假设有AB两个操作, 假设A操作耗时短, 那么A就能较快的完成自身的try-confirm-cancel流程, 释放资源. 无需等待B操作. 如果事后出现问题, 追加执行补偿性事务即可.
TCC是绑定在各个子业务上的(除了cancle中的全局回滚操作), 也就是各服务之间可以在一定程度上”异步并行”执行.

适用场景

严格一致性
执行时间短
实时性要求高

举例: 红包, 收付款业务.

异步确保型

通过将一系列同步的事务操作变为基于消息执行的异步操作, 避免了分布式事务中的同步阻塞操作的影响.

需要额外说明的一点, 就是事务消息投递到MQ订阅方后, 并不一定能够成功执行. 需要MQ订阅方主动给予消费反馈(ack)

如果MQ订阅方执行远程事务成功, 则给予消费成功的ack, 那么MQ Server可以安全将事务消息移除;
如果执行失败, MQ Server需要对消息重新投递, 直至消费成功.

注意事项

消息中间件在系统中扮演一个重要的角色, 所有的事务消息都需要通过它来传达, 所以消息中间件也需要支持 HAC 来确保事务消息不丢失.
根据业务逻辑的具体实现不同，还可能需要对消息中间件增加消息不重复, 不乱序等其它要求.

适用场景

执行周期较长
实时性要求不高

例如:

跨行转账/汇款业务(两个服务分别在不同的银行中)
退货/退款业务
财务, 账单统计业务(先发送到消息中间件, 然后进行批量记账)
最大努力通知型

这是分布式事务中要求最低的一种, 也可以通过消息中间件实现, 与前面异步确保型操作不同的一点是, 在消息由MQ Server投递到消费者之后, 允许在达到最大重试次数之后正常结束事务.

适用场景

交易结果消息的通知等.