12 2020 档案
摘要：1.当前分区的信息 2.针对此分区进行扩容（只能针对lvm分区类型的进行扩容） 3.查看 pv和vg信息，针对datavg进行扩容 4.绑定到需要扩容的vg上，datavg是原数据磁盘的VG_Namevgextend datavg /dev/sdb1,可知/dev/sdb1已经绑定到了datavg组
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摘要：系统信息 1.新开的机器，除了系统盘还有一个50g硬盘，需要分区格式化。可知/dev/sdb未使用，无挂载点。 2.fdisk /dev/sdb 给sdb分区 新建分区/dev/sdb1 3.分区完，查看一下，fdisk -l ,新的分区/dev/sdb1已存在 （ps1：fdisk工具只是将分区信
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摘要：flannel解决了集群中所有pod有唯一的ip地址，是一种overlay-network，node之间的数据包->docker0->flanneld->另一个node的flanneld服务。 flanneld:存在每个node上，为主机在集群中获取一个网段；同时监听etcd，为flannel.1网
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摘要：因为k8s集群是 kubeadm部署的，所以kube-proxy等组件是以pod的形式存在，故想查看其pod 描述kube-proxy的配置信息，发现无法查看 分析原因原来是因为namespace不在default，故加上-n kube-system
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摘要：k8集群未启动，报错信息如下 The connection to the server 192.168.37.201:6443 was refused - did you specify the right host or port? 首先查看systemctl status kubelet.ser
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摘要：1.查看k8集群各个组件的状态，kubectl get cs --all-namespaces 发现scheduler组件和controller-manager组件Unhealthy 2.报错表示连不上本地的10251和10252端口，那么首先查看其监听的端口是否存在 ss -ntlpu |grep
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摘要：32c64g内存的服务器，不到半天就告警了，告警信息是cpu和mem负载高。 1.关机重启机器 2.进去查看有哪些高负载进程，top shift+m，查看： 分析： 高cpu的进程属于apiserver，正常k8组件 。 排查过程： （1）docker stats查看那个容器资源使用大 （2）doc
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摘要：kubecl describe pod <pod名>，查看pod信息找到该微服务对应的image 1.docker pull <镜像名> 2.然后启动镜像并进入容器： docker run --rm -ti <镜像名> bash 3.执行启动脚本或者命令<pod的执行命令>
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摘要：ip a查看下机器的虚拟网卡名字，我的是ens192 -- 1.cd /etc/netplan 2.配置50-cloud-init.yam 3.netplan apply 4.验证 ifconfig -a
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摘要：helm是k8的包管理工具charts->helm仓库->release(pod/service)helm install --name {helm包名} {charts本地目录}->将charts安装到helm里面的同时部署到k8上（--name指定helm里面包的名字）--1.批量删除helm
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摘要：#!/bin/bash ip=$1 user=$2 password=$3 expect <<EOF set timeout 30 spawn ssh $user@$ip expect { "yes/no" { send "yes\n";exp_continue } "password" { sen
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摘要：#!/bin/bash for i in `cat /root/soft/ip.txt` do /usr/bin/expect << EOF spawn /usr/bin/ssh root@$i expect { "UNIX password" { send "Huawei@123\r" } } e
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摘要：该脚本实现自动化无需人机交互登陆远程多个ip（密码都一样）执行命令重启vspc服务。 1.创建ip_list_path 2. sh restartVspc.sh <密码> #!/bin/bash set -eux set timeout 30 password=$1 vspc_ip_list_pat
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