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本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/11/07/exploring-caddy Go语言诞生十多年来，社区涌现出众多优秀的Web服务器和反向代理解决方案。其中，最引人注目的无疑是Caddy和Traefik。这两者都为开发者和系统管理员提供了更简单、更安全的现代化Web服务器和反向代理部署选项。尽管它们的目标略有不同，Caddy最初旨在满足开发者快速搭建反向代理的需求，特别关注配置的简易性，并在后期增加了自动HTTPS和全面的API支持；而Traefik则更强调云原生架构，适合基于微服务的应用，尤其是使用Docker或Kubernetes部署的场景，提供动态服务发现和灵活的路由能力。 我于2015年首次体验了开源发布的Caddy，其超简单的配置确实给我留下了深刻的印象。之后也一直关注着Caddy的发展，Caddy在支持通过ACME协议自动为服务的域名获取免费HTTPS证书的功能后，Caddy就被我部署在自己的VPS上，为Gopher Daily等站点提供反向代理服务，运行十分稳定。Caddy这一为域名自动获取免费HTTPS证书的功能是其简化站点部署初衷的延续，也为Caddy赢得的广泛的用户和赞誉，并且这一特性不仅使得Caddy在个人项目和小型部署中大受欢迎，也让它在企业级应用中占有一席之地。 ...

在“云原生”、“容器化”、“微服务”、“服务网格”等概念大行其道的今天，一提到集群管理、容器工作负载调度，人们首先想到的是Kubernetes。 Kubernetes经过多年的发展，目前已经成为了云原生计算平台的事实标准，得到了诸如谷歌、微软、红帽、亚马逊、IBM、阿里等大厂的大力支持，各大云计算提供商也都提供了专属Kubernetes集群服务。开发人员可以一键在这些大厂的云上创建k8s集群。对于那些不愿被cloud provider绑定的组织或开发人员，Kubernetes也提供了诸如Kubeadm这样的k8s集群引导工具，帮助大家在裸金属机器上搭建自己的k8s集群，当然这样做的门槛较高（如果您想学习自己搭建和管理k8s集群，可以参考我在慕课网上发布的实战课《高可用集群搭建、配置、运维与应用》）。 Kubernetes的学习曲线是公认的较高，尤其是对于应用开发人员。再加上Kubernetes发展很快，越来越多的概念和功能加入到k8s技术栈，这让人们不得不考虑建立和维护这样一套集群所要付出的成本。人们也在考虑是否所有场景都需要部署一个k8s集群，是否有轻量级的且能满足自身需求的集群管理和微服务部署调度方案呢？外国朋友Matthias Endler就在其文章《也许你不需要Kubernetes》中给出一个轻量级的集群管理方案 – 使用hashicorp开源的nomad工具。 ...

一. 背景 随着2018年年初国务院办公厅联合多个部委共同发布了《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见(国办发〔2018〕26号)》，国内医疗IT领域又迎来了一波互联网医院建设的高潮。不过互联网医院多基于实体医院建设，虽说挂了一个“互联网”的名号，但互联网医院系统也多与传统的院内系统，比如：HIS、LIS、PACS、EMR等共享院内的IT基础设施。 如果你略微了解过国内医院院内IT系统的现状，你就知道目前的多数医院的IT系统相比于互联网行业、电信等行业来说是相对“落伍”的，这种落伍不仅体现在IT基础设施的专业性和数量上，更体现在对新概念、新技术、新设计理念等应用上。虽然国内医院IT系统在技术层面呈现出“多样性”的特征，但整体上偏陈旧和保守 – - 你可以在全国范围内找到10-15年前的各种主流语言(VB、delphi、c#等实现的IT系统，并且系统架构多为两层C/S结构的。 ...

近两年微服务架构流行，主流互联网厂商内部都已经微服务化，初创企业虽然技术积淀不行，但也通过各种开源工具拥抱微服务。再加上容器技术赋能，Kubernetes又添了一把火，微服务架构已然成为当前软件架构设计的首选。 但微服务化易弄，服务治理难搞！ 一、微服务的“痛点” 微服务化没有统一标准，多数是进行业务领域垂直切分，业务按一定的粒度划分职责，并形成清晰、职责单一的服务接口，这样每一块规划为一个微服务。微服务之间的通信方案相对成熟，开源领域选择较多的有RPC或RESTful API方案，比如：gRPC、apache thrift等。这些方案多偏重于数据如何打包、传输与解包，对服务治理的内容涉及甚少。 ...

本文是首发于个人微信公众号的文章**“TB一周萃选[第3期]”**的归档。 《岁旦》 宋伯仁 宋代诗人 居间无贺客，早起只如常。桃版随人换，梅花隔岁香。 春风回笑语，云气卜丰穰。柏酒何劳劝，心平寿自长。 本期萃选是2017年的最后一期，也是迎接2018新年“承前启后”的一期。 ...

这大半年一直在搞Kubernetes。每次搭建Kubernetes集群，或多或少都会被Kubernetes的“网络插件们”折腾折腾。因此，要说目前Kubernetes中最难搞的是什么？个人觉得莫过于其Pod网络了，至少也是最难搞的之一。除此之外，以Service和Pod为中心的Kubernetes架构还大量利用iptables规则来实现Service的反向代理和负载均衡，这又与Docker原生容器单机网络实现所基于的linux bridge和iptables规则糅合在一起，让troubleshooting时的难度又增加了一些。 去年曾经花过一段研究Docker网络，但现在看来当时在某些关键环节的理解上还有些模糊，于是花了周末的闲暇时间对Docker容器单机网络做了一次再理解。这次重新认识利用上了iptables的Trace功能以及数据链路层的ebtables，让我可以更清晰地看到单机容器网络的网络数据流流向。同时，有了容器网络理解这个基础，对后续解决K8s Pod网络问题也是大有裨益的。 本文从某个角度来说也可以理解为自我答疑，我不会从最最基础的Docker网络结构说起，对Docker容器单机网络结构不了解的童鞋，可以先看看我之前写的《理解Docker单机容器网络》和《理解Docker容器网络之Linux Network Namespace》两篇文章。 ...

上周六开源中国的源创会在沈阳举办了一次技术活动，很荣幸以本地讲师的身份和大家交流了一个topic: “基于Harbor的高可用企业级私有容器镜像仓库部署实践”。之所以选择这个topic，是因为这是我们团队的项目实践心得。很多企业和组织在深入使用Docker之后，都会有类似的高可用私有容器仓库搭建的需求，于是我就把我们摸索的实践和填坑过程拿出来，用30分钟与大家分享一下。另外这算是一个入门级的分享，并未深入过多原理。以下就是本次分享的内容讲稿整理。如有不妥或不正确的地方，欢迎交流指正。 大家下午好，欢迎各位来到源创会沈阳站。在这里我也代表沈阳的IT人欢迎源创会来到沈阳，希望能有更多的像源创会这样的组织到沈阳举办技术活动。非常高兴能有这个机会在源创会这个平台上做分享， 今天和大家一起探讨的题目是：“基于Harbor的高可用企业级私有容器镜像仓库部署实践”。题目有些长，简单来说就是如何搭建一个好用的镜像仓库。 ...

续接上文。 五、第三步：启动emei、wudang上的apiserver 跨三个node的etcd cluster已经建成并完成了数据同步，下面进行ha cluster改造的重要一步：启动wudang、emei上的apiserver ...

Kubernetes集群的核心是其master node，但目前默认情况下master node只有一个，一旦master node出现问题，Kubernetes集群将陷入“瘫痪”，对集群的管理、Pod的调度等均将无法实施，即便此时某些用户的Pod依旧可以正常运行。这显然不能符合我们对于运行于生产环境下的Kubernetes集群的要求，我们需要一个高可用的Kubernetes集群。 不过，目前Kubernetes官方针对构建高可用(high-availability)的集群的支持还是非常有限的，只是针对少数cloud-provider提供了粗糙的部署方法，比如：使用kube-up.sh脚本在GCE上、使用kops在AWS上等等。 高可用Kubernetes集群是Kubernetes演进的必然方向，官方在“Building High-Availability Clusters”一文中给出了当前搭建HA cluster的粗略思路。Kubeadm也将HA列入了后续版本的里程碑计划，并且已经出了一版使用kubeadm部署高可用cluster的方法提议草案。 ...

这段日子，一直在搞与Kubernetes有关的东东：像什么Kubernetes集群搭建、DNS插件安装和配置、集成Ceph RBD持久卷、Private Registry镜像库访问等，这些都缘于正在开发的一个类PaaS小平台的需要：“平台虽小，五脏俱全”。整个平台由Kubernetes集群承载，对于K8s集群内部的Service来说，目前还欠缺一个服务入口。之前的《Kubernetes集群中的Nginx配置热更新方案》一文实际上就是入口方案设计的一个前奏，而本文则是说明一下Nginx入口服务部署设计和实施过程中遇到的一些坑。 一、Nginx入口方案简述 Nginx作为集群入口服务，从功能上说，一般都是充当反向代理和负载均衡的角色。在我们这里它更多是用于反向代理，因为负载均衡的事情“移交”给了K8s去实现了。k8s通过ClusterIP- 一种VIP机制，默认基于iptables的负载分担实现服务请求的负载均衡（如iptable nat table的规则：-m statistic –mode random –probability 0.33332999982），查看iptables nat链的rules，可以看到如下样例： ...