## 部署（centos 7）

### 环境准备

MongoDB提供了许多linux发行版本的安装包，可直接去官方网站进行下载：[MongoDB](https://www.mongodb.com/try/download/community)

下载之前，需要安装相关依赖

需要放行防火墙端口或关闭防火墙（MongoDB默认端口：27017），关闭selinux

 

* **Red Hat/CentOS：**

 ```sh
 yum install -y libcurl openssl
 ```

 

* **Ubuntu 18.04 LTS ("Bionic")/Debian 10 "Buster"：**

 ```sh
 apt-get install libcurl4 openssl
 ```

 

* **Ubuntu 16.04 LTS ("Xenial")/Debian 9 "Stretch"：**

 ```sh
 sudo apt-get install libcurl3 openssl
 ```

 

> 注意：mongo v5版本以上系统需支持AVX指令集，请查看系统版本再选择安装



------



### 下载部署

| 服务器版本 | MongoDB版本 |
| ---------- | -------------- |
| CentOS 7 | mongodb-4.2.25 |

在官方网站选择所需要下载的tgz复制link：

![image-20240424161449573](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404241614658.png)



**安装**

```sh
wget https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.25.tgz

# 解压到指定路径/usr/local
tar zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.25.tgz -C /usr/local

# 修改名称
mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.25/ mongodb-4.2.25

# 配置环境变量，在最下方添加语句
vim /etc/profile

exprot PATH=export PATH=/usr/local/mongodb-4.2.25/bin:$PATH

# 更新环境变量
source /etc/profile
```

![image-20240424162109510](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404241621550.png)

 

**MongoDB需要两个目录**

* 数据存储目录：/var/lib/mongo
* 日志文件目录：/var/log/mongod

```sh
# 创建目录
mkdir -p /var/lib/mongo
mkdir -p /var/log/mongod
```



------

### 启动数据库

进入MongoDB所在bin目录下

```sh
# 进入MongoDB所在bin目录
cd /usr/local/mongodb-4.2.25/bin

# 启动MongoDB服务
./mongod --dbpath /var/lib/mongo --logpath /var/log/mongodb/mongod.log --fork
```

![image-20240424162736576](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404241627623.png)

 

> 在任何地方输入mongo即可进入数据库

 

## 语法（增删改查）

### 数据库

* **创建数据库**

 ```sh
 -- 如果数据库不存在，则创建数据库，否则进入数据库
 -- 创建一个 chuntian 的数据库
 > use chuntian
 switched to db chuntian
 
 -- db 为查看当前数据库
 > db
 chuntian
 
 -- 查看所有数据库
 > show dbs
 admin 0.000GB
 config 0.000GB
 local 0.000GB
 
 -- -- 创建的数据库 chuntian 并不在数据库的列表中， 要显示它，需要向 chuntian 数据库插入一些数据
 > db.chuntian.insertOne({"name":"春天"})
 {
 	"acknowledged" : true,
 	"insertedId" : ObjectId("6628c5de0dbc76d4ed029024")
 }
 > show dbs
 admin 0.000GB
 config 0.000GB
 local 0.000GB
 chuntian 0.000GB
 ```

 

* **删除数据库**

 ```sql
 -- 删除当前数据库，默认删除 test
 db.dropDatabase()
 
 -- 删除 chuntian 数据库
 > show dbs
 admin 0.000GB
 chuntian 0.000GB
 config 0.000GB
 local 0.000GB
 > db
 chuntian
 > db.dropDatabase()
 { "dropped" : "chuntian", "ok" : 1 }
 ```

 

------

### 集合

集合类似MySQL数据库中的表

* **创建集合**

 ```sql
 db.createCollection(name,options)
 ```

 参数说明：

 * name：创建集合的名称
 * options：可选参数，指定有关内存大小及索引

 

 options 如下参数：

 | 字段 | 类型 | 描述 |
 | :---------- | :--- | :----------------------------------------------------------- |
 | capped | 布尔 | （可选）如果为 true，则创建固定集合。固定集合是指有着固定大小的集合，当达到最大值时，它会自动覆盖最早的文档。 **当该值为 true 时，必须指定 size 参数。** |
 | autoIndexId | 布尔 | **3.2 之后不再支持该参数。**（可选）如为 true，自动在 _id 字段创建索引。默认为 false。 |
 | size | 数值 | （可选）为固定集合指定一个最大值，即字节数。 **如果 capped 为 true，也需要指定该字段。** |
 | max | 数值 | （可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。 |

 ```sql
 -- 在 chuntian 数据库中创建 omm 集合
 > use chuntian
 switched to db chuntian
 > db.createCollection("omm")
 { "ok" : 1 }
 
 -- 查看集合,也可以使用show collections
 > show tables
 omm
 ```

 

 关键参数的用法

 ```sql
 -- 创建固定集合 cmd，整个集合空间大小 3141592 B，文档最大个数为1000个
 > db.createCollection("cmd", { capped : true, autoIndexId : true, size : 3141592, max : 1000 } )
 {
 	"note" : "the autoIndexId option is deprecated and will be removed in a future release",
 	"ok" : 1
 }
 
 > show tables
 mycol
 omm
 ```

 

 在 MongoDB 中，你不需要创建集合。当你插入一些文档时，MongoDB 会自动创建集合

 ```sql
 > db.cmd2.insert({"name":"春天"})
 WriteResult({ "nInserted" : 1 })
 > show tables
 cmd2
 cmd
 omm
 ```

 

* **删除集合**

 如果成功删除选定集合，则 drop() 方法返回 true，否则返回 false。

 ```sql
 -- 删除 cmd 集合
 > show tables
 cmd2
 cmd
 omm
 > db.cmd.drop()
 true
 > show tables
 cmd2
 omm
 ```

 

------

### 文档

文档相当于MySQL数据库中的数据

文档的数据结构和 JSON 基本一致

* **插入文档**

 ```sql
 -- 在 chuntian 数据库中 omm 集合中插入文档
 > db.omm.insert({title: 'Mongo文档插入',
 description: 'Mongo数据库',
 by: '春天',
 url: 'https://blog.tenchuntian.cn/',
 tags: ['mongodb','databaes','sql'],
 likes: 100})
 > WriteResult({ "nInserted" : 1 })
 
 -- 查看文档
 > db.omm.find()
 { "_id" : ObjectId("6628d1f7489aab02f9134a18"), "title" : "Mongo文档插入", "description" : "Mongo数据库", "by" : "春天", "url" : "https://blog.tenchuntian.cn/", "tags" : [ "mongodb", "databaes", "sql" ], "likes" : 100 }
 
 ```

 

* **更新文档**

 **update()方法：**

 update()方法用于更新已存在的文档

 ```sql
 -- 语法
 db.collection.update(
 <query>,
 <update>,
 {
 upsert: <boolean>,
 multi: <boolean>,
 writeConcern: <document>
 }
 )
 ```
 

 参数说明：

 - **query** : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的。
 - **update** : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
 - **upsert** : 可选，这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
 - **multi** : 可选，mongodb 默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。
 - **writeConcern** :可选，抛出异常的级别。

 

 通过 update() 方法来更新标题(title):

 ```sql
 > db.omm.update({'title':'Mongo文档插入'},{$set:{'title':'MongoDB'}})
 WriteResult({ "nMatched" : 1, "nUpserted" : 0, "nModified" : 1 })
 
 -- 查看是否更新成功
 > db.omm.find()
 { "_id" : ObjectId("6628d1f7489aab02f9134a18"), "title" : "MongoDB", "description" : "Mongo数据库", "by" : "春天", "url" : "https://blog.tenchuntian.cn/", "tags" : [ "mongodb", "databaes", "sql" ], "likes" : 100 }
 ```

 

* **删除文档**

 ```sql
 -- 插入两次文档
 > db.omm.find()
 { "_id" : ObjectId("6628d1f7489aab02f9134a18"), "title" : "MongoDB", "description" : "Mongo数据库", "by" : "春天", "url" : "https://blog.tenchuntian.cn/", "tags" : [ "mongodb", "databaes", "sql" ], "likes" : 100 }
 { "_id" : ObjectId("6628d674489aab02f9134a19"), "title" : "Mongo文档插入", "description" : "Mongo数据库", "by" : "春天", "url" : "https://blog.tenchuntian.cn/", "tags" : [ "mongodb", "databaes", "sql" ], "likes" : 100 }
 
 -- 删除title为'MongoDB'的文档
 > db.omm.remove({'title':'MongoDB'})
 WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
 
 -- 再次查看只剩一个文档了
 > db.omm.find()
 { "_id" : ObjectId("6628d674489aab02f9134a19"), "title" : "Mongo文档插入", "description" : "Mongo数据库", "by" : "春天", "url" : "https://blog.tenchuntian.cn/", "tags" : [ "mongodb", "databaes", "sql" ], "likes" : 100 }
 
 -- 删除所有数据
 > db.omm.remove({})
 WriteResult({ "nRemoved" : 1 })
 > db.omm.find()
 > 
 
 ```

 

* **查询文档**

 find()语法如下：

 ```sql
 db.collection.find(query, projection)
 ```
 
 
 - **query** ：可选，使用查询操作符指定查询条件
 - **projection** ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

 

 如果你需要以易读的方式来读取数据，可以使用 pretty() 方法：

 ```sql
 > db.omm.find().pretty()
 {
 	"_id" : ObjectId("6628d7da489aab02f9134a1a"),
 	"title" : "Mongo文档插入",
 	"description" : "Mongo数据库",
 	"by" : "春天",
 	"url" : "https://blog.tenchuntian.cn/",
 	"tags" : [
 		"mongodb",
 		"databaes",
 		"sql"
 	],
 	"likes" : 100
 }
 
 ```

 

 find()可以传入多个条件，每个条件用逗号隔开：

 ```sql
 -- 两个文档
 > db.omm.find().pretty()
 {
 	"_id" : ObjectId("6628d7da489aab02f9134a1a"),
 	"title" : "Mongo文档插入",
 	"description" : "Mongo数据库",
 	"by" : "春天",
 	"url" : "https://blog.tenchuntian.cn/",
 	"tags" : [
 		"mongodb",
 		"databaes",
 		"sql"
 	],
 	"likes" : 100
 }
 {
 	"_id" : ObjectId("6628d884489aab02f9134a1b"),
 	"title" : "MongoDB",
 	"description" : "Mongo数据库",
 	"by" : "春天",
 	"url" : "https://blog.tenchuntian.cn/",
 	"tags" : [
 		"mongodb",
 		"databaes",
 		"sql"
 	],
 	"likes" : 100
 }
 
 
 -- 查看 title 为'MongDB'的文档
 > db.omm.find({'title':'MongoDB'}).pretty()
 {
 	"_id" : ObjectId("6628d884489aab02f9134a1b"),
 	"title" : "MongoDB",
 	"description" : "Mongo数据库",
 	"by" : "春天",
 	"url" : "https://blog.tenchuntian.cn/",
 	"tags" : [
 		"mongodb",
 		"databaes",
 		"sql"
 	],
 	"likes" : 100
 }
 ```

 

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持续更新中
 
//内容参考：[菜鸟教程](https://www.runoob.com/mongodb)

MongoDB

## 简介

**GoldenDB是一个面向分布式环境的一个高可用性数据库，适用于需要高性能、高可靠性和一致性的数据存储场景。**

整体由计算节点、数据节点、全局事务管理器、管理节点四种核心模块组成。完全兼容MySQL语法，大部分兼容Oracle语法

详细文档：https://www.goldendb.com/#/docsIndex/docs




 

## 四大组件模块

整体由计算节点、数据节点、全局事务管理器、管理节点四种核心模块组成：

![image-20240409160601030](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404091606181.png)

 

### 数据节点

是用于存储业务数据，及执行分布式子事务的节点。每个数据节点都是独立自治的数据库系统，一个业务的数据只会落到一个数据集群中。



![img](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404091628606.png)



 

### 计算节点

它主要是接受应用发过来的业务语句，对业务语句做语法解析，根据数据的分布信息做分布式的优化。同时还有个最重要的功能就是进行分布式事物的并发控制。



![img](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404091630191.png)

 

### 管理节点

是对系统计算节点集群、数据集群管理的节点，它承载了分布式数据库系统的所有的运维操作，包括集群高可用高可靠的管理、系统的备份恢复、系统元数据管理、数据迁移等操作。



![img](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404091632402.png)

 

### 全局事物管理器

他是协调计算节点一起进行分布式事物的并发控制的，管理分布式事物的生命周期。负责维护一张当前所有正在执行的分布式事物列表。



![img](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202404091634829.png)


 


## 四种分发策略

依据分发策略，分布式数据库GlodenDB将数据存储在不同数据节点上。依据相应字段值可确定数据具体落在哪个分片的字段成为分片键

**支持的分发策略**：

* Hash分发：字段进行Hash计算得到的值落入对应的分片
* Duplicate分发：插入的数据都会落入所有分片
* Range分发：根据插入数据的大小计算，落入不同的分片
* List分发：以编码形式，当数据编码为指定的值时，落入对应的分片

 

### Hash分发

创建一个名为Hash_t1表数据分布在2分片t2，t3上的Hash表：

```sql
create table Hash_t1(
	id int primary key,
 name varchar(10),
 sex varchar(1),
 salary decimal(10,2)
)Distributed by Hash(id) (t2,t3);
```



字段说明：

| 字段 | 说明 |
| -------- | ------------------------ |
| Hash(id) | 该表的分发策略为Hash分发 |
| id 字段 | 分发键 |

 

### Duplicate分发

创建一个名为Duplicate_t1的表，表数据全量分布在2分片t2，t3的Duplicate：

```sql
create table Duplicate_t1(
	id int primary key,
 name varchar(10),
 sex varchar(1),
 salary decimal(10,2)
)Distributed by Duplicate(id) (t2,t3);
```



字段说明：

| 字段 | 说明 |
| ------------- | ----------------------------- |
| Duplicate(id) | 该表的分发策略为Duplicate分发 |


 
### Range分发

创建一个名为Range_t1的表

```sql
create table Range_t1(
	id int primary key,
 name varchar(10),
 sex varchar(1),
 salary decimal(10,2)
)Distributed by Range(id)(t2 values less than (15000),t3 values less than MAXVALUE);
```



字段说明：

| 字段 | 说明 |
| ---------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| Range(id) | 该表的分发策略为Range分发 |
| (t2 values less than (15000),t3 values less than MAXVALUE) | 分发键值<15000,则数据插入t2 分发键值>=15000,则数据插入t3 |

 

### List分发

创建一个名为List_t1的表：

```sql
create table List_t1(
	id int primary key,
 name varchar(10),
 sex varchar(1),
 salary decimal(10,2)
)Distributed by List(sex) (t2 values in ('男'),t3 values in ('女'));
```



字段说明：

| 字段 | 说明 |
| ----------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| List(sex) | 该表的分发策略为List分发 |
| (t2 values in ('男'),t3 values in ('女')) | 分发键值为“男”，则数据插入t2 分发键值为“女”，则数据插入t3 |


 


## 数据类型

```sql
 数字类型: int integer smallint tinyint mediumint bigint decimal numeric float double
 字符类型: char varchar
 日期类型: date timestamp datetime time year
 大对象类型: text blob
```


 


## 函数功能

```sql
控制流函数：case when、if(expr1,expr2,expr3)、ifnull(expr1,expr2)等
字符串函数：char_length coalesce concat convert in instr length lower replace rtrim 等字符串处理和比较函数
数学函数：abs avg ceil/ceiling char floor in 
日期和时间函数：date date_add date_format date_sub datediff day dayname dayofmonth dayofweek 等
转换函数：cast convert 等转换函数
```



 

//内容参考[金篆信科GoldenDB官网文档](https://www.goldendb.com/#/docsIndex/docs/GoldenDB_Introduction)

GoldenDB

## 容器化时代的到来

传统部署时代——>虚拟化部署时代——>容器部署时代

![部署演进](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/images/Container_Evolution.svg)

 

**传统部署时代**

早期，各个组织是在物理服务器上运行应用程序。 由于无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用，因此会导致资源分配问题。如果每个应用程序都运行在不同的物理服务器上， 但是当某个应用程序资源利用率不高时，剩余资源无法被分配给其他应用程序， 而且维护许多物理服务器的成本很高。



**虚拟化部署时代**

虚拟化技术允许你在单个物理服务器的 CPU 上运行多台虚拟机（VM）。 虚拟化能使应用程序在不同 VM 之间被彼此隔离，且能提供一定程度的安全性， 因为一个应用程序的信息不能被另一应用程序随意访问。



**容器部署时代**

容器类似于 VM，但是更宽松的隔离特性，使容器之间可以共享操作系统（OS）。 因此，容器比起 VM 被认为是更轻量级的。且与 VM 类似，每个容器都具有自己的文件系统、CPU、内存、进程空间等。



 

## 功能

容器是打包和运行应用程序的好方式。在生产环境中， 需要管理运行着应用程序的容器，并确保服务不会下线。例如，如果一个容器发生故障，则你需要启动另一个容器。 如果此行为交由给系统处理，是不是会更容易一些？

k8s提供：

* **服务发现与负载均衡**

 Kubernetes 可以使用 DNS 名称或自己的 IP 地址来暴露容器。 如果进入容器的流量很大， Kubernetes 可以负载均衡并分配网络流量，从而使部署稳定。

* **存储编排**

 Kubernetes 允许你自动挂载你选择的存储系统，例如本地存储、公共云提供商等。

* **自动部署和回滚**

 你可以使用 Kubernetes 描述已部署容器的所需状态， 它可以以受控的速率将实际状态更改为期望状态。 例如，你可以自动化 Kubernetes 来为你的部署创建新容器， 删除现有容器并将它们的所有资源用于新容器。

* **自动完成装箱计算**

 你为 Kubernetes 提供许多节点组成的集群，在这个集群上运行容器化的任务。 你告诉 Kubernetes 每个容器需要多少 CPU 和内存 (RAM)。 Kubernetes 可以将这些容器按实际情况调度到你的节点上，以最佳方式利用你的资源

* **自我修复**

 Kubernetes 将重新启动失败的容器、替换容器、杀死不响应用户定义的运行状况检查的容器， 并且在准备好服务之前不将其通告给客户端。

- **密钥与配置管理**

 Kubernetes 允许你存储和管理敏感信息，例如密码、OAuth 令牌和 SSH 密钥。 你可以在不重建容器镜像的情况下部署和更新密钥和应用程序配置，也无需在堆栈配置中暴露密钥。

- **批处理执行** 除了服务外，Kubernetes 还可以管理你的批处理和 CI（持续集成）工作负载，如有需要，可以替换失败的容器。
- **水平扩缩** 使用简单的命令、用户界面或根据 CPU 使用率自动对你的应用进行扩缩。
- **IPv4/IPv6 双栈** 为 Pod（容器组）和 Service（服务）分配 IPv4 和 IPv6 地址。
- **为可扩展性设计** 在不改变上游源代码的情况下为你的 Kubernetes 集群添加功能。


 


## 组件

当部署完k8s后，便拥有了一个完整的集群

一组工作机器，称为节点， 会运行容器化应用程序。每个集群至少有一个工作节点。

工作节点会托管 Pod，而 Pod 就是作为应用负载的组件。控制平面管理集群中的工作节点和 Pod。 在生产环境中，控制平面通常跨多台计算机运行， 一个集群通常运行多个节点，提供容错性和高可用性。

![Kubernetes 的组件](https://kubernetes.io/images/docs/components-of-kubernetes.svg)

 

### 控制平面组件

控制平面组件会为集群做出全局决策，比如资源的调度。 以及检测和响应集群事件

控制平面组件可以在集群中的任何节点上运行。 然而，为了简单起见，设置脚本通常会在同一个计算机上启动所有控制平面组件， 并且不会在此计算机上运行用户容器

* **kube-apiserver**

 API 服务器是 Kubernetes 控制平面的组件， 该组件负责公开了 Kubernetes API，负责处理接受请求的工作。 API 服务器是 Kubernetes 控制平面的前端。

* **etcd**

 一致且高可用的键值存储，用作 Kubernetes 所有集群数据的后台数据库。

* **kube-scheduler**

 kube-scheduler是控制平面的组件，负责检视新创建的、未指定运行节点（Node）的Pods， 并选择节点来让 Pod 在上面运行。

 调度决策考虑的因素包括单个 Pod 及 Pods 集合的资源需求、软硬件及策略约束、 亲和性及反亲和性规范、数据位置、工作负载间的干扰及最后时限。

* **kube-controller-manager**

 它是控制平面的组件，负责运行控制器进程

 从逻辑上讲， 每个控制器都是一个单独的进程， 但是为了降低复杂性，它们都被编译到同一个可执行文件，并在同一个进程中运行。

* **cloud-controller-manager**

 一个 Kubernetes [控制平面](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/glossary/?all=true#term-control-plane)组件， 嵌入了特定于云平台的控制逻辑。 [云控制器管理器（Cloud Controller Manager）](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/architecture/cloud-controller/) 允许将你的集群连接到云提供商的 API 之上， 并将与该云平台交互的组件同与你的集群交互的组件分离开来。

 

### Node组件

节点组件会在每个节点上运行，负责维护运行的Pod并提供k8s运行环境。

* kubelet

 kubelet会在集群中每个节点（node）上运行，它保证容器都运行在Pod中

* kube-proxy

 它是集群中每个节点上所运行的网络代理，实习k8s服务概念的一部分。

 kube-proxy维护节点上的一些网络规则，这些网络规则会允许从集群内部或外部的网络会话与Pod进行网络通信。

 如果操作系统提供了可用的数据包过滤层，则kube-proxy会通过它来实现网络规则。否则，kube-proxy仅做流量转发。

* 容器运行时（Container Runtime）

 这个基础组件使 Kubernetes 能够有效运行容器。 它负责管理 Kubernetes 环境中容器的执行和生命周期。

* 插件（Addons）

 插件使用 Kubernetes 资源（[DaemonSet](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/)、 [Deployment](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/) 等）实现集群功能。 因为这些插件提供集群级别的功能，插件中命名空间域的资源属于 `kube-system` 命名空间。



![Kubernetes 组件](https://kubernetes.io/images/docs/kubernetes-cluster-architecture.svg)

初识k8s

### 概念

#### raid0

读写性能很快，数据依次写入两个盘中。例如10G数据要写入，原本只有一个队伍，写入速度肯定慢，拆成2个队伍

![image-20240318214045850](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202403182140944.png)



 

#### raid1

数据镜像写入，高安全性

![image-20240318214058805](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202403182140858.png)


 


#### raid10

最好方案

raid1+rai0

成本较高

两块硬盘为一组先做raid1，再将做好的raid1的两组做raid0

![image-20240318214114263](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202403182141316.png)

 


#### raid5

奇偶校验，效率与数据备份兼顾

RAID 5不是对存储的数据进行备份，而是把数据和相对应的奇偶校验信息存储到组成RAID 5的各个硬盘上，并且将奇偶校验信息分别存储于不同的磁盘上

当RAID 5的一个硬盘发生损坏，可用剩下的数据和奇偶校验信息来恢复被破坏的数据。

RAID 5可以看作RAID 1 和 RAID 0的折中方案，既有近似RAID 0的读写速度，又有校验机制来保证数据的可靠性

 


#### raid6

两套奇偶校验，可以看作RAID 5的升级版，加入第二个独立的奇偶校验快

RAID 6的两个独立的奇偶校验系统采用不同的算法，数据的可靠性非常高，任意两块磁盘同时失效也不会影响数据的完整性

 

### 案例

raid10

1. 准备四块硬盘：

![image-20240318214130727](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202403182141762.png)

 

2. 安装raid命令，创建raid10

```Bash
yum install -y mdadm

# -C：未使用的设备，创建raid
# -v：显示过程
# -a：自动创建阵列设备
# -n：指定设备数量
# -l：指定raid级别
mdadm -Cv /dev/md0 -a yes -n 4 -l 10 /dev/sdb /dev/sdc /dev/sdd /dev/sde
```

![image-20240318214142304](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202403182141354.png)

![image-20240318214152055](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202403182141109.png)

 

因为raid10磁盘可利用率为50%，所以4*20G/2为40G

 

3. 格式化文件系统

```Bash
mkfs.xfs /dev/md0
```

 

4. 挂载使用

```Bash
mkdir /md0_disk

mount /dev/md0 /md0_disk
```

![image-20240318214203777](https://chuntianblok.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/img/202403182142820.png)

raid磁盘阵列技术

## 网络故障的主要原因

* 网络接口配置错误：

 * IP地址、子网掩码、网关配置错误

 * DNS配置错误或DNS服务器不可达



* 网络硬件故障：
 * 网络线缆连接不良
 * 网络接口卡硬件故障



* 网络交换机或路由器故障：
 * 防火墙配置错误：
 * 防火墙规则设置错误，导致阻止了必要的网络流量。
 * 防火墙服务未启动或异常。



* 服务未启动或配置错误：
 * 网络服务（如网络管理器、网络接口服务等）未启动。
 * 服务配置文件错误导致服务无法正常工作。



* 路由配置错误：
 * 路由表配置错误。
 * 网关配置错误或不可达。



* DNS 解析问题：
 * DNS 解析配置错误。
 * DNS 服务器不可达或不可用。


* 网络流量拥塞：
 * 网络带宽使用过大导致网络拥堵。
 * 网络设备过载导致网络性能下降。

 
* 安全策略限制：
 * SELinux 或其他安全策略阻止了必要的网络访问。
 * 安全软件或防病毒软件过滤了网络流量。





## 排除网络故障的基本流程

1. 检查网络连接：首先，检查网络连接是否正常。可以使用ping命令测试与远程主机之间的连通性
2. 检查IP地址和网关设置：确认本地主机的IP地址和网关设置是否正确。可以使用ifconfig或ip命令检查当前网络接口的配置
3. 检查DNS解析：如果网络故障是由于DNS解析问题导致的，则需要使用nslookup或dig命令查询域名的IP地址
4. 检查防火墙设置：如果网络故障是由于防火墙设置导致的，则需要使用iptables命令查看防火墙规则是否正确配置
5. 检查网络服务：确认网络服务是否正常运行。可以使用systemctl命令检查网络服务的状态，如果网络服务未启动，则需要使用systemctl命令启动它
6. 检查网络设备：如果所有上述步骤都无法解决问题，那么可能是网络设备（如路由器、交换机等）或网络线路出现了问题。可以考虑更换网络线路或联系网络设备供应商进行进一步检查。


 


## 检查网络连通性

* ping
* curl
* ip link




## 网络配置文件

文件路径：/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

```shell
TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="DHCP"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens33"
UUID="cd43292c-4ccc-45df-a7ea-e8cc847143c8"
DEVICE="ens33"
ONBOOT="yes"
```

 

* TYPE="Ethernet"：指定网络接口类型为以太网。
* PROXY_METHOD="none"：指定代理方式为无代理。
* BROWSER_ONLY="no"：指定不仅限于浏览器使用。
* BOOTPROTO="static"：指定使用静态 IP 地址配置方式，如果是动态IP，则应该配置dhcp。
* DEFROUTE="yes"：指定该接口作为默认路由。
* IPV4_FAILURE_FATAL="no"：指定 IPv4 连接失败不是致命错误。
* IPV6INIT="yes"：启用 IPv6 协议栈。
* IPV6_AUTOCONF="yes"：启用 IPv6 自动配置。
* IPV6_DEFROUTE="yes"：指定该接口作为 IPv6 默认路由。
* IPV6_FAILURE_FATAL="no"：指定 IPv6 连接失败不是致命错误。
* IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"：指定 IPv6 地址生成模式为稳定性隐私地址。
* NAME="ens33"：指定接口名称为 ens33。
* UUID="cd43292c-4ccc-45df-a7ea-e8cc847143c8"：指定接口的 UUID。
* DEVICE="ens33"：指定设备名称为 ens33。
* ONBOOT="yes"：指定系统启动时自动激活该网络接口。
 
 

## DNS配置文件

路径：/etc/resolv.conf

 

## 查看网络路由

```sh
ip route
```

 

## 查看防火墙状态



```sh
filewall-cmd state
```
 


## 检查允许通过防火墙的端口

 ```sh
filewall-cmd --list-port
 ```

 

## 添加端口

```sh
filewall-cmd --zone=public --add-port=[端口号] --permanent
```
 


## 检查端口连通性

```sh
telnet 192.168.253.166 [端口号]
```