分布式微服务系统架构第131集：fastapi-python

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判断你电脑适合使用 AMD64（x86_64） 还是 ARM64（aarch64） 架构的方法如下：

✅ 一看系统架构（最直接）

【Windows 系统】

1. 打开命令行（Win+R → 输入 cmd）：

   wmic os get osarchitecture

   输出示例：

• 64-bit → 多数是 AMD64 架构（即 Intel/AMD CPU）

• 如果是 ARM 芯片（例如 Surface Pro X），会显示特殊版本，如 ARM64-based PC

• 或在“系统信息”中查看：

• • x64-based PC → AMD64 架构

  • ARM-based PC → ARM64 架构

  • “系统类型”：

  【macOS 系统】

  1. 打开终端，输入：

     uname -m

     输出含义：

  • x86_64 → Intel CPU → AMD64 架构

  • arm64 → Apple M1/M2/M3 芯片 → ARM64 架构

  【Linux 系统】

  uname -m

  • x86_64 → AMD64 架构

  • aarch64 → ARM64 架构

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  ✅ 二看 CPU 品牌

  CPU 品牌	架构
  Intel / AMD	AMD64（即 x86_64）
  Apple M 系列	ARM64（arm64）
  高通 Snapdragon	ARM64
  Raspberry Pi / RK3399 等开发板	ARM64

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  ✅ 三看下载软件包时的选择

  当你安装 Docker、Python、Node.js、VSCode 等工具时，选择：

  • x64 / x86_64 / amd64 → Intel/AMD CPU 用

  • arm64 / aarch64 → Apple M 系列或 ARM 开发板用

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  下面提供在阿里云上部署 ELK 的两种常用方案：

  1. 托管式 Elasticsearch Service（AES） + Logstash/Beats

  2. 自建 ELK 集群（ECS/ACK + Docker Compose）

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  1. 使用阿里云 Elasticsearch Service（AES）

  阿里云 Elasticsearch Service（AES）是一项托管服务，包含 Elasticsearch 和 Kibana，免运维、可弹性伸缩。

  步骤

  1. 创建实例

  • 控制台 → 产品 → Elasticsearch（托管版）→ 创建实例

  • 选择规格（节点数、规格、存储）与网络（VPC、交换机）

  • 记下实例域名（如 your-cluster.region.es.aliyuncs.com:9200）

• 安全设置

• • 访问控制 → 账号管理 → 新建内置账号（或使用 RAM 授权）

  • IP 白名单 → 添加可以访问集群的 IP 或安全组

• 访问 Kibana

• • 控制台 → 实例详情 → Kibana 管理 → 打开 Kibana 控制台

  • 使用步骤 2 中的账号登录

• 日志采集 → Logstash or Beats

• • 在一台 ECS 或容器服务上安装 Logstash / Filebeat

  • 典型 Logstash 配置（logstash.conf）：

    input {
      file {
        path => "/var/log/*.log"
        start_position => "beginning"
      }
    }
    output {
      elasticsearch {
        hosts => ["https://your-cluster.region.es.aliyuncs.com:9200"]
        user => "elastic_user"
        password => "elastic_pass"
        index => "app-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
        ssl => true
      }
    }

  • 启动：

    bin/logstash -f logstash.conf

• 可选：使用 Filebeat

• • 安装 Filebeat，编辑 filebeat.yml：

    filebeat.inputs:
    - type: log
      paths:
        - /var/log/*.log
    
    output.elasticsearch:
      hosts: ["https://your-cluster.region.es.aliyuncs.com:9200"]
      username: "elastic_user"
      password: "elastic_pass"
      ssl.enabled: true

  • 启动并注册：

    filebeat setup --dashboards
    systemctl start filebeat

  ---

  2. 自建 ELK 集群

  如果你需要完全自定义，或想在容器中部署：

  2.1 在 ECS 上自建（Docker + Docker-Compose）

  1. 准备 ECS

  • 选择 4 核、8 GB 内存及以上

  • 安装 Docker & Docker Compose

• 编写 docker-compose.yml

  version: "3.8"
  services:
    elasticsearch:
      image: elasticsearch:8.5.1
      environment:
        - node.name=es-node1
        - cluster.name=elk-cluster
        - discovery.type=single-node
        - ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g
      ulimits:
        memlock:
          soft: -1
          hard: -1
      volumes:
        - es_data:/usr/share/elasticsearch/data
      ports:
        - "9200:9200"
  
    logstash:
      image: logstash:8.5.1
      volumes:
        - ./pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
      ports:
        - "5044:5044"
      depends_on:
        - elasticsearch
  
    kibana:
      image: kibana:8.5.1
      environment:
        ELASTICSEARCH_HOSTS: http://elasticsearch:9200
      ports:
        - "5601:5601"
      depends_on:
        - elasticsearch
  
  volumes:
    es_data:

• 启动服务

  docker-compose up -d

• 验证

• • http://<ECS_IP>:9200 → Elasticsearch

  • http://<ECS_IP>:5601 → Kibana

  2.2 在 ACK（Kubernetes）上部署

  1. 创建 ACK 集群

  • 控制台 → 容器服务 ACK → 新建集群

• 安装 Helm

  curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3 | bash

• 添加 Elastic Helm 仓库

  helm repo add elastic https://helm.elastic.co
  helm repo update

• 部署 Elasticsearch

  helm install es-cluster elastic/elasticsearch \
    --set replicas=3 \
    --set resources.requests.memory=2Gi \
    --set resources.requests.cpu=1

• 部署 Kibana

  helm install kibana elastic/kibana \
    --set service.type=LoadBalancer \
    --set ingress.enabled=true \
    --set elasticsearchHosts=http://es-cluster-master:9200

• 部署 Logstash（可选）

  helm install logstash elastic/logstash \
    --set pod.resources.requests.memory=1Gi

• ---

  小结与建议

  • 首选 AES：托管版省运维、自动扩缩容，配合 Filebeat 最快。

  • 自建集群：适合对版本、插件、网络有严格自定义需求。

  • 安全：生产环境下务必开启 TLS、认证与访问控制。

  • 监控：可结合阿里云云监控（CMS）与 Elastic Stack 自带的监控插件。