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    2025-10-14

    NJet支持ubuntu软件源方式安装

    NJet APT软件源已上线 OpenNJet 官网APT软件源已上线, 目前支持Ubuntu 18.04/20.04/22.04 amd64 架构的操作系统通过APT源直接安装二进制软件包。

    NJet支持ubuntu软件源方式安装
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    2025-10-14

    range 端口转发模块

    在很多时候,比如流量劫持、ftp被动模式代理等功能需要能够支持流量端口转发。比如需要将10000到11000端口范围的所有流量都统一转到12000端口上,然后在12000端口上接收所有的报文进行后续处理。

    range 端口转发模块
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    2025-10-14

    OpenNJet 2.0.0 :动态能力迈入全新篇章

    OpenNJet 应用引擎是基于 NGINX 的面向互联网和云原生应用提供的运行时组态服务程序,作为底层引擎,OpenNJet 实现了NGINX 云原生功能增强、安全加固和代码重构,利用动态加载机制可以实现不同的产品形态,如Web服务器、流媒体服务器、负载均衡、代理(Proxy)、应用中间件、API网关、消息队列等产品形态等等。在云原生架构中作为数据平面,OpenNJet除了提供南北向通信网关的功能以外,还提供了服务网格中东西向通信能力。在原有功能基础上增加了透明流量劫持、熔断、遥测与故障注入等新功能特性。

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    2025-10-14

    利用 OpenNJet HA Copilot 实现高可用部署 (二)

    上一篇文章介绍了 OpenNJet 如何实现高可用配置,这一篇文章介绍下高可用模式下实现集群配置同步的功能。OpenNJet 有很多动态配置的模块,这些动态的配置可以利用我们 HA 模块实现在主备节点之间进行同步。 主节点通过动态配置接口(声明式 api 或者命令式 api)动态更新配置,然后 backup 节点能够及时同步这些配置。主节点宕机,backup 节点动态更新配置,再主节点重新起来后,也能够及时同步更新的配置。最终保证主备节点都能够保证彼此配置的最新同步。

    利用 OpenNJet HA Copilot 实现高可用部署 (二)
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    #nginx可信开源#云原生
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    2025-10-13

    OpenNJet KIC v1.0 发布!K8s Ingress Controller

    OpenNJet KIC(K ubernetes Ingress Controller) 基于 OpenNJet proxy 的动态特性、高性能实现。弥补 nginx 在云原生场景中应用的不足。提供了丰富的流量管理能力,如动态 location、host/path 路由、负载均衡、动态 upstream、金丝雀发布、TLS Termination/SNI 等。

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    2025-10-13

    热门Q&A

    Q&A

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    2025-10-13

    一文带你了解 OpenNJet KV Store 及实现

    OpenNJet 实现了可持久化的键值存储(key-value store)功能,并提供了相应的 API 对键值进行操作。基于 KV Store 提供的能力,可以用于如下场景: 模块动态配置信息的持久化 OpenNJet 不同模块间运行状态信息的共享 外部系统对 NJet 运行模块的动态参数调整

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    2025-10-13

    利用 OpenNJet HA Copilot 实现高可用部署 (一)

    在部署服务端应用时,为了实现服务的高可用,常见的一种方案是额外安装 Keepalived, 通过 Keepalived 来监控服务端应用的运行状态,并设置虚拟 IP (VIP), 客户端通过 VIP 访问服务端实例。

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    2025-10-13

    基于cpu使用率动态调整worker数量(二):容器环境

    我们都知道在启动一个容器的时候一般都会限制该容器可使用的资源,比如cpu、内存等。而启动容器后,容器里相关资源配置文件都是宿主机的资源信息,比如Linux利用Cgroup实现了对容器的资源限制,但在容器内部依然缺省挂载了宿主机上的procfs的/proc目录,其包含如:meminfo, cpuinfo,stat, uptime等资源信息。一些监控工具如free/top或遗留应用还依赖上述文件内容获取资源配置和使用情况。当它们在容器中运行时,就会把宿主机的资源状态读取出来,这样就导致我们并没有获取到真实的容器环境里的资源信息。为此,我们需要借助lxcfs,才能够在容器中获取到正确的资源信息。

    基于cpu使用率动态调整worker数量(二):容器环境
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    2025-10-13

    基于cpu使用率动态调整worker数量(一):物理机

    相信很多运维部门都会在即将到来的“双十一”面临流量波动的情况,此外,运营商的场景中,客服会在一天内不同的时间段都会有波动。那么,如何在业务高峰期和低谷期之间有效管理资源以确保业务的稳定性和性能呢?依赖人工监控CPU使用率、配置优化恐怕实现有难度。

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