同一台主机，同样的workload，kubelet 中配置CPU绑定后的性能变化： 绑核的配置放在 /etc/kubernetes/kubelet 中的这两行： ``` FEATURE_GATES="--feature-gates=CPUManager=true" CPU_MANAGER_POLICY="--cpu-manager-policy=static" ``` 绑核前： ``` procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in...阅读全文
，Aptitude也很有用。实用的功能特性包括why命令和why-not命令，前者显示依赖某软件包的其他软件包，后者显示什么软件包与某个指定软件包冲突。此外，Resolver菜单列出了可能解决破损软件包的方法，从破坏性最小的那种方法开始。 6. apt-cache apt-cache搜索已安装软件包数据库，寻找信息。它能显示关于单个软件包、依赖项和冲突等方面的信息，以及其他众多信息。 一个特别有用的命令是apt-cache search，它可搜索数据库中的文本字符串。使用这个命令，你就能找到软件包的具体名称，那样可以安装它，还可以找到想要安装的相关软件包。在Debian中，它必不可少，所以默认情况下已安装。 5. dpkg-reconfigure dpkg-reconfigure可改变安装软件包的方法。比如...阅读全文
玲珑，面面俱到 作为一个开发者，你很可能希望为开源项目解决一个特定的痛点。或许你想要运行在一个目前还不支持的系统上，抑或你很希望改革社区目前使用的安全技术。想要引进新技术，特别是比较有争议的技术，最好的办法就是让人无法拒绝它。你需要透彻地了解底层代码，考虑每个极端情况。在不影响已实现功能的前提下增加新功能。不仅仅是完成就行，还要在特性的完善上下功夫。 糜不有初，鲜克有终 开源社区也有许多玩玩就算的人，但是承诺了就不要轻易失信。不要就因为提交被拒就离开社区。找出原因，修正错误，然后再试一试。当你开发时候，要和整个代码库保持一致，确保即使项目发生变化而你的补丁仍然可用。不要把你的代码留给别人修复，要自己修复。这样可以在社区形成良好的风气，每个人都自己改。 这些“潜规则”看上去很简单，但是还是有许...阅读全文
用 docker inspect 命令查看。可用来代替被舍弃的 MAINTAINER 命令。语法： LABEL
Kubernetes v1.21 下个月就要发布了（v1.21.0 将于 4 月 8 日发布），本文梳理该版本带来的新特性，以便你为下个月的升级做好准备。PodSecurityPolicy 弃用PodSecurityPolicy（PSP）是 Kubernetes 1.8 开始就支持的 Beta 特性，大量应用于容器的安全策略控制。但由于其 API 不够灵活、认证模型不够完善且配置更新繁琐等缺陷，PodSecurityPolicy 将在 v1.21 正式弃用[1]，并将在 v1.25 中从代码库中删除。已经使用 PodSecurityPolicy 的用户建议迁移到 Gatekeeper[2]。不可变 ConfigMap/Secret 进入稳定版当集群包含大量 ConfigMap 和...阅读全文
pam_google_authenticator.so 此外，我们还需要注释掉这一行 "@include common-auth”，这样 PAM 就不会提示输入密码，修改后如下： # Standard Un*x authentication. # @include common-auth 接下来，我们需要编辑 SSH 服务器配置文件： vim /etc/ssh/sshd_config 改变 ChallengeResponseAuthentication 的值为 yes，以便我们启用键盘交互的认证方式： ChallengeResponseAuthentication yes 接下来，添加以下代码行来启用两个身份验证方案：SSH 密钥和谷歌认证器（需要键盘交互）： AuthenticationMethods "publickey,keyboard...阅读全文
解决方案的可扩展性时，我们也从中受益，也可以扩大规模。“解决现实问题2012 年左右，CERN 正在研究如何为大型强子对撞机扩展计算能力，但难点是人员而不是技术。CERN 雇用的员工人数是固定的。“我们必须找到一种方法来扩展计算能力，而不需要大量额外的人来管理。”Bell 说，“OpenStack 为我们提供了一个自动的 API 驱动和软件定义的基础架构。”OpenStack 还帮助 CERN 检查与服务交付相关的问题，然后使其自动化，而无需增加员工。“我们目前在日内瓦和布达佩斯的两个数据中心运行大约 280000 个处理器核心和 7000 台服务器。我们正在使用软件定义的基础架构使一切自动化，这使我们能够在保持员工数量不变的同时继续添加更多的服务器。“Bell 说。随着时间的推移，CERN...阅读全文
的。许多基于Debian的发行版(包括Ubuntu)使用Testing或者Unstable软件包，不过在发布之前进行自己的一番测试。除非准备进行技术方面的重大变化，比如上一个版本改用systemd，否则Unstable通常来说足够安全，如果你借鉴的对象仅限于非核心元素(比如桌面环境)，更是如此。 5.自由程度的选择 Debian软件库分为三个部分：Main、Contrib 和 Non-Free。Main完全包括免费许可证的软件，Contrib包括本身免费许可证的软件，但是依赖其他的非免费软件，而Non-Free包括采用专有许可证发布的软件。 Debian安装时只启用了Main，所以该项目的偏好显而易见。不过，添加另外两个部分只需要五分钟的时间来编辑/etc/apt/sources.list...阅读全文
需要租赁托管的服务器来运行网站，他们必须支付足够费用才能获得想要的性能。阿尔瓦雷兹介绍说，科技公司租用的服务器往往超过了实际所需，造成浪费。亚马逊联系到了他，介绍即将推出的新服务，并提供了提前试用。阿尔瓦雷兹回忆说：“一瞬间我明白了，亚马逊提供了一个改变我一生的产品，这将改变我的人生，以及所有开发者的人生。”这样的评价并不夸张。S3蓬勃发展，时至今日已经在网络上保存了100万亿个数据对象。亚马逊云计算负责对象和块存储的副总裁麦兰·汤姆森·布科维奇（Mai-Lan Tomsen Bukovec）在接受电视媒体采访时介绍说，今天一些企业客户存储的数据多达几百PB（1PB等于1024TB），某些案例下甚至多达1EB（等于1024PB）。有时候，企业在S3上保存的数据超出了必要。上述业内人士金塞拉回...阅读全文
立好需要 listen 的 socket（listenfd）之后，然后再 fork 出多个 worker 进程。所有 worker 进程的 listenfd 会在新连接到来时变得可读，为保证只有一个进程处理该连接，所有 worker 进程在注册 listenfd 读事件前抢 accept_mutex，抢到互斥锁的那个进程注册 listenfd 读事件，在读事件里调用 accept 接受该连接。当一个 worker 进程在 accept 这个连接之后，就开始读取请求，解析请求，处理请求，产生数据后，再返回给客户端，最后才断开连接，这样一个完整的请求就是这样的了。我们可以看到，一个请求，完全由 worker 进程来处理，而且只在一个 worker 进程中处理。 在 Nginx 服务器的运行过程中...阅读全文
任务，”CommandJobHandler”）；业务方只需要提供命令行即可； 6、任务状态优化，仅运行状态”NORMAL” 任务关联至 quartz，降低 quartz 底层数据存储与调度压力； 7、任务状态规范：新增任务默认停止状态，任务更新时保持任务状态不变； 8、IP 获取逻辑优化，优先遍历网卡来获取可用 IP ； 9、任务新增的 API 服务接口返回任务 ID，方便调用方实用； 10、组件化优化，移除对 spring 的依赖：非 spring 应用选用 “XxlJobExecutor” 、spring 应用选用 “XxlJobSpringExecutor” 作为执行器组件； 11、任务 RollingLog 展示逻辑优化，修复超时任务无法查看的问题； 12、多项 UI 组件升级到最新...阅读全文
，channel的零值也是nil。两个相同类型的channel可以使用==运算符比较。如果两个channel引用的是相同的对象，那么比较的结果为真。一个channel也可以和nil进行比较。通道的操作发送ch := make(chan int,0) // 创建一个无缓存区的int channel ch <- 998 // 向通道发送一个int类型的值10 接收receiver := <-ch //将通道ch的值取出，赋值给变量receiver <- ch //将通道ch的值取出，忽略结果 关闭close(ch) // 关闭通道 关于关闭通道需要注意的事情是，只有在通知接收方goroutine所有的数据都发送完毕的时候才需要关闭通道。通道是可以被垃圾回收机制回收的，它和关闭文件是不一样的，在结束操作之后关闭...阅读全文
的资源。例如，如果您的集群的利用率仅为25%，以资源的最大使用量和 Request 来衡量，则 Allocate idle costs 会按比例增加每个 pod/NS/Deployment 的成本到原来的4倍。 6. **图表选择**： 切换到条形图视图以查看所选窗口的汇总成本，或切换到时间序列视图以查看成本随时间的变化。 7. **附加选项**： 查看其他选项以将成本数据导出为 CSV 或查看帮助文档。 ### Assets  Kubecost Assets 视图显示了按集群中单个资源细分的 Kubernetes 集群成本（例如，按节点、磁盘...阅读全文
今天我们发布了Docker CE 17.06，它包含了诸多新特性、优化和bug修复。我们在四月份的DockeCon上公布了Moby项目，Docker CE 17.06是第一个完全构建在它基础上的Docker版本。变更日志中能看到完整的更新列表，我们来看看它的一些新特性。 我们也为这篇文章制作了一个视频版本。 多阶段构建 17.06 CE最大的特性是它的多阶段构建（multi-stage builds），它最初在四月的DockerCon被公布，现在已经达到了稳定版本。多阶段构建能从一个Dockerfile中构建出更加简洁、体积更小的Docker镜像。 多阶段构建通过构建过渡镜像并产生输出。这样就能在一个过渡镜像中编译代码，在最终的镜像中只使用它的输出。例如，Java开发者通常使用Apache...阅读全文
： save [seconds] [changes] 意为在[seconds]秒内如果发生了[changes]次数据修改，则进行一次RDB快照保存，例如 save 60 100 会让Redis每60秒检查一次数据变更情况，如果发生了100次或以上的数据变更，则进行RDB快照保存。 可以配置多条save指令，让Redis执行多级的快照保存策略。 Redis默认开启RDB快照，默认的RDB策略如下： save 900 1 save 300 10 save 60 10000 也可以通过BGSAVE命令手工触发RDB快照保存。 RDB的优点： 对性能影响最小。如前文所述，Redis在保存RDB快照时会fork出子进程进行，几乎不影响Redis处理客户端请求的效率。 每次快照会生成一个完整的数据快照文件，所以可...阅读全文
探针则不会生效。译者：还有一点尽量为 Pod 内的所有容器都定义探针。使用自动缩放在适当的情况下，可以使用自动缩放来动态调整 pod 的数量（Pod 水平自动缩放器，HPA）、pod 消耗的资源量（Pod 垂直自动缩放器, VPA）或集群中的节点数量（集群自动缩放器，CA），具体取决于 对资源的需求。Pod 水平自动扩缩器还可以根据 CPU 需求扩展复制控制器、副本集或有状态集。使用缩放也带来了一些挑战，例如不在容器的本地文件系统中存储持久数据，因为这会阻止水平自动缩放。相反，可以使用 PersistentVolume。当集群上存在高度可变的工作负载并且可能根据需求在不同时间需要不同数量的资源时，集群自动缩放器非常有用。 自动删除未使用的节点也是省钱的好方法！译者：更多自动缩放的内容，可以浏...阅读全文
制以完成诸如服务发现、流量控制、重试熔断、安全访问等，而这相关的网络控制功能就是集成在Dapr的Sidecar中，以对应用透明的方式集成进来的。整体的服务调用流程如下图所示： PS：如果对Istio熟悉的同学需要注意，二者虽然都是通过Sidecar的模式进行网络控制，但二者是有有区别的。Dapr是以API的方式，而Istio是以代理的方式（不改变HTTP请求URI)。 2. State management（状态管理） 在进行微服务开发时，绕不开的话题就是服务间的状态共享、并发一致性问题。对于状态共享，你可能会说，各个服务连接到同一个Redis实例就OK了。是，但不得不考虑潜在的更新冲突的问题。Dapr 以更友好的HTTP API的方式进行状态的存储和读取，同时支持通过ETags进行并发控制...阅读全文
/ helm delete --purge cassie helm delete --purge prom-one helm delete --purge grafana 结论Cortex是一个强大的工具，可无缝地运行多个Prometheus服务器，同时简化了用户的操作和使用。虽然Thanos确实提供了非常相似的功能，但它们的实现方式却大不相同。通过尝试实现的用例将推动选择Cortex与Thanos。但是，Cortex确实使运行高度可扩展且具有弹性的基于Prometheus的监视系统变得容易。翻译: 云原生生态圈 · Marionxue作者: By Shaunak Deshmukh原文: https://www.infracloud.io/blogs/cortex-prometheus-ha/参考资料...阅读全文
，并定义相关的分发策略，就足以实现 Kubeflow 的同步策略。 初始化 TFJob 后，将会在每个 worker 节点上创建一个新的 **TF_CONFIG** 环境变量。其中包含了关于训练批次、当前训练迭代以及 TFJob 用于执行分布式训练的其他参数的信息。通过与各种 Kubernetes 控制器、 API 进行交互，Tf-operator 协调训练过程，并维护在清单中定义的预期状态。 另外，通过 tf-operator，异步训练模式可以使用 **ParameterServerStrategy**。在[这里](https://iamondemand.com/blog/scaling-tensorflow-models-on-kubernetes/)（以及下面），你将看到一个由 tf...阅读全文
