在容器化的基础上，我们已经通过一些手段，比如监控分析、弹性伸缩等降低了 k8s 集群的成本，取得了一定的成效。
连接池的用途实际上有过开发经验的朋友都已经比较清楚了，当资源对象的创建/销毁比较耗时的场景下，可以通过"池化"技术，达到资源的复用，以此来减少系统的开销、增大系统吞吐量，比如数据库连接池、线程池、Redis 连接池等都是使用的该方式，而我们在开发场景中使用较为广泛的 Jedis 就是使用了 GenericObjectPool 作为它底层的连接池实现。
一个组中MySQL Server（组成员）的最大数量是多少单个复制组中的允许组成员（MySQL Server）的最大数量是9个。如果有更多的Server尝试加入该组时，其连接请求将被拒绝。该限制数量是通过已有的测试案例和基准测试中得出的一个安全边界，在这个安全边界中，组能够安全、可靠、稳定地运行在一个稳定的局域网中。 组中的成员之间如何连接与通讯组中的成员之间，通过建立点对点的TCP连接与组中的其他成员进行通讯。这些连接仅用于组成员之间的内部通信和消息传递。用于建立TCP连接的地址信息由系统变量group_
资源在 k8s 中是一个非常重要的关键因素，一些运维事故往往也就是因为一些资源限制设置的不合理而导致的。而合理的设置资源也是一门学问和经验，最近不停地被提及的 “降本增效” 通常也伴随着资源设置的优化。对于一个应用应该设置多少内存和 CPU，我觉得这不是我们在这里应该学习的（这都是实战经验积累的）。而我们需要知道的是，这些限制条件何时会被检查，会被谁检查，超过限制条件会引发什么问题。 这对于我们来说很重要，一方面实际出现问题，我们可以迅速知道原因；另一方面，这些限制条件还会和之后的调度、自动扩容/缩容有关系。所以本章节我们来看看它。
对象池顾名思义就是存放对象的池，与我们常听到的线程池、数据库连接池、http连接池等一样，都是典型的池化设计思想。
k8s项目中 pkg/kubelet/envvars，pkg/kubelet/events，pkg/kubelet/eviction，pkg/kubelet/images，pkg/kubelet/kubeletconfig这些目录都是 kubelet 组件的不同功能模块所在的代码目录。
完整源码,请帮我点个star哦！ ?原文地址为https://www.cnblogs.com/haixiang/p/14783955.html，转载请注明出处! 简介 对象池顾名思义就是存放对象的
互联网软件神速发展，用户的体验度是判断一个软件好坏的重要原因，所以缓存就是必不可少的一个神器。在多线程高并发场景中往往是离不开cache的，需要根据不同的应用场景来需要选择不同的cache，比如分布式缓存如redis、memcached，还有本地（进程内）缓存如ehcache、GuavaCache、Caffeine。
Kubernetes 调度器的作用是将 Pod 绑定到某一个最佳的节点。为了实现这一功能，调度器会需要进行一系列的筛选和打分。
在K8s集群治理过程中，常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上Pod的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增，为了应对集群节热点、负载不均衡等问题，需要动态平衡各个节点之间的资源使用率，因此需要基于节点的相关监控指标，构建集群资源视图
从 kube-scheduler 的角度来看，它是通过一系列算法计算出最佳节点运行 Pod，当出现新的 Pod 进行调度时，调度程序会根据其当时对 Kubernetes 集群的资源描述做出最佳调度决定，但是 Kubernetes 集群是非常动态的，由于整个集群范围内的变化，比如一个节点为了维护，我们先执行了驱逐操作，这个节点上的所有 Pod 会被驱逐到其他节点去，但是当我们维护完成后，之前的 Pod 并不会自动回到该节点上来，因为 Pod 一旦被绑定了节点是不会触发重新调度的，由于这些变化，Kubernetes 集群在一段时间内就可能会出现不均衡的状态，所以需要均衡器来重新平衡集群。
本文通过分析学习两篇文章来看目前工业界可能偏好的解决方案，也顺便探寻下Yarn的未来发展方向。
上一章中，我们用 minikube 去搭建单机集群，并且创建 Deployment、Service(在三章中讲解)，本篇将介绍利用 kubeadm 部署多节点集群，并学会 安装以及使用 kubernetes 的命令行工具，快速创建集群实例，完成部署 hello world 应用的实践。
--upgrade=minimal：当MySQL Server指定--upgrade=minimal选项启动时，如果发现需要执行更新，则，在执行升级操作完成之后，可能会导致组复制无法启动，因为minimal选项在执行更新时，只会更新数据字典、information_schema、performance_schema，但不会更新组复制内部所依赖的系统表（--upgrade选项在MySQL 8.0.16版本引入，之后，升级操作将不再需要单独使用mysql_upgrade工具，默认情况下--upgrade选项值为AUTO，表示自动判断是否需要执行完整的更新操作）。
Kubernetes中的调度是将待处理的pod绑定到节点的过程，由Kubernetes的一个名为kube-scheduler的组件执行。调度程序的决定，无论是否可以或不能调度容器，都由其可配置策略指导，该策略包括一组规则，称为谓词和优先级。调度程序的决定受到其在第一次调度时出现新pod时的Kubernetes集群视图的影响。由于Kubernetes集群非常动态且状态随时间而变化，因此可能需要将已经运行的pod重新调试到其它节点上，已达到节点使用资源平衡。
整理 | 田晓旭 演讲嘉宾 | 范豪钧 近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，但是随着万物互联以及 5G 高带宽、低时延时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 / 增强现实（VR/AR）等所产生的数据量爆炸式增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。 边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，其定义是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供边缘智能服务的开放平台
有时 删除pv/pvc时会有问题,这个使用得加2个命令参数--grace-period=0 --force
使用 Kubernetes 时，内存不足 (OOM) 错误和 CPU 节流是云应用程序中资源处理的主要难题。
田奇，腾讯云高级工程师，专注大规模离在线混部，弹性伸缩，云原生成本优化，熟悉Kubernetes，关注云原生大数据、AI。 王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 前言 随着 Kubernetes 的普及，企业已经普遍接受了容器，正在向云原生演进。但是当前的 Kubernetes 只解决云原生的第一步（Day 1），就是利用容器编排调度和声明式API等，来解决资源获取、应用部署、高可用容灾、基础运维等难题。但是目前采纳 Kubernet
最近在线上发现很多实例处于 Evicted 状态，通过 pod yaml 可以看到实例是因为节点资源不足被驱逐，但是这些实例并没有被自动清理，平台的大部分用户在操作时看到服务下面出现 Evicted 实例时会以为服务有问题或者平台有问题的错觉，影响了用户的体验。而这部分 Evicted 状态的 Pod 在底层关联的容器其实已经被销毁了，对用户的服务也不会产生什么影响，也就是说只有一个 Pod 空壳在 k8s 中保存着，但需要人为手动清理。本文会分析为什么为产生 Evicted 实例、为什么 Evicted 实例没有被自动清理以及如何进行自动清理。
Kubelet组件运行在Node节点上，维持运行中的Pods以及提供kuberntes运行时环境，主要完成以下使命： １．监视分配给该Node节点的pods ２．挂载pod所需要的volumes ３．下载pod的secret ４．通过docker/rkt来运行pod中的容器 ５．周期的执行pod中为容器定义的liveness探针 ６．上报pod的状态给系统的其他组件 ７．上报Node的状态
当前许多精密模数转换器(ADC)具有串行外设接口(SPI)或某种串行接口，用以与包括微控制器单元(MCU)、DSP和FPGA在内的控制器进行通信。控制器写入或读取ADC内部寄存器并读取转换码。SPI的印刷电路板(PCB)布线简单，并且有比并行接口更快的时钟速率，因而越来越受欢迎。而且，使用标准SPI很容易将ADC连接到控制器。
MLGO 使用强化学习训练神经网络来作决策，是一种用机器学习策略取代复杂的启发式方法。作为一个通用的工业级框架，它将更深入、更广泛应用于更多环境，不仅仅在内联和寄存器分配。 作者 | 钱云迪、Mircea Trofin 编译 | 刘冰一 编辑 | 陈彩娴 现代计算机诞生，如何编译更快、更小的代码问题随之出现。 编译优化是成本收益比最高的优化手段，更好的代码优化可以显著降低大型数据中心应用程序的操作成本。编译代码的大小对于部署在安全引导分区上的移动和嵌入式系统或软件来说是至关重要的，因为编译后的二进制文件必须
本文主要分析MII/RMII/SMII，以及GMII/RGMII/SGMII接口的信号定义，及相关知识，同时本文也对RJ-45接口进行了总结，分析了在10/100模式下和1000M模式下的设计方法。
今天将分享Unet的改进模型DC-UNet，改进模型来自2020年的论文《DC-UNet Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images Segmentation》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
[TOC] 0x01 架构深入 1.节点状态 Q:什么是节点? 答:Kubernetes中节点（node）指的是一个工作机器曾经叫做 minion , 但是需要注意不同的集群中，节点可能是虚拟机也可能
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录 事件背景 分析被驱逐的原因 节点资源不足导致实例被驱逐 kubelet 驱逐Pod时与资源处理相关的已知问题 驱逐Pod未被删除原因分析 解决方案 结语 事件背景 最近在线上发现很多Pod处于 Evicted 状态，通过 pod yaml 可以看到实例是因为节点资源不足被驱逐，但是这些pod并没有被自动清理，平台的大部分用户在操作时看到服务下面出现 Evicted Pod时会以为服务有问题或者平台有问题的错觉，影响了用户的体验。而这部分 Evicte
MIPI接口比DVP的接口信号线少，由于是低压差分信号，产生的干扰小，抗干扰能力也强。最重要的是DVP接口在信号完整性方面受限制，速率也受限制。500W还可以勉强用DVP，800W及以上都采用MIPI接口。
如果你也像我一样遇到上述问题的话，救星来了，那就是kubernetes-sigs/descheduler项目，该项目可以重新平衡资源使用，避免节点利用率不均匀，造成资源空闲和浪费，descheduler根据其策略，找到可以移动的 pod 并驱逐它们。请注意，在当前的实现中，descheduler不会安排被驱逐的pod的替换，而是依赖于默认的kube-scheduler。 项目地址: https://github.com/kubernetes-sigs/descheduler
在早期的版本中 NodeController 只有一种，v1.16 版本中 NodeController 已经分为了 NodeIpamController 与 NodeLifecycleController，本文主要介绍 NodeLifecycleController。
传统主从复制的方式是在master节点上执行数据更新事务，而后记录这些事务到binlog中，再将binlog发送到slave节点转储成relay log，在slave节点上再有单独的线程读取这些relay log然后重新执行或应用这些事务，它是shared-nothing的，每个节点都有一份完整的数据副本，其技术流程图如下所示：
K8S 的节点上的资源会被 pod 和系统进程所使用，如果默认什么都不配置，那么节点上的全部资源都是可以分配给pod使用的，系统进程本身没有保障，这样做很危险：
k8s是通过sceduler来调度pod的，在调度过程中，由于一些原因，会出现调度不均衡的问题，例如：
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说TMDS协议,希望能够帮助大家进步!!!
为了让一个复制组正常使用消息分段功能，所有组成员必须运行MySQL 8.0.16或以上版本，并且组使用的组复制通信协议版本必须支持消息分段。可以使用group_replication_get_communication_protocol() UDF检查组使用的通信协议版本是多少，UDF 返回版本号字符串代表了组支持的最老的MySQL Server版本。MySQL 5.7.14的版本支持压缩消息，MySQL 8.0.16的版本支持消息分段。如果所有组成员都运行在MySQL 8.0.16以上版本，并且组中不需要运行更低版本的组成员，则可以使用group_replication_set_communication_protocol UDF()来设置通信协议版本为MySQL 8.0.16及其以上，这样就能够确保消息分段功能在组中所有成员上正常运行。有关更多信息，请参见"4.1.4. 设置组的通信协议版本”。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程四（Spring中国教育管理中心）
2018-12-29#SIP+Hangup+Cause+Code+Table hangup_reason_id name comment 0 unknow_status 未知的状态 1 UnallocatedNumber 未分配的号码 2 NoRouteToNetwork 没有路由到网络 3 NoRouteToDestination 没有路由到目标 4 SendSpecialTone 发送特别的音频 5 MisdialledTrunkPrefix 未拨出中继前缀 6 ChannelUnacceptable
在介绍 Kubernetes 集群均衡器之前我们还是非常有必要再来回顾下 kube-scheduler 组件的概念。我们知道基本上所有的分布式系统都需要一个流程或应用来调度集群中的任务来执行，同样 Kubernetes 也需要这样一个调度器来执行任务，我们熟知的 kube-scheduler 组件就是扮演这个角色的，该组件是作为 Kubernetes 整个控制面板的一部分来运行的，并监听所有未分配节点新创建的 Pod，为其选择一个最合适的节点绑定运行。kube-scheduler 是如何来选择最合适的节点的呢？
在本文中展示了在现实假设下，确实可以直接从 JavaScript 绕过 TRR，从而允许攻击者利用浏览器中重新出现的 Rowhammer 漏洞。此外，分析揭示了实际规避 TRR 的新要求。例如，TRRespass所示快速连续激活多行可能并不总是足以产生位翻转。 DRAM 访问的调度也起着重要作用。
effect 可取值: NoSchedule | PreferNoSchedule | NoExecute
深度神经网络推动了许多机器学习任务，包括语音识别、视觉识别和语言处理，是人工智能的有力工具。为了让深度神经网络得以更好地应用，就要让其有更高的准确率以及更快的速度，而剪枝技术可以满足这两点。
作者：lynzou，腾讯 CSIG 行业研究员 前言 在互联网和移动互联网两波浪潮的推动下，存储技术有了飞速发展。移动互联网用户在过去十年增长了 10 倍，用户的增长带动了数据量的指数级增长，因为激烈的市场竞争，企业和用户对应用程序的响应性能要求越来越高，在完美应对庞大的用户规模和海量数据集的同时保证优秀的产品体验，是数据库面临的挑战。在机械硬盘普及的时代，企业需要通过缓存技术加速数据的访问，在 SSD 存储介质普及后，企业需要缓存技术支撑高并发和大吞吐，通过引入分布式缓存方案，提升应用程序性能，消除
在之前文章中，kube-schedule原理，当中我们说到了k8s原始的调度，有一些不合理性，当时也介绍了一些优先级调度以及自定义调度，下面主要说下这个开源的二次调度工具Descheduler。
Node其实就对应着kubernetes中的工作组件,今天我们来看下kubernetes中针对Node的生命周期的管理包括心跳检测/污点/容忍/中断等机制的实现
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