作者 | Nic Cope 译者 | 平川 在过去的几个月里，Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。...在过去的几个月里，Crossplane 支持的自定义资源数量突破了 Kubernetes 的限制。在这篇文章中，我们将探讨下由 Upbound 工程师发现的限制，以及我们如何帮助克服它们。...有了 AP&F： 每个 API 服务器的优先级数量都可配置。 类似 RBAC 的规则根据资源类型、用户、命名空间等对请求进行优先级分类。...近期，我们已经开始大幅减少 API 服务器使用的 etcd 客户端数量，从每个 CR 版本一个减少到每个传输一个（即每个 etcd 集群）。...小 结 在过去的 12 个月里，Crossplane 社区已经确定了一个新的 Kubernetes 扩展维度——定义的自定义资源的数量——并推动其突破其限制。
在《看板快速启动指南》一文中，我们已经初步了解如何打造一个看板，今天我们来一起聊聊，在启动看板的过程中核心的一步：限制在制品。...随着团队看板的不断优化和改进，这些内容也可以根据情况适当改变。 三、如何限制在制品数量 1、利特尔法则 了解在制品要先了解下利特尔法则：同时做的事情越多，每件事情花费的时间就越长。...其公式为：周期时间=在制品数量/吞吐量 周期时间：完成每个工作项所需时间 在制品数量：并行的工作量 吞吐量：完成每个工作项所需的平均时间 举个例子，A在排队买快餐，已知A在第20个（队伍的最后一位），且收银窗口每分钟能处理一个人的点餐需求...当我们手上并行的事情越多，流程中所有工作项的前置时间就越长，此时限制工作数量，就能推动我们尽快完成手头的工作，不断改进流程。...这种方法的好处是可以根据不同泳道的优先级来定义WIP，让优先级更高的泳道占有更多的资源。这样能促使团队尽快完成已经开始的需求。
GC 线程数量和CPU数一致 如果 CPU 核心数大于 8，则前 8 个核，每个核心对应一个 GC 线；其他核，每 8 个核对应 5 个 GC 线程 但是被提醒，发现即使在分配 4 核的容器上，GC 线程数也为...然后就想到应该和容器的资源限制有关——jvm 可能无法觉察到当前容器的资源限制。...翻了下代码，发现最新版本的 Java 是能感知容器的资源限制的，就按照 jdk 版本再翻了下代码： 线上的 jdk（jdk8u144） Cloud Native 写一个 sleep 1000s 的程序...如何获取容器资源配额呢？...Cloud Native 结合这个日志和代码，我们也可以看到如何获取容器配额： 首先从 /proc/self/mounts 中读取对应的资源的 mount 位置，比如 CPU 就是在 /sys/fs/cgroup
如果你和我一样，使用 WordPress 多站点来做一个 SaaS 平台，比如我做的花生小店，那么就需要对限制每个站点的文章类型，分类模式和媒体素材的数量进行限制： 限制文章类型数量 以商品文章类型为例...，讲一下如何限制文章类型的数量： function wpjam_limit_post_type_number($current_screen){ global $pagenow; if($pagenow...以商品分类这个分类模式为例，讲一下如何限制分类模式的数量： function wpjam_limit_taxonomy_number($term, $taxonomy){ if($taxonomy...，就会出现： 限制媒体素材数量 媒体素材是最占资源的，这个运营 SaaS 就不得不限制了： function wpjam_limit_attachement_count($file){ $counts...，就会出现： 当然运营 SaaS 还有其他地方和做一个单独博客是不一样的，今天主要就是对资源限制最一些粗浅的介绍，你对 SaaS 平台技术和运营有什么看法，可以一起来探讨。
你可以修改这个配置，保存更多的备份文件到 S3 存储上面。 根据当前你 Discourse 的大小，如果你已经将图片分开存储的话，你可以备份更多的内容。 例如我们可以保留 30 天的备份。
，不重要的业务使用集群资源过多，从而导致一些比较重要的业务无法正常运行，针对这种多工作负载问题社区提出了相应的应对措施，主要有如下几种： 1.Quotas：资源限制主要是针对User、NameSpace...及Table的请求数和流量限制 2.Request Queues：资源调度针对任务优先级调度，在0.99版本之前HBase只提供FIFO队列，之后版本增加了DeadLine队列，使得在线交互式查询优先级更改...在前面的文章中Fayson介绍了《如何在CDH中使用HBase的ACLs进行授权》，本篇文章主要介绍如何在CDH中使用HBase的Quotas设置资源请求限制。...4.使用admin用户为my_ns_admin设置每分钟3个请求限制 该操作主要是针对NameSpace进行限制，可以设置NameSpace的请求数量和写入流量 hbase(main):001:0>...2.使用admin用户为NameSpace限制Region数量 新建一个NameSpace为ns1并限制Region的数量为10，语句如下 hbase(main):001:0> whoami hbase
你好，亲爱的读者们，今天我们将讨论一个实用而重要的主题，即如何在Docker Compose中设置容器服务的CPU和内存资源限制，以及如何检查这些限制是否已经生效。...为了演示如何设定这些限制，我们假设有一个服务名为web的服务，你可以在docker-compose.yml文件中设置该服务的资源限制，例如： version: '3' services: web:...如何检查设置的限制是否生效 设定了资源限制后，我们通常需要验证这些限制是否已经生效。Docker为我们提供了强大的工具来进行这样的检查，那就是docker inspect命令。..."CpuQuota"：在每个"cpuPeriod"内，容器可以获取的CPU时间，单位是微秒。...总结 在本篇文章中，我们了解了如何在Docker Compose中为容器服务设定CPU和内存资源限制，以及如何使用docker inspect命令检查这些限制是否已经生效。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。
前言 Java与Docker的结合，虽然更好的解决了application的封装问题。但也存在着不兼容，比如Java并不能自动的发现Docker设置的内存限制,CPU限制。...meminfo MemTotal: 197869260 kB MemFree: 3677800 kB MemAvailable: 62210088 kB 那么Java是如何获取到...OpenJ9 2.IbmOpenJ9所有的版本都能识别到容器限制。 资源利用率 OpenJdk 自动识别到容器限制后，OpenJdk把最大堆设置为了大概容器内存的1/4，对内存的浪费不可谓不大。...手动挡 如果你想要的是手动挡的体验，更加进一步的利用内存资源，那么你可能需要回到手动配置时代-Xmx。 手动挡部分，请可以完全忽略上面我的BB。...3.手动挡用起来就没有那么舒服了，当然资源利用率相对而言就更高了。
如题，本文主要研究如何在mac上获取开发使用的模拟器的资源以及模拟器中每个应用的应用沙盒。...下面两张图第一张是模拟器上的资源文件夹式的资源库，第二张是模拟器中某个应用App对应的应用沙盒（其实就是该应用对应的文件系统目录）。 ...首先，由于Mac系统上对系统资源没有像windows一样完全开放，在macOS上资源库对用户默认是隐藏的，用户无法很方便的获取到系统的硬盘资源目录。...而我们今天要找的资源信息都在系统的硬盘资源库中，所以我们的第一步是找到macOS系统的资源库。这里提供两种方法：第一种是一劳永逸型的，第二种是懒加载型的。...最后，我们需要找到该模拟器下每个app的应用沙盒，即最上面图2的文件夹。
使用灵活，一个客户端对应一个线程单独处理，server处理业务内聚程度高，客户端无论如何写，服务端均会有一个线程做资源响应。...对于长链接，客户端一旦无业务读写，只要不关闭，server的对应线程依然需要保持连接(心跳、健康监测等机制)，占用连接资源和线程开销资源浪费。 仅适合客户端数量不大，并且数量可控的场景使用。...03 优缺点 优点： 将main thread的单流程读写，分散到多线程完成，这样增加了同一时刻的读写并行通道，并行通道数量N， N为线程池Thread数量。...server同时监听的ConnFd套接字数量几乎成倍增大，之前的全部监控数量取决于main thread的多路I/O复用机制的最大限制(select 默认为1024， epoll默认与内存大小相关，约3...缺点： 虽然监听的并发数量提升，但是最高读写并行通道依然为N，而且多个身处同一个Thread的客户端，会出现读写延迟现象，实际上每个Thread的模型特征与模型三：单线程多路IO复用一致。
通过创建新的线程，主线程可以继续接受新的TCP连接，且这些信求可以并行的处理。这个方式称为“每个请求一个线程（thread per request）”。...它将需要执行的任务（需要实现Runnables接口）提交到线程池，使用线程池中的线程执行代码。示例中，使用线程数量为4的固定大小线程池来处理所有请求。这限制了处理请求的线程数量，也限制了资源的使用。...通常情况下，工作队列应该是空的。 线程数调优 前面的示例展示了如何创建和使用线程池，但是，使用线程池的核心问题在于应该使用多少线程。首先，我们要确保达到线程上限时，不会引起资源耗尽。...这里的资源包括内存（堆和栈）、打开文件句柄数量、TCP连接数、远程数据库连接数和其他有限的资源。...特别的，如果线程任务是计算密集型的，CPU核心数量也是资源限制之一，一般情况下线程数量不要超过CPU核心数量。 由于线程数的选定依赖于应用程序的类型，可能需要经过大量性能测试之后，才能得出最优的结果。
这个来源于摩尔定律的失效， 霍金曾经提过限制IT发展的终究会是1.光速（这个已经在分布式系统上更能看出来，通信的瓶颈限制着速度）2.物质的原子性（来源于不可测准原理） 并行编程开始了，即使很难。...并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务， 这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。...单纯的CPU数量增加也会产生新的瓶颈影响性能提升：比如主存的大小，一个线程消耗了所有的可用内存，其他线程将会没有内存。缓存，特别是为了弥补内存和CPU的速度差异产生 的CPU缓存。...并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因，更因为： 1.对代码，对任务的分割，这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互，通信的时间成本，共享资源的分配和更新更为复杂。...但是并行程序中，对变量的访问会牵扯到消息传递，并且协调对共享 资源的访问，需要使用到引用计数，锁，事务等方式同步 3.特定算法的固有顺序 还有更多的人为因素，代码的可读性，项目对共享资源的管控之类
这篇文章主要介绍 将 Lambda 作为事件源用于 AWS 服务 和 配合 API Gateway 创建简单的微服务。 如何使用 Lambda 接下来将使用一个案例介绍如何使用 Lambda。...每个调用的 AWS Lambda 资源限制 资源 限制 内存分配范围 最小值 = 128 MB/最大值 = 1536 MB (增量为 64 MB). 如果超过最大内存使用量，则函数调用将会终止。.../同步调用) 6MB Invoke 请求正文有效负载大小 (Event/异步调用) 128 K 每个区域的 AWS Lambda 账户限制 资源 默认限制 并发执行数 1000 并发执行是指在任意指定时间对您的函数代码的执行数量...基于流的事件源 - 如果您创建 Lambda 函数处理来自基于流的服务（Amazon Kinesis Data Streams 或 DynamoDB 流）的事件，则每个流的分区数量是并发度单元。...并非基于流的事件源 - 如果您创建 Lambda 函数处理来自并非基于流的事件源（例如，Amazon S3 或 API 网关）的事件，则每个发布的事件是一个工作单元。
对于消息传递代理，我们限制了我们的服务可以同时处理的事件数量。 在任何一种情况下，这些机制都可以防止 CPU / 内存消耗猛增，从而使这些指标不适合扩展目的。 向 HPA 添加新指标很困难。...它将如何使我们的生活变得轻松 ？ KEDA 是一个基于 Kubernetes 的事件驱动自动扩缩器。...假设您的应用程序正在运行视频转码作业，并且每个工作负载都在对视频进行转码，这大约需要 8 小时，并且您的队列包含 1000 个此类事件。下图展示了每个视频的进度条。...现在问题将在队列事件开始变慢时开始，HPA 开始缩减您的资源 问题是 HPA 不知道每个视频的转码进度，所以它只会像灭霸一样打响指，会随机杀死一个实例。...我们可以使用 KEDA 的 ScaledJob 对象来创建和扩展它，而不是针对事件创建部署。这样，它可以控制并行度，并且这些作业可以运行直到完成。
使用云计算的主要好处是拥有大量资源池，其中许多资源可以并行使用。使用这些资源解决问题的计划称为执行计划。安达尔定律被广泛用于识别给定问题和资源池的瓶颈。...理解任务粒度 当我们并行化算法时，一个更大的任务被分成多个并行任务。确定任务应该被分成的最佳并行任务数量并不总是直截了当的。如果并行任务太少，我们将无法从并行计算中获得太多好处。...向外寻找：使用分布式计算来寻找更多的计算资源，这些资源可以共同用于解决手头的大规模问题。 混合策略：使用分布式计算，并在每个节点上使用 GPU 或 GPU 阵列来加速算法的运行。...如果由于其复杂性或可用资源的限制而发现解决 NP-hard 问题似乎是不可能的，我们可以采取以下其中一种方法： 简化问题 定制一个已知解决方案以解决类似问题 使用概率方法 让我们逐一看看它们...一个实际的例子-黑天鹅事件 算法输入数据，处理并制定它，并解决问题。如果收集的数据是关于一个极具影响力且非常罕见的事件，我们如何使用由该事件生成的数据以及可能导致大爆炸的事件？
● 使用灵活，一个客户端对应一个线程单独处理，server处理业务内聚程度高，客户端无论如何写，服务端均会有一个线程做资源响应。...---- (3) 优缺点 优点： ● 将main thread的单流程读写，分散到多线程完成，这样增加了同一时刻的读写并行通道，并行通道数量N， N为线程池Thread数量。...● server同时监听的ConnFd套接字数量几乎成倍增大，之前的全部监控数量取决于main thread的多路I/O复用机制的最大限制(select 默认为1024， epoll默认与内存大小相关，...缺点： ● 虽然监听的并发数量提升，但是最高读写并行通道依然为N，而且多个身处同一个Thread的客户端，会出现读写延迟现象，实际上每个Thread的模型特征与模型三：单线程多路IO复用一致。...● 同一时刻的读写并行通道，达到最大化极限，一个客户端可以对应一个单独执行流程处理读写业务，读写并行通道与客户端数量1:1关系。 缺点： ● 该模型过于理想化，因为要求CPU核心数量足够大。
我们如何设计配额微服务来防止资源滥用 随着业务的增长，Grab的基础设施已经从一个单一的服务变成了几十个微服务。这个数字很快就会以数百的形式出现。...随着我们的工程团队并行发展，拥有一个微服务框架可以提供更高的灵活性、生产力、安全性和系统可靠性。团队与客户定义服务水平协议(SLA)，即服务的API接口及其相关性能指标的规范。...例如，电信公司和内容提供商经常使用流行的速率限制算法(如漏桶、固定窗口、滑动日志、滑动窗口等)来限制滥用用户的请求。所有这些都避免了资源滥用，保护了重要的资源。...在云环境中，通过自动伸缩策略设置，服务的实例数量可以在流量高峰期显著增加。如果只实施本地速率限制，累积效应仍然会对数据库、网络或下游服务等关键资源造成巨大压力，累积效应会导致服务失败。...此外，如果每个请求都需要调用速率限制服务(即来决定是否应该限制请求。如果是这样，速率限制服务将位于每个请求的关键路径上，这将是服务的主要关注点。这是我们在设计限额服务时绝对希望避免的场景。
通过检查进程状态，操作系统可以决定如何调度进程。 程序计数器 (Program Counter，PC)：PCB 中保存了进程当前执行的指令位置，即程序计数器的值。...在访问完共享资源后，线程需要进行V操作（增加操作），释放资源并唤醒等待的线程。 限制访问数量：通过设置信号量的初始值为资源数量，实现对资源访问数量的限制。...并行（Parallelism）是指多个任务或操作在同一时刻同时执行，每个任务都有独立的执行路径和资源。...在多核处理器中，每个核心都可以独立地执行指令和访问内存，拥有独立的寄存器文件和执行单元。这意味着多个任务可以被分配到不同的核心上并行执行，彼此之间不会互相干扰或竞争资源。...此外，由于线程间切换不需要进行地址空间和资源的切换，切换过程的开销相对较小。因此，线程切换速度一般在几微秒的数量级，比进程切换快了一个数量级。
Job 背景问题 我们如何保证 Pod 内进程正确的结束？ 如何保证进程运行失败后重试？ 如何管理多个任务，且任务之间有依赖关系？ 如何并行地运行任务，并管理任务的队列大小？...Job：管理任务的控制器 Job 可以创建指定数量的 Pod ，并监控它是否成功地运行或终止 可以根据 Pod 的状态来给 Job 设置重置的方式及重试的次数 为什么要根据 pod 的状态...duration：job运行时长 age：pod创建多久了 Cronjob 语法 startingDeadlineSeconds：job 等待启动的时间限制 concurrencyPolicy：是否允许并行运行...这个参数就是对保留的历史信息的数量限制 Job Controller check active pod：比较当前运行的 pod 和配置的并发数 DaemonSet 背景问题 首先如果希望每个节点都运行同样一个...DaemonSet：守护进程控制器 保证集群内的每一个节点都运行一组相同的 pod； 同时还能根据节点的状态保证新加入的节点自动创建对应的 pod； 在移除节点的时候，能删除对应的 pod； 而且它会跟踪每个
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