工作中需要对kubernetes中workload使用的系统资源进行一些限制，本周花时间研究了一下，这里记录一下。
沙箱机制就是将Java代码限定只能在虚JVM虚拟机中特定的运行范围，并且严格限制代码对本地系统资源访问，通过这样的方式来保证对Java代码的有效隔离，防止对本地操作系统造成破坏。
OpenShift 支持 RBAC（Role Based Access Controll），基于角色的访问控制。它涉及诸多概念，本文尝试着做一些概念上的梳理，很多细节还需要进一步研究。
经过之前的学习 《 Python 系统资源信息获取工具，你用过没？》、《【一】从0开始，用flask+mongo打造分布式服务器监控平台》， 召唤师峡谷萌新 已经可以启动一个 Web 页面了，并且已经通过 MongoEngine 定义了一个 ORM。接下来我们应该对每个模块功能进行编写，并且为每个编写好的模块编写视图。
taskExit()会终止当前任务，并删除任务的Stack与TCB。事实上，执行完最后一条语句时，就会自动调用taskExit()。也就是说一般情况下，代码中没必要显式的调用taskExit()。
原文：https://blog.bitsrc.io/page-lifecycle-api-a-browser-api-every-frontend-developer-should-know-b1c74948bd74
11月9日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。下面是孔令飞老师关于腾讯云 Serverless 的运维能力，Serverless 对运维的影响，运维的案例等内容的分享。
虚拟化CPU的目的是为了将少量物理CPU，让用户看起来像是有无数多个CPU可用，以便能让多个进程可以同时运行。
圈子里关于大数据、云计算相关文章和讨论是越来越多，愈演愈烈。行业内企业也争前恐后，群雄逐鹿。而在大数据时代的运维挑站问题也就日渐突出，任重而道远了。本文旨在针对复杂的大数据运维系统推荐一把利器，达到抛砖引玉的效果，如果文中出现任何纰漏和错误的地方，恳请指正，欢迎讨论，希望大家不吝赐教。 众所周知，大数据平台组件是很复杂的。笔者之前接触的一个大数据平台解决方案，仅平台组件就达20多个，这还没有加上物联网系统各组件。而这庞大的系统整合问题，对于运维来说是很头疼的。所以，在大数据时代下的运维问题是日渐尖锐。 有
在编程的世界里，我们经常面临各种各样的问题。有时，我们需要同时处理大量的任务，但是资源却有限。这就像在一家小餐馆里，只有一个厨师然而要同时烹饪这道午餐，简直就是让人抓狂！这个时候，线程池就像是一个强大的厨师团队，能够帮助我们高效地完成任务。
近日，云+社区技术沙龙“高效智能运维”圆满落幕。本期沙龙围绕运维展开了一场技术盛宴，从AIOps、Serverless DevOps、蓝鲸PaaS平台、K8S等分享关于业务运维的技术实践干货，同时带来腾讯海量业务自研上云实践，推动传统运维向云运维转型。本文是孔令飞老师关于腾讯云 Serverless 的运维能力，Serverless 对运维的影响，微信小程序相册的运维案例等内容的分享。本文首发于「云加社区」公众号。
了解驱动Docker的核心技术将让您更深入地了解Docker的工作原理，并有助于您更有效地使用该平台。
最近有新手做性能测试，不停地来问我问题，感觉他连很基本的概念都不清楚，就开始轰轰烈烈的干起来了，出了问题，就指望我手把手来解决。
如果不对请求进行签名认证，那么可以简单的通过fiddler等工具轻易抓包拿到数据，并进行篡改，提交，大规模批量调用，则会使系统产生大量垃圾数据，系统资源被大量消耗，甚至无法正常使用（另说，当然可以通过GateWay进行限流），因而我们需要对请求进行签名认证。
内存泄漏（memory leak），指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。
Podman是一个基于libpod库开发的容器运行时，用于在Linux操作系统上管理和运行容器。与传统的Docker容器运行时不同，Podman无需依赖Docker守护进程，它可以在不同的Linux发行版中独立运行。
通过制定性能测试实施指南，从技术角度对性能测试实施过程中所涉及到的关键技术进行规范，能更好地从技术上来规避系统上线后的风险、评估线上系统的真实能力、根据业务模型摸底线上能力以提前应对。
iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
Linux 上最常用的命令行进程监控工具是 top 和它那色彩斑斓、功能丰富的表弟 htop。
Docker 采用的是 C/S 架构，使用 REST API、UNIX 套接字或网络接口进行通信。一般客户端会和 Docker 服务运行在同一台机子上，像我们平常使用的 docker build、pull、run 等命令就是发送到本地客户端上的，本地客户端再发送给 Docker 服务端。另外，客户端也可以独立部署，像 Docker Compose。
软件应用(例如数据库服务器或 HTTP 服务器)通常部署到虚拟 机或物理主机的运行有一组服务的操作系统中软件应用受运行环境限制，操作系统的任何更新或补丁都可能会 破坏该应用 对于开发应用的公司，对运行环境的任何维护都需要进行测试， 保证任何系统更新不会影响到应用 根据应用的复杂性，测试并不容易。而且更新通常要停止应用， 需在环境中启用高可用，增加了复杂性
Linux进程是计算机中正在运行的程序的实例。在Linux系统中，每个进程都有一个唯一的进程ID（PID），用于标识该进程。（pid）进程号。
本文将为大家讲解 Serverless 工作原理、架构优势和 Serverless 应用的开发流程，以及如何使用 Serverless CI/CD 能力进行自动化部署。 本次和大家分享的提纲如下： 什么是 Serverless CI/CD？ Serverless 介绍 Serverless 架构 CI/CD 与 Serverless CI/CD Serverless CI/CD 应用 Serverless 应用开发流程 Serverless CI/CD 优势 Serverless CI/CD 实战 基于
单体架构是最简单的架构，常见于常见于传统的web开发，将前端代码和所有业务代码放在一个系统里，统一打包并运行，比如传统的J2EE应用，将代码打包成war, 部署在Jboos或tomcat容器中运行。
Hardcoder 的诞生 随着微信越来越复杂，性能优化变得越来越难做，优化所带来的效果提升也越来越不明显。所以我们一直在思考，该如何突破这个优化的极限？ 直到有一次与厂商的交流我们了解到，部分厂商会针对微信做一些小改动，其中比较典型的就是“暴力提频”。系统在识别到微信启动，页面切换等场景时，会粗暴地提高 CPU 频率，从而提升 APP 运行的性能。 但由于厂商无法准确判断微信场景，暴力提频效果并不理想；而如果过多地提高 CPU 频率，又对手机的功耗有影响。这一方案启发了我们，我们何不跳出软件的范畴，
Android 安全架构的理解不仅帮助我了解 Android 的工作原理，而且为我开启了如何构建移动操作系统和 Linux 的眼界。 本章从安全角度讲解 Android 架构的基础知识。 在第 1.1 节中，我们会描述 Android 的主要层级，而第 1.2 节给出了在此操作系统中实现的安全机制的高级概述。
但是放到服务器上的话，就需要取消接口前缀》？？不然就会提示401 无法访问系统资源 401
线程是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器，一组寄存器和栈)，但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。
服务器有两个现象，第一是tcp连接数不多，不超过10个，但是time_wait状态的2000。第二个按照以往的性质，在很少用户访问的情况下，服务器的资源几乎没有使用，比如CPU，不超过5%。现在没有什么用户的的情况下，CPU损耗坚持在40%左右，夜间也不停歇。里面运行着好几个web项目，都用docker启动的容器分开。
本文是公号内性能专题，更新的第四篇，前三篇可参照上述。本想从理论到实践，以循序渐进的形式为大家分享介绍性能的知识体系，《性能专题之服务端测试》这部分，内容其实已经编写整理差不多了，完整文章列表如下：
目前大多数的网络服务器，包括 WEB 服务器、数据库服务器等都具有一个共同点，就是单位时间内必须处理数目巨大的连接请求，但是处理时间却相对较短。传统多线程方案中采用的服务器模型是 "即使创建，即使销毁" 策略。如果提交给线程的任务是执行时间较短，而且执行频率高，那么服务器将不停的处于创建线程，销毁线程的状态。
OpenGL 的上下文（OpenGL context）是一个 OpenGL 绘图环境的抽象概念，它包括了所有 OpenGL 状态信息和资源，以便OpenGL能够正确地渲染图形。
CPU 管理器是 kubelet 的一部分；kubelet 是 Kubernetes 的节点代理，能够让用户给容器分配独占 CPU。CPU 管理器自从 Kubernetes v1.10 进阶至 Beta[1]， 已证明了它本身的可靠性，能够充分胜任将独占 CPU 分配给容器，因此采用率稳步增长， 使其成为性能关键型和低延迟场景的基本组件。随着时间的推移，大多数变更均与错误修复或内部重构有关， 以下列出了几个值得关注、用户可见的变更：
RESTful 全称是Representational State Transfer(表现层状态转移).
2020年底，Kubernetes 在当时最新的 Changelog 中宣布，自 V1.20 后将弃用 Docker，一石激起千层浪。Docker镜像不能用了？Podman难道要取Docker而代之？
最近接着介绍安卓系统安全知识，Android安全主要由系统框架实现，开发者构建设计，到用户授权三大方面组成。本系列将从安卓系统框架设计，到用户权限管理，到最后的应用安全签名等全面介绍，这个过程中，有转载，译文，当然关键的也有原创，有兴趣的可以继续关注。
Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据。在HDFS中，文件被分为数据块，并存储在不同的数据节点上，以实现高可靠性和容错性。文件的上传是使用HDFS API或命令行工具完成的。
微服务产生的背景 在网站初期，网站的架构比较简单，通常把所有代码统一打包部署的服务器上 以java项目为例，例如有5个程序员，他们各自开发自己的功能模块，然后提交，运维人员取得所有代码，编译成war包，然后部署到服务器 后来项目越来越大，功能模块越来越多，小的功能维护和bug修改也越来越多 整个开发流程的时间也会变得很长，即使只修改一个小问题或者升级一个小需求，就需要花费十几分钟甚至几十分钟对所有代码进行编译和部署，以验证自己的更改是否正确，很可能就需要大家一起加班 这是第一个问题：开发、测试、部署
这几天做系统开发涉及到actionbar的style修改，要从framework层改，不知道？android:attr/是从哪儿引用的属性，给开发带来了很大的困难 参考链接文章也可以看到，一般在开发中资源的引用分以下几种 1，引用自定义或者本包下的资源：格式：@[package:]type/name 举个例子：@drawable/filename，@string/stringitem， 2，引用系统资源（存储位置为frameworks/base/core/res/res）： 在介绍对系统资源的引用时先介绍一
Kubernetes 1.14 发布了，些版本主要关注可扩展性并支持更多工作负载，带来了 30多项功能增强，其中包括从 beta 到稳定的 10 项功能。亮点包括以下几部分。
容器是打包代码及其所有依赖项的标准软件单元，因此应用程序可以从一个计算环境快速可靠地运行到另一个计算环境。
随着58集团业务的飞速发展，日志数量也呈现指数级增长。传统的日志处理方案，已不再适用，此时急需一套功能强大、稳定可靠的日志处理系统。
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
在构建响应迅速、用户体验良好的应用程序中，API性能的优化至关重要。 在构建高性能的API时，采取综合策略是至关重要的。通过采用一系列策略，我们可以确保API在处理请求时高效运行，提供流畅的服务。
（2）服务器：docker 服务作为守护进程运行，承担创建、运行和下载容器镜像的任务
（一）scroll的介绍 有时候我们可能想要读取整个es索引的数据或者其中的大部分数据，来重建索引或者加工数据，相信大多数人都会说这很简单啊直接用from+size就能搞定，但实际情况是from+size的分页方法不适合用于这种全量数据的抽取，越到后面这种方法的性能就越低，这也是es里面为什么限制了单次查询结果的数据不能超过1万条数据的原因。 es里面提供了scroll的方式来全量读取索引数据其与数据库里面的游标（cursor）的概念非常类似，使用scroll读取数据的时候，只需要发送一次查询请求，然后es
在并发编程中，任务通常通过多个进程异步执行，以提高性能和资源利用率。Python中的concurrent.futures等库提供了一种方便的方式来管理这些任务及其关联的Future对象。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即在一个进程池中的进程在一个Future尚未完成或处于待处理状态时突然终止。在本篇博客文章中，我们将探讨这个问题的可能原因，并讨论一些处理方法。
NMOS（Networked Media Open Specification）是AMWA（Advanced Media Workflow Association）开发的规范，用于在具有AMWA开放规范形式的网页上分发内容。NMOS为SMPTE的ST2110D的传输层规范上补充了控制层与管理层，从而将ST 2110本身复杂的操作抽象为提供接口以便于与任何控制系统交互的软件层，将本来复杂的底层操作变为简单的操作。
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