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我是不会运行你的代码吗？不，我是不会导入自己的数据!

如何准备数据、拿到正确格式的数据并导入后续的代码进行分析，是学习和应用过程中的第一个拦路虎。 为什么教程会习惯使用内置数据？...但内置数据的频繁使用是导致初学者学习这个教程时经常提出上面这个问题的原因。 我不太赞成教程里面用使用内置数据，原因是： 对不会读入数据的人不友好； 不利于探索这篇教程用于实际数据时可能会遇到的问题。...示例数据无脑运行，自己的数据无显著差异。...如果要使用内置数据，也需要额外提供一些信息： 详细描述内置数据的格式和生物含义，及与真实数据的对应，可以参考画一个带统计检验的PCoA分析结果 提供真实数据的格式示例和读入真实数据的代码，弥补这个“鸿沟...行名字是数字，列名字是字符串（如果我们对这些字符串不熟悉，对我们来说就没任何意义；每个字符都认识，串一起就不知道是啥了~~），中间的值是整数。除此外也看不出其它信息了。

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RPS与RFS实现分析

但这个涉及到厂商的主营业务，所以不会做任何开源。 前几天在画RPS和RFS的流程图时，发现关于RPS和RFS的实现分析并不多，大部分都是设置和性能对比。...而RFS是在RPS基础上更进一步，其全称是Receive Flow Steering，顾名思义RPS只针对数据包，没有对会话做任何考虑，而RFS则尽力保证同一会话仍然由“上次”的CPU处理，这样可以保证...这时skb的l4_hash就被设置为true，然后直接返回skb->hash结果。但有时会遇到硬件hash结果有问题，即hash结果比较集中，不分散，从而导致RPS的效果不好。...如果匹配，其值为0，如果不匹配，即没有对应RFS表项，则直接使用RPS获取对应的CPU。 3. RFS切换CPU的条件 ?...好了，通过流程图和几个关键点的分析，我相信大家对RPS和RFS已经比较清晰了。 PS：阅读内核代码，除了可以了解OS内部运行机制，还可以锻炼对大型软件的掌控，提高自己对复杂工程的分析能力。

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    Linkerd 2.10(Step by Step)—混沌工程之注入故障

    这个后端是完全灵活的，可以返回任何你想要的响应——500 秒、超时甚至疯狂的有效载荷。 books demo 是展示这种行为的好方法。...大多数请求最终会到达正确的 books 目的地，但其中一些将被重定向到有问题的后端。此后端将为每个请求返回 500 秒并将错误注入 webapp 服务。...您可以通过运行以下命令来验证这一点： linkerd viz -n booksapp stat deploy 输出最终看起来有点像： NAME MESHED SUCCESS RPS...输出应显示 90% 的成功率： ROUTE SERVICE SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99 [DEFAULT...请求永远不会到达 books pod，而是重新路由到错误注入器的 pod。 清理 要从集群中删除本指南中的所有内容，请运行： kubectl delete ns booksapp

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    Linkerd 通过 ServiceProfile 实现超时和重试

    请注意，就像 linkerd install 命令一样，linkerd profile 命令也只生成 YAML，它不会将 YAML 应用到集群，所以我们将输出重定向到 web-sp.yaml 文件，对应生成的文件内容如下所示...现在，让我们使用 linkerd profile 命令监控 emoji 服务 10 秒并将输出重定向到文件，与前面学习的所有命令一样，输出会打印到终端，并且此命令会将输出重定向到文件，因此我们只需运行该命令...如果你的服务器是网格的，但你的客户端不是的，那么将不会在两者之间的调用中启用这些功能！ 这三个特性一起使用效果最好。没有重试，超时没有什么价值；如果没有负载均衡，重试几乎也没有什么价值。...添加超时可以作为一种机制来限制系统的最坏情况延迟，它允许 getValue() 的调用者具有更可预测的性能，并且不会占用等待 10 分钟长的调用返回的资源。...当预算用尽时，Linkerd 不会重试请求，而是会向客户端返回 504 错误。 综上所述：负载均衡、重试和超时都是为了在出现部分、暂时性故障的情况下保障应用程序的可靠性，并防止这些故障升级为全局中断。

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    Linkerd 2.10(Step by Step)—使用每个路由指标调试 HTTP 应用程序

    从 Kubernetes 的角度来看， 看起来一切都很好，但您知道应用程序正在返回错误。 将 Linkerd 添加到服务中 现在我们需要将 Linkerd 数据平面代理添加到服务中。...路由的名称可以是您喜欢的任何名称。对于此 demo，该方法附加到路由正则表达式。...要查看到目前为止累积的指标，请运行： linkerd viz -n booksapp routes svc/webapp 这将输出所有观察到的路由及其黄金指标的表。...[DEFAULT] 路由是所有与服务配置文件不匹配的所有内容。 配置文件可用于观察传出(outgoing)请求以及传入(incoming)请求。...要查看这些指标，请运行： linkerd viz -n booksapp routes deploy/books --to svc/authors 输出应如下所示： ROUTE

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    扩展Linux网络栈

    RPS相比RSS有一些优势： 可以使用任何NIC 可以方便地添加软件过滤器来哈希新的协议 不会增加硬件设备的中断频率(虽然它会引入内部处理中断(IPIs)) 在接收中断处理程序的下半部分会调用RPS(当一个驱动使用...如果已经启用了RSS，则可以不启用RPS。但如果系统上CPU的数目大于队列的数目时，可以启用RPS，给队列关联更多的CPU，这样一个队列的报文就可以在多个CPU上处理。...目前大多数SMP系统会使用smp_affinity功能，默认不启用RPS。...ndo_rx_flow_steer()会返回过滤器id，过滤器id会被保存到per-queue流表中。...应用线程不会固定运行在某些CPU上，且每个线程会基于一个单独的队列接收报文。socket会缓存接收队列的数目。在这种模型下，将传输队列与相关的接收队列关联起来，可以有效降低CPU开销。

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    Linkerd服务网格中重试与超时和金丝雀发布

    举例来说，如果一个名为 getValue 的路由在大多数情况下能够在 10 毫秒内返回结果，但偶尔需要花费 10 分钟，那么设置一个适当的超时时间可以确保调用者不会等待过长时间。...接下来可以使用重试来尝试解决错误，同时也可以要求开发人员进行代码调试。...而超时可能会产生相反的效果：这取决于具体的返回时间，一个最终成功返回的超时请求可能会使实际成功率高于有效成功率，因为服务器将其视为成功，而客户端只看到失败。...由于请求在收到任何实际响应之前被取消，超时根本不会计入实际请求量。这意味着当配置超时时，有效请求率可能高于实际请求率。此外，如果在超过超时时收到响应，则请求可能被视为实际成功但有效失败。...如果在任何时候成功率下降， 我们可以将流量转移回原始部署并退出发布。理想情况下，我们的用户始终保持快乐(remain happy)，没有注意到任何事情！

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    使用数据库编程在PostgreSQL上构建石头剪刀布游戏

    本文重新审视了这种范式，鉴于新的发展，并展示了如何通过创建一个在PostgreSQL 实例上运行的完全可用的“石头剪刀布”游戏，来构建一个以数据库为中心的应用程序，而不会牺牲现代软件工程原则。...有人认为，使用数据库不像使用代码那样健壮。但如果它可以呢？ 近年来，我们的行业似乎认为“X 即代码”是一个好主意。...运行以下内容进行测试： atlas schema test --env local Atlas 打印输出： -- PASS: turn_result/9 (378µs) rps.test.hcl...为了简洁起见，我们今天不会演示 Git（或其他源代码控制系统）和 CI/CD 管道如何集成到其中。...其次，在 CI 阶段，我们应该使用各种自动化检查来确保任何提议的更改都能正常工作，并且不会破坏任何现有行为。一个显而易见的检查是在每次提交时运行模式测试命令。

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    Linkerd服务网格中的Ingress流量管理与服务限制

    .x GCE Gloo Contour Kong Haproxy EnRoute ngrok ingress-nginx 这里只演示如何开启 ingress-nginx 与 Linkerd 进行集成，不会深入使用...可以看到 HTTP 流量 当应用程序返回错误（如 5xx HTTP 状态代码）时，这将在 Linkerd UI 中看到，不仅是应用程序，还有 nginx ingress 控制器，因为它向客户端返回错误代码...我们可以根据需要创建任意数量的 ServerAuthorization 资源来授权许多不同的客户端，还可以指定是授权未经身份验证（即 unmeshed）的客户端、任何经过身份验证的客户端，还是仅授权具有特定身份的经过身份验证的客户端...Linkerd 在决定是否允许请求时会使用以下逻辑： 如果有一个 Server 资源并且客户端为其匹配一个 ServerAuthorization 资源，则为 ALLOW 如果有一个 Server 资源，但客户端不匹配它的任何...Kubelet（执行健康检查）的 IP 地址或范围， 也可以进一步将 ServerAuthorization 限制为这些 IP 地址或范围，比如如果你知道 Kubelet 在 10.1.1.100 上运行

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    自动驾驶网络优化

    RPS 相对于 RSS 由以下特点： RPS 可以被用在任何 NIC 上，不依赖于 NIC 的硬件能力 software filter 可以很容易的加入来对新的协议进行 hash，而 RSS 需要 NIC...硬件实现 filter RPS 不会增大硬件的 interrupt rate，除了 IPIs（Inter-Processor Interrupts） RPS 实现 RPS 在网络中断后半部被调用...） 从 RPS 选择 CPU 方法可知，就是使用 skb 的hash 随机选择一个 CPU，没有考虑到应用层运行在哪个CPU 上，如果执行软中断的 CPU 和运行应用层的 CPU 不是同一个 CPU ，...比如我们想发送很多数据出去，经过os协议栈的时候，会自动帮你拆分成几个不超过MTU的网包。...GSO的数据包长度 对紧急数据包或 GSO/TSO 都不开启的情况，才不会推迟发送，默认使用当前MSS。

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    在 Linkerd 中获取应用的黄金指标

    最后一点是，虽然 Linkerd 可以代理任何 TCP 流量，但这些黄金指标仅适用于使用 HTTP 或 gRPC 的服务。这是因为这些指标需要第 7 层或协议级别的理解才能计算。...一个 HTTP 请求具有成功和不成功请求的概念，任意的 TCP 字节流不会。...Tap 页面包含一个多个字段的表单，这些字段已根据我们点击的特定请求的链接预先填充了，比如我们这里 Path、Namespace、Resource 等字段都已经被自动填充上了，下面还有一个输出显示正在运行的当前...可以看到 JSON 输出的信息要详细得多，因为每个请求都会打印有关的多行信息，包括： HTTP 方法 流量的方向 HTTP Header 让我们再运行一个更粗粒度的 Tap 查询，就像我们在仪表板中运行的查询一样...我们可以根据每行输出中的 src 和 dst 字段查看流量的方向，我们也可以尝试使用 -o json 标志再次运行查询以查看 JSON 格式的输出，并查看是否可以发现给定请求的流量方向。

    2.5K10

    环境网格：无边车Istio能否让应用程序更快？

    使用连接关闭进行负载测试 接下来，我探索了运行相同的负载测试，并设置了 Connection: close 标头。这强制禁用任何 HTTP 连接池，这是测试此假设的好方法。...无网格和环境的结果非常接近，因此我分别运行了三次测试以确保结果一致。以下是每个场景第一次运行的屏幕截图： 无网格：Fortio 到新的 details 服务 100 RPS 10 个连接。...很高兴看到 Bookinfo 可以处理 4000 RPS 且没有任何错误，环境模式比无网格模式慢约 3-4%，但它具有 mTLS 传输加密和 L4 可观测性的所有优势。...我记得我只能使用旧的 Bookinfo 应用程序达到 1200 RPS，这已经导致了很小比例的错误。现在我可以将负载增加到 4000 RPS 或更高，而不会出现错误。...结合通过标记命名空间来注册应用程序到环境模式而无需重新启动任何工作负载的简单 UX，它为用户提供了我们最初将其命名为环境模式时所期望的愉快体验。

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    Linkerd服务网格的基础知识和服务配置

    Linkerd 服务网格解决的最重要问题之一是可观察性：提供服务行为的详细视图，Linkerd 对可观察性的价值主张是，它可以为你的 HTTP 和 gRPC 服务提供黄金指标，这些都是自动执行，无需更改代码或开发人员参与的...将注释添加到现有 Pod 不会自动对它们进行网格划分。...在我们的示例中，这些是完全匹配的规则，但通常这些是正则表达式。...现在，让我们使用 linkerd profile 命令监控 emoji 服务 10 秒并将输出重定向到文件，与前面学习的所有命令一样，输出会打印到终端，并且此命令会将输出重定向到文件，因此我们只需运行该命令...使用的路由，其会捕获在 ServiceProfile 之前观察到的任何流量。

    17110

    【韧性架构】让你的微服务容错的 5 种模式

    如果你在维基百科上查找它，你会发现以下定义： 容错是使系统在其某些组件发生故障时能够继续正常运行的属性。 对我们来说，组件意味着任何东西：微服务、数据库（DB）、负载均衡器（LB），应有尽有。...断路器 断路器可以解释为更严格的错误预算版本——当错误率太高时，函数根本不会被执行，并且会返回回退结果（如果提供的话）。无论如何都应该执行一小部分请求，以了解第 3 方是否恢复。...这个值是动态的，取决于多个变量——例如最近的代码更改、当前运行的 CPU 应用程序的模型、主机的繁忙程度等。 当负载超过容量时会发生什么？...在配置速率限制器时，我们认为我们强制执行以下操作： 该服务可以在任何时间点每秒处理 N 个请求。 但我们实际上声明的是这样的： 假设响应时间不会改变，该服务可以在任何时间点每秒处理 N 个请求。...它将可靠地提供 1000/1.05 = ~950 RPS 而不会违反 SLA，并放弃其余的。此外，无需重新配置即可赶上！

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    Meta 的无服务器平台是如何做到每天处理数万亿次函数调用的

    因为是内部云，所以 Meta 可以执行许多独有的优化，例如，在同一进程中运行来自不同用户的多个函数。 大多数函数不用一秒就可以完成，但并非全部如此。...虽然公有云可能不会像 XFaaS 那样在同一个进程中运行来自不同用户的函数，但大型云客户可以在其虚拟私有云中采用 XFaaS 方法。 少数几个 Meta 团队消耗了 XFaaS 很大一部分的容量。...XFaaS 支持 PHP、Python、Erlang、Haskell 运行时，以及一个适用于任何语言的基于容器的通用运行时。...在 XFaaS 系统中，使用相同编程语言的函数是相互隔离性的，有专用的运行时和工作者进程池。 该系统的设计旨是使任何 worker 都能立即执行函数，而不会出现任何初始化延迟。...XFaaS 会维护一个始终活跃的运行时，并保持本地 SSD 上的函数代码最新。

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    如何正确的猜拳：反事实遗憾最小化算法

    在任何双人零和博弈中，当两个玩家都坚持遗憾匹配时，他们的平均策略收敛于纳什均衡，即两者都能够最大化自己预期的效用： ? 但现在已经有足够的数学抽象了。...考虑到行动剖析（Rock，Paper），不采取行动相应的遗憾基本上是行动与对手行为之间的效用差异，即（Rock = -1，Scissor = 1，Paper = 0），剪刀被明确的舍弃了。..., RPS.n_actions) 现在我们可以开始运行了！...尝试多次运行后你可能会发现：单纯的遗憾匹配并不总是产生均匀分布的赢家数，反而平均后悔遗憾匹配可以产生。...这是对对手采取的任何固定策略的最佳反应，在每个动作选择中都没有留下可利用的信息。

    3.6K60

    RunnerGo可视化场景管理，还原真实场景

    它可以通过从上一个接口提取的值、返回的某个值或其他值来判断。...场景调试点击场景右上角的“开始调试”按钮，可以调试场景中的所有接口（通过后为绿色，失败为红色，不执行的颜色保持不变）；场景调试完成后，点击界面中的“查看结果”按钮，即可查看场景中单个界面返回的结果；场景设置...功能：如果其中一个接口达到了大于设置值的阈值，则并发数不会增加，并且计划将在运行稳定持续时间的设置持续时间后结束；如果在达到最大并发操作数后未达到设置的阈值，则计划将在持续运行稳定持续时间的设置持续时间后终止...每秒回答模式测试目标：每秒发送和响应的接口数（RPS）。计算方法：RPS=接口请求总数*并发接口数/总响应时间，近似等于：并发接口数／平均响应时间。...功能：当RPS大于设置的阈值时，并发数将增加到最大并发数，当RPS小于阈值时，将根据设置逐渐增加。

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