集群中的所有防火墙必须工作在同一个模式下。可以对运行中的HA集群进行模式的修改，但会造成一定的延时，因为集群需要重新协商并选取新的主设备。A-P模式提供了备机保护。HA集群中由一台主设备，和一台以上到从设备组成。
CRI（Container Runtime Interface）是Kubernetes中的一个标准化接口，用于实现容器运行时和Kubernetes的交互。它定义了Kubernetes与底层容器运行时的通信协议和接口规范，包括容器的生命周期管理、资源管理、事件处理等功能。
确保选择的容器引擎和应用程序需求相匹配，这样才可以帮助我们在K8S中有效地管理和运行容器化应用程序。
当应用程序的资源需求发生变化时，在 Kubernetes 1.27 中，通过 in-place 资源调整可以调整 Pod 资源而无需重新启动容器。
Docker是当今最受欢迎的容器化技术之一，它以其高效、轻量级和便携性而备受关注。本文将深入解析Docker的核心概念：容器、镜像和仓库，并从不同角度进行分析，包括社区、市场、领域、资源、生态和技术领域应用。
随着App的逻辑不断庞大，一不注意就会将耗时的操作放置在应用启动过程之中，导致应用启动速度越来越慢，用户体验也越来越差。优化启动速度是几乎所有大型App应用开发者需要考虑的问题。优化启动速度之前首先需要准确测量App启动时间，这样有利于我们更准确可量化地看出优化效果，也可以指导我们进行持续优化。
任务管理器是用于检查正在运行的进程和服务及其详细信息的工具。还可以找到有关资源利用率的详细信息，例如运行时的内存和 CPU 使用情况。这也是 Windows 用户查找计算机正常运行时间的一种快速且首选的方式。
Eclipse OpenJ9 是一个 Java 虚拟机(JVM)，它是运行 Java 应用程序的引擎，而 OpenJDK 是一个完整的开发工具包，包含其他组件，如Java 类库以及 JVM。默认情况下，OpenJDK 使用名为 Hotspot 的 JVM。简单地说，OpenJ9 是一个 JVM 替代方案，可将其作为 OpenJDK 二进制文件的一部分。
Spring Boot 3.2 昨日发布，让我们用 Java 21、GraalVM 和虚拟线程来尝试一下。
作者 | Jason Greene, John Clingan, Eric Deandrea
最近在做一些App品质提升，启动时间优化是其中很重要的一项，本文围绕启动时间做一个深入了解。
Kata Containers 是轻量级虚拟机的一种新颖实现，可无缝集成到容器生态系统中。 Kata Containers 与容器一样轻巧快速，并与容器管理层集成，同时还提供 VM 的安全优势。
Docker 使用 Google 公司推出的 Go 语言 进行开发实现，诞生于2013年初。基于 Linux 内核的 cgroup，namespace，以及 AUFS 类的 Union FS 等技术，对进程进行封装隔离，属于 操作系统层面的虚拟化技术。Docker的主要目标是对应用组件的封装、分发、部署和运行等生命周期管理，达到应用组件的“一次封装、多处运行”。
文章发出来之后，有小伙伴问松哥有没有做性能比较，老实说，这个给落下了，所以今天再来一篇文章，和小伙伴们梳理比较小当我们利用 Native Image 的时候，Spring Boot 启动性能从参数上来说，到底提升了多少。
由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。
这个问题朋友没有很好答出来，因为之前也没了解过。说实话一开始我只是大概知道这块预热的代码位于何处，但是原理什么的还是没有仔细去了解。
Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如Hadoop YARN、Apache Mesos和Kubernetes，但也可以设置作为独立集群甚至库运行。
作者 | KimJohn Quinn, Rakesh Raja, Jason Moehlman
李昂，腾讯高级开发工程师，主要关注容器存储和镜像存储相关领域，目前主要负责腾讯容器镜像服务和镜像存储加速系统的研发和设计工作。 李志宇，腾讯云后台开发工程师。负责腾讯云 TKE 集群节点和运行时相关的工作，包括 containerd、docker 等容器运行时组件的定制开发和问题排查。 洪志国，腾讯云架构师，负责 TKE 产品容器运行时，K8s，容器网络，mesh 数据面等基础组件研发。 背景 在业务普遍已经完成容器化的大环境下，不同的业务场景对于容器启动需求也是不同的，在离线计算和一些需要快速增加计算资
通俗一点的解释：容器就是一个存放东西的地方，就像书包可以装各种文具、衣柜可以放各种衣服、鞋架可以放各种鞋子一样。我们现在所说的容器存放的东西可能更偏向于应用比如网站、程序甚至是系统环境。
Spring Boot可以进行有助于相关针对项目的设置，包括最常见的默认设置和随时可用的配置，这无疑是很棒的，因为它节省了宝贵的时间 然而，对于框架的新手来说，可能不熟悉这些配置。 你可能知道@SpringBootApplication本身并没有做任何事情。它默认组合三个注释@Configuration，@EnableAutoConfiguration和@ComponentScan，但是，并不是每个人都知道@ComponentScan注释有一个特别有用的属性: lazyInit。 LazyInit是一个布尔标志，指示容器在启动时或第一次访问容器时是否应该立即地创建所有发现的bean。默认情况下，该标志设置为false，这在生产中很好，但在本地计算机上开发应用程序时不一定。 我们想要实现的是仅在本地开发环境中启用bean延迟加载，并在生产环境实现立即初始化加载。
互联网领域里有个八秒定律，如果网页打开时间超过8秒，便会有超过70%的用户放弃等待，对Android APP而言，要求更加严格，如果系统无响应时间超过5秒，便会出现ANR，APP可能会被强制关闭，因此，启动时间作为一个重要的性能指标，关系着用户的第一体验。
虚拟化技术是一种将计算机资源（包括计算、存储、网络等）进行抽象化的技术，它可以将物理计算资源划分为多个虚拟环境，使得每个虚拟环境都像独立的物理计算机一样运行。虚拟化技术允许多个虚拟机（VM）共享同一台物理主机，每个虚拟机在其中运行一个完整的操作系统和应用程序。 虚拟化技术的主要目标是提高硬件资源的利用率和灵活性，同时降低部署和维护成本。通过虚拟化，可以在一台物理主机上同时运行多个虚拟机，每个虚拟机都相互隔离，互不干扰。虚拟化技术使得资源的分配和管理更加灵活，可以根据不同应用的需求动态调整资源分配。 常见的虚拟化技术包括全虚拟化和半虚拟化。全虚拟化在虚拟机内运行完整的操作系统，虚拟机不需要对物理硬件进行修改；而半虚拟化需要对虚拟机进行修改，使得虚拟机与物理硬件进行更好的交互。 虚拟化技术在数据中心的部署中广泛应用，它可以提高服务器的利用率，节省硬件成本，并简化服务器的管理和维护。此外，虚拟化技术也被广泛用于开发、测试和应用部署等场景，为软件开发和运维带来了更多便利和灵活性。
在一个名为种花家的小镇上，生活着一群热爱编程的人。他们致力于构建出高效、可维护的软件系统，而 Spring Boot 框架成为了他们的不二之选。这个小镇上的人们每天都在用 Spring Boot 框架创造着令人瞩目的应用程序。
作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。 更高效的利用系统资源 由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。 更快速的启动时间 传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟，而 Docker 容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的
etcd的注册中心实现原理 etcd是一个用go语言实现的分布式键值存储，它可以用于服务的注册和发现，以及配置的共享和同步。etcd使用Raft算法来保证数据的一致性和容错性，提供了HTTP和gRPC两种接口来访问和操作数据。在本文中，我们将探讨etcd如何实现注册中心的功能，以及它的优势和局限性。
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。
其中一个缺点就是臭名昭著的“冷启动”（Cold Start）。在本文中，我们将介绍“冷启动”是什么，影响 Serverless 启动延迟的因素有哪些，以及如何减轻它们对应用程序的影响。
最近我开始尝试使用 AndroidX 的应用启动 (App Startup) 库。在这个库发 布了 1.0 版本 之后，我觉得是时候深入理解一下为什么需要、什么时候以及如何使用这个库。
Docker是什么？ Docker 是一个开源的应用容器引擎，你可以将其理解为一个轻量级的虚拟机，开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。 为什么要使用 Docker？ 作为一种新兴的虚拟化方式，Docker 跟传统的虚拟化方式相比具有众多的优势。 更高效的利用系统资源 由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，Docker 对系统资源的利用率更高。 无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比
Fermyon 通过发布开源 SpinKube 和 Kubernetes 的 Fermyon 平台，为其 Spin 工具提供 Kubernetes 支持。
作者 | Mark Nelson、Peter Nagy 策划 | 田晓旭 Peter Nagy 和我在 2020 年 8 月的甲骨文 Groundbreakers Tour 2020 LATAM 大会上发表一篇论文，题为《Go Java, Go！》。我们在本文中提出一个问题：“Java 微服务能像 Go 一样快吗？”为此，我们创建了一系列微服务并进行了基准测试，并在会议上展示了我们的成果。但其中还有不少可以探索的空间，因此我们决定将在本文中进一步探讨。 1背景介绍 我们希望通过实验了解 Java 微服务在运
spring5.0 在 2017 年 9 月发布了它的 GA（通用）版本。该版本是基于 jdk8 编写的，所以 jdk8 以下版本将无法使用。同时，可以兼容 jdk9 版本。
Session 模式和 Per Job 模式的应用场景不一样。Per Job 模式比较适合那种对启动时间不敏感，运行时间较长的任务。
作者 | Daniel Oh 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 随着云部署的兴起，IT 部门使用的物理服务器减少，用电量也相应降低，结果是通过减少碳排放帮助缓解了气候变化。云架构有助于实现这一点，因为它们不需要维护竖井式的计算资源，而是在需要保持业务服务运行时，高效共享所在云上的可用资源。 然而短期内，云迁移的这些好处对于二氧化碳的排放并没有产生显著的影响。这是因为采用云的速度比转向无碳基础设施的速度要快得多。例如，谷歌云目前已实现碳中和，但他们正在努力成为无碳、可持续的云计算系统。 与此同时，开
但在微服务时代是提倡服务围绕业务能力（不同的语言适合不同的业务场景）而非技术来构建应用，不再追求实现上的一致，一个系统由不同语言、不同技术框架所实现的服务来组成是完全合理的。服务化拆分后，很可能单个微服务不再需要再面对数十、数百 GB 乃至 TB 的内存。有了高可用的服务集群，也无须追求单个服务要 7×24 小时不可间断地运行，它们随时可以中断和更新。不仅如此，微服务对镜像体积、内存消耗、启动速度，以及达到最高性能的时间等方面提出了新的要求。这两年的网红概念 Serverless（以及衍生出来的Faas） 也进一步增加这些因素的考虑权重，而这些却正好都是 Java 的弱项：哪怕再小的 Java 程序也要带着厚重的Rumtime（Vm和StandLibrary）——基于 Java 虚拟机的执行机制，使得任何 Java 的程序都会有固定的内存开销与启动时间，而且 Java 生态中广泛采用的依赖注入进一步将启动时间拉长，使得容器的冷启动时间很难缩短。 举两个例子。软件工业中已经出现过不止一起因 Java 这些弱点而导致失败的案例。如 JRuby 编写的 Logstash，原本是同时承担部署在节点上的收集端（Shipper）和专门转换处理的服务端（Master）的职责，后来因为资源占用的原因，被 Elstaic.co 用 Golang 的 Filebeat 代替了 Shipper 部分的职能。又如 Scala 语言编写的边车代理 Linkerd，作为服务网格概念的提出者，却最终被 Envoy 所取代，其主要弱点之一也是由于 Java 虚拟机的资源消耗所带来的劣势。 1.变革之火 1.1 Complie Native Code 显然，如果将字节码直接编译成可以脱离 Java 虚拟机的原生代码则可以解决所有问题。 如果真的能够生成脱离 Java 虚拟机运行的原生程序，将意味着启动时间长的问题能够彻底解决，因为此时已经不存在初始化虚拟机和类加载的过程。也意味着程序马上就能达到最佳的性能，因为此时已经不存在即时编译器运行时编译，所有代码都是在编译期编译和优化好的。同理，厚重的Runtime也不会出现在镜像中。 Java 并非没有尝试走过这条路。从GCJ到 Excelsior JET再到 GraalVM 中的 SubstrateVM 模块再到 2020 年中期建立的 Leyden 项目，都在朝着提前编译（Ahead-of-Time Compilation，AOT）生成原生程序这个目标迈进。Java 支持提前编译最大的困难在于它是一门动态链接的语言，它假设程序的代码空间是开放的（Open World），允许在程序的任何时候通过类加载器去加载新的类，作为程序的一部分运行。要进行提前编译，就必须放弃这部分动态性，假设程序的代码空间是封闭的（Closed World），所有要运行的代码都必须在编译期全部可知。 这一点不仅仅影响到了类加载器的正常运作，除了无法再动态加载外，反射（通过反射可以调用在编译期不可知的方法）、动态代理、字节码生成库（如 CGLib）等一切会运行时产生新代码的功能都不再可用——如果将这些基础能力直接抽离掉，Hello world 还是能跑起来，大部分的生产力工具都跑不起来，整个 Java 生态中绝大多数上层建筑都会轰然崩塌。随便列两个Case：Flink的SQL API会解析SQL并生成执行计划，这个时候会通过JavaCC动态生成类加载到代码空间中去；Spring也有类似的情况，当AOP通过动态代理的方式去生成相关逻辑时，本质还是在Runtime时生成代码并加载进去。 要获得有实用价值的提前编译能力，只有依靠提前编译器、组件类库和开发者三方一起协同才可能办到——可以参考Quarkus。 Quarkus和我们上述的方法如出一辙，以Dependency Inject为例：所有要运行的代码都必须在编译期全部可知，在编译期就推导出来相关的Bean，最后交给 GraalVM来运行。 1.2 Memory Access Efficiency Improvement Java 即时编译器的优化效果拔群，但是由于 Java“一切皆为对象”的前提假设，导致它在处理一系列不同类型的小对象时，内存访问性能很差。这点是 Java 在游戏、图形处理等领域一直难有建树的重要制约因素，也是 Java 建立 Valhalla 项目的目标初衷。 这里举个例子来说明此问题，如果我想描述空间里面若干条线段的集合，在 Java 中定义的代码会是这样的： public record Point(float x, float y, float z) {} public record Line(Point start, Point end) {} Line[] lines; 面向对象的内存布局中，对象标识符（Object Ident
有很多方法可以创建容器，尤其是在 Linux 等上。除了超级广泛的 Docker 实现，您可能听说过 LXC、systemd-nspawn，甚至 OpenVZ。
SQL on Hadoop，顾名思义它是基于Hadoop生态的一个SQL引擎架构，我们其实常常听到Hive、SparkSQL、Presto、Impala架构，接下来，我会简单的描述一下常用的架构情况。
" load average: 0.00, 0.02, 0.05" 表示系统的平均负载，其中0.00、0.02、0.05分别代表过去1分钟、5分钟、15分钟的平均负载值。
话说阿黎的vps最近稍有不稳定现象，体现是服务器重启。 而且不是因为我这个vps自身配置问题，而是vps所在主机的重启。 阿黎小小的用php写了一个获取系统启动时间（运行时间）和内存占用的程序。 代码应该说比较丑陋，欢迎大家指出，阿黎在php方面只能说略懂，要经常翻手册。 0) { $_ret = $_ret . $days . ' 天 '; $_upTime %= 24 * 60 * 60; } if (($hours = intval($_upTime / (60 * 60))
作者 | Andrew Dinn, Dan Heidinga 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 本文是“Native Compilations Boosts Java”系列文章的一部分。你可以通过订阅 RSS 接收更新通知。 Java 主导着企业级应用。但在云计算领域，采用 Java 的成本比它的一些竞争对手更高。原生编译降低了在云端采用 Java 的成本：用它创建的应用程序启动速度更快，使用的内存更少。 那么，Java 用户的问题来了：原生 Java 是如何改变开发方式的？我们在什么情况下应该
应用性能和用户参与度的相关性在许多应用中都有所体现。用户希望应用响应迅速且能快速加载，而 启动时间 就是衡量应用性能和质量的主要指标之一。
既然主流 IT 工业都在采用基于容器的基础设施（云原生方案），那么了解这一技术的短板就很重要了。Docker、LXC 以及 RKT 等传统容器都是共享主机操作系统核心的，因此不能称之为真正的沙箱。这些技术的资源利用率很高，但是受攻击面积和潜在的攻击影响都很大，在多租户的云环境中，不同客户的容器会被同样的进行编排，这种威胁就尤其明显。主机操作系统在为每个容器创建虚拟的用户空间时，不同容器之间的隔离是很薄弱的，这是造成上述问题的根本原因。基于这样的现状，真正的沙箱式容器，成为很多研发工作的焦点。多数方案都对容器之间的边界进行了重新架构，以增强隔离。本文覆盖了四个项目，分别来自于 IBM、Google、Amazon 以及 OpenStack，几个方案的目标是一致的：为容器提供更强的隔离。IBM Nabla 在 Unikernel 的基础上构建容器；Google 的 gVisor 为运行的容器创建一个特定的内核；Amazon 的 Firecracker 是一个超轻量级的沙箱应用管理程序；OpenStack 将容器置入特定的为容器编排平台优化的虚拟机之中。下面对几个方案的概述，有助于读者应对即将到来的转型机会。
Docker使用Google公司推出的Go语言进行开发实现，基于Linux内核的cgroup，namespace，以及AUFS类的Union FS等技术，对进程进行封装隔离，属于操作系统层面的虚拟化技术。由于隔离的进程独立于宿主和其它的隔离的进程，因此也称其为容器。 Docker在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等，极大的简化了容器的创建和维护。 传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后，在其上运行一个完整操作系统，在该系统上再运行所需应用进程；而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核，容器内没有自己的内核，而且也没有进行硬件虚拟。因此使得Docker技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。
Flink是一个分布式系统，要求有效地分配和管理计算资源以执行流式应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，如Hadoop YARN和Kubernetes，但也可以设置为作为standalone甚至库运行。
Next.js 是由 Vercel 团队研发的一款全栈应用开发框架，我们使用 Next.js 开发前端页面以及一些轻量级的后端 API，前端和后端都用 Javascript 技术栈，并且是前后端一体化的（在同一个项目中开发前后端）。另一个被大家所熟知的特性是它的服务端渲染能力，对 SEO 友好。Vercel 自身是一个用户体验极佳的 Serverless 平台，支持包括 Next.js 在内的几十种开发框架一键部署到 Vercel 平台。Vercel 平台自身拥有极强的适配扩展能力，第三方框架可以按照 Vercel 平台的适配规则自主进行适配。作为 Vercel 亲儿子的 Next.js 可以完美适配 Vercel 平台，通过 Next.js + Vercel，让开发和部署都能拥有极致的体验。Vercel 团队信奉着“吃自己的狗粮”原则，很多应用都是基于自己的工具和平台开发的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
