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Java并发容器合集

特性 适用于读操作远远多于写操作,并且数据量较小的情况。 修改容器的代价是昂贵的,因此建议批量增加addAll、批量删除removeAll。 CopyOnWrite容器是如何实现线程安全的?...对容器修改操作进行同步:从而确保同一时刻只能有一条线程修改容器(因为修改容器都会产生一个新的容器,增加同步可避免同一时刻复制生成多个容器,从而无法保证数组数据的一致性) 修改时复制容器:确保所有修改操作都作用在新数组上...缺点 数据一致性问题 由于迭代的是容器当前的快照,因此在迭代过程中容器发生的修改并不能实时被当前正在迭代的线程感知。 内存占用问题 由于修改容器都会复制数组,从而当数组超大时修改容器效率很低。...PS:因此写时复制容器适合存储小容量数据。...每次操作只将操作数据所属的Segment锁起来,从而避免将整个锁住。 数据结构 ?

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容器和DevOps:基于容器的DevOps交付管道

容器化是一项彻底改变了我们开发、部署和管理应用程序方式的技术。在这篇博文中,我们将了解容器如何融入 DevOps 世界,以及基于容器的 DevOps 交付管道的优缺点。 什么是容器化应用程序?...容器化应用程序消除了这些配置要求,因为容器将应用程序所需的一切都打包在容器中。 最重要的是,与虚拟机相比,容器将需要更少的资源并且可以轻松管理。...现代应用程序架构(例如基于微服务的架构)非常适合容器化,因为它们将应用程序功能解耦到不同的服务。容器化允许用户将这些服务作为独立的个体实体进行管理,而无需依赖任何外部配置。...这些平台进一步简化了交付管道,并允许 Kubernetes 用户使用它们而不会被供应商锁定,因为它们基于 Kubernetes。...DevOps 交付管道中的容器编排 容器编排与容器化应用程序齐头并进,因为容器化只是整个容器革命的一部分。容器编排是在容器的整个生命周期中管理容器的过程,从部署容器到管理可用性和扩展。

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基于Dapr的 Azure 容器应用

利用Kubernetes Event-driven Autoscaling (KEDA) 缩放Container Apps,无论你是想根据CPU、内存等资源对应用缩放,还是基于消息队列的长度对特定的负载进行缩放...Container:我们可以在Azure Container Apps里运行容器,这些容器和k8s 一样可以从各种容器仓库中拉取容器镜像,和k8s 一样,Azure Container Apps 也是用...Pod 作为运行容器的最小单位,我们可以在Pods里定义多个容器,这个k8s 上通常的SideCar 模式就是这样的,Pod的所有容器共享硬盘和网络资源。...创建环境 Azure 容器应用中的环境围绕一组容器应用创建安全边界。 部署到相同环境的容器应用部署在同一虚拟网络中,并将日志写入同一个 Log Analytics 工作区。...Azure Log Analytics 用于监视创建容器应用环境时所需的容器应用。

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Matplotlib数据可视化:三容器对象与常用设置

上一篇说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型。容器型元素包括三种:figure、axes、axis。...本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三容器元素创建即通过三容器可以完成的常用设置。...axes.yaxis.set_ticks_position('left') #设置坐标轴位置 axes.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #绑定坐标轴位置,data为根据数据自己判断...4 总结 本文主要介绍matplotlib图表的三种容器元素:figure、axes、axis。...figure是最底层的容器,相当于一张画布,在画布上,我们可以画多个axes,axes就是figure上的子图,每个axes都是一张独立的图表,每个axes包含多个axis,通过axis我们可以实现对图表更多细节上的操作

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kotlin数据容器

Kotlin作为一门全新的语言,肯定还是要有自己的容器类,不然哪天Java跟Kotlin划清界限,那麻烦就了。...Kotlin也拥有三类基本的容器,分别是集合Set、队列List、映射Map,每种容器又分作只读与可变两种类型这是为了判断该容器能否进行增删改等变更操作。...Kotlin数组 Kotlin集合 Kotlin数组 数组是一种初始化时指定容器大小,不可以动态调整其大小的容器。元素按顺序存储在一串连续的内存段上。...() - 必须指定元素类型 可变 listOf() 相同元素类型的集合 val array = listOf(1, 2, 3) - 必须指定元素类型 - 必须指定初始化数据元素...2 numbers.sort() //排序,从小打到 >> println(numbers)= 1, 2, 3, 4 numbers.sortDescending() //从到小

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python – 数据容器

五种数据容器 1.list(列表) 2.tuple(元组) 3.str(字符串) 4.set(集合) 5.dict(字典) 一.list(列表) 定义空列表可以使用[] 列表中的元素的是有上限的,只是比较大基本上都可以满足日常使用...统计元组中的元素数量 tuple = [1,2,3,1,2,3] msg = len(tuple) print(f"当前的tuple元素数量为 - {msg}") str(字符串) 字符串其实也是一个个元素组成的一个数据容器...1,2,3,1,2,3] msg = len(str) print(f"字符串str元素数量为 - {msg}") # 9.isdigit() - 判断字符转是否为纯数字 msg.isdigit() 数据容器的切片...[key]}") # 9.len(dict) - 取出字典的元素数量 dict = {1:"a",2:"b",3:"c"} print(f"dict中的元素数量为 - {len(dict)}") 数据容器的通用操作...max() – 取出数据容器中的最大元素 min() – 取出数据容器中的最小元素 sorted() – 对容器进行排序默认从小到,排序的结果为列表,如果需要从到小则改为sorted(,reverse

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容器数据卷:

因为docker是将运用的运行环境打包形成容器运行,运行的时候数据可以伴随着container一直存在,但是一旦container被删除,数据就丢失了,所以我们想要数据持久化,所以引入了数据卷的概念,可以想成...redis的持久化 Docker容器产生的数据,如果不通过Docker commit生成新的镜像,使得数据作为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,数据自然也就没有了 ### 数据卷能干什么: 卷就是目录或文件...,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于UnionFS(联合文件系统)因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享数据的特性: > 1,数据卷可以在容器之间共享或重用数据...2,卷中的更改可以直接生效 3,数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中 4,数据卷的生命周期一直只需到没有容器使用它为止。...dockerfile FROM centos:latest VOLUME ["/data_test1","/data_test2"] CMD ["/bin/bash"] ``` 这个dockerfile文件里面基于

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容器技术的三潜在隐患

Cloud Native Computing Foundation旨在推动标准用于开发、运行和规模化分布式应用程序基于Kubernetes为流程起点的最佳实践和互操作性。...随着技术的不断完善,为企业采用,极有可能会有更多的“格式之战”随之而来,从的层面上来说这取决于整个开源社区如何帮助调节和编撰这些争论,从而形成通用的标准和实践。...这样会出现一个问题,当专有的代码和服务基于它们的方式逐步的进入容器化解决方案时,它们都会被以为是完全开放的。...“虚假的开放”威胁并不是新东西,首先我们曾经在Unix以及最近大多数云计算方案中见过,尤其是PaaS和基于Openstack的方案,表面上是开放的,但是最上层是基于开源基础的专有技术。...实际上,一个IT供应商将采取基于已经存在的产品和“washing”的营销材料,用云计算领域的“行话”来包装,希望说服客户,这个现有的供应商是云计算新兴世界中的玩家。

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Kubernetes 基于容器云构建devops平台

Kubernetes-基于容器云构建devops平台 1、基于kubernetes devops的整体方案 本文以Kubernetes为基础,为基于java语言研发团队提供一套完整的devops解决方案...基于此devops解决方案的整体工作过程如下所示: 1)开发人员基于eclipse集成开发环境镜像代码开发的,将代码到gitlab中进行托管; 2)jenkins从gitlab拉取代码; 3)jenkins...gitlab部署使用的镜像为gitlab/gitlab-ce:latest,并暴露了443、80和22这三个端口,并通过NFS对配置文件、日志和数据进行持久化。...Nexus部署使用的镜像为sonatype/nexus3:latest,并暴露了8081、5001这两个端口,并通过NFS对配置文件、日志和数据进行持久化。...jenkins部署使用的镜像为lw96/java8-jenkins-maven-git-vim:latest,并暴露了8080这个端口,并通过NFS对配置文件和数据进行持久化。

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(12)基于容器化,快速使用ElasticSearch

Elasticsearch 是一个分布式的、开源的搜索分析引擎,支持各种数据类型,包括文本、数字、地理、结构化、非结构化。 Elasticsearch 是基于 Apache Lucene 的。...Elasticsearch 是 Elastic 产品栈的核心,Elastic 产品栈是个开源工具集合,用于数据接收、存储、分析、可视化。 一、可以用来做什么?...3、地理数据存储和分析 在各类场景中,可以抽象出2种数据类型 4、静态数据 Elasticsearch 用作搜索引擎。...5、时间序列数据 时序数据发送到 Elasticsearch,用于产品分析、报告、异常检测 …… 6、一个完整的生态 Elasticsearch 是 Elastic 产品栈的核心。...其中的工具可以帮助你实现可视化(Kibana)、接入(Beats、Logstash)和管理存储在 Elasticsearch 中的数据

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容器技术的三潜在隐患

Cloud Native Computing Foundation旨在推动标准用于开发、运行和规模化分布式应用程序基于Kubernetes为流程起点的最佳实践和互操作性。...随着技术的不断完善,为企业采用,极有可能会有更多的“格式之战”随之而来,从的层面上来说这取决于整个开源社区如何帮助调节和编撰这些争论,从而形成通用的标准和实践。...这样会出现一个问题,当专有的代码和服务基于它们的方式逐步的进入容器化解决方案时,它们都会被以为是完全开放的。...“虚假的开放”威胁并不是新东西,首先我们曾经在Unix以及最近大多数云计算方案中见过,尤其是PaaS和基于Openstack的方案,表面上是开放的,但是最上层是基于开源基础的专有技术。...实际上,一个IT供应商将采取基于已经存在的产品和“washing”的营销材料,用云计算领域的“行话”来包装,希望说服客户,这个现有的供应商是云计算新兴世界中的玩家。

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基于 Cilium 和 eBPF 检测容器逃逸

同时,我将向大家展示如何基于 Isovalent Cilium Enterprise 进行攻击检测。...在这种情况下,攻击者可以看到在同一主机上运行的其他容器,收集他们的机密信息,在主机文件系统上读写数据,攻击 Kubelet 并提升权限;或者通过部署一个不可见的 Pod 来利用Kubernetes 错误并在环境中持久存在...解决方案      实现这一目标的一种方法是遵循数据驱动方法的可观察性:从 Kubernetes 工作负载和主机收集数据,观察反馈,并做出持续的数据驱动决策以保护Kubernetes 环境。      ...这些 JSON 事件通过 Kubernetes 身份感知信息(包括服务、标签、命名空间、Pod 和容器)以及操作系统级进程可见性数据(包括进程二进制文件、pid、uid、具有完整进程祖先树的父二进制文件...攻击者可以看到在同一控制器节点上运行的容器,收集与它们相关的机密,从主机文件系统读取数据,攻击 kubelet 并提升权限;或者利用 Kubernetes 的特殊行为并通过启动一个不可见的容器来保持突破

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基于 Cilium 和 eBPF 检测容器逃逸

同时,我将向大家展示如何基于 Isovalent Cilium Enterprise 进行攻击检测。...在这种情况下,攻击者可以看到在同一主机上运行的其他容器,收集他们的机密信息,在主机文件系统上读写数据,攻击 Kubelet 并提升权限;或者通过部署一个不可见的 Pod 来利用Kubernetes 错误并在环境中持久存在...解决方案 实现这一目标的一种方法是遵循数据驱动方法的可观察性:从 Kubernetes 工作负载和主机收集数据,观察反馈,并做出持续的数据驱动决策以保护Kubernetes 环境。...这些 JSON 事件通过 Kubernetes 身份感知信息(包括服务、标签、命名空间、Pod 和容器)以及操作系统级进程可见性数据(包括进程二进制文件、pid、uid、具有完整进程祖先树的父二进制文件...攻击者可以看到在同一控制器节点上运行的容器,收集与它们相关的机密,从主机文件系统读取数据,攻击 kubelet 并提升权限;或者利用 Kubernetes 的特殊行为并通过启动一个不可见的容器来保持突破

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基于容器PaaS云技术平台方案

2)公共服务层 通过基于 Docker 和 Kubernetes 的容器化服务提供平台层服务,在其上部署基础服务和用户自定义的服务,并通过微服务的组合和编排组成对外能力开放平台,提供业务级的服务组合,供应用层通过...Kubernetes是基于容器技术、采用分布式架构的一种集群管理解决方案,它具有完备的集群管理能力,包括多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和服务发现机制、 内建智能负载均衡器...(2)针对纯计算类应用,如不涉及数据库的DCC 应用模块,通过容器化提供大量计算能力,并通过对主控端(master)的多节点部署保障其高可用性。...(3)针对 MySQL 类集群进行容器化改造,通过主从复制及共享存储备份解决数据服务的高可靠和安全性,并且可达到裸机的性能和更好的高可用性。...基于容器技术的 PaaS平台,可实现 IT 支撑系统跨多个网络域、跨多个数据中心的复杂多集群环境的集中管理,且通过多集群统一部署可大幅度提升软件新版本的上线效率。

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Docker容器数据

使用容器数据卷,数据可以存储到宿主主机磁盘上;实现数据持久化、数据共享!...特点 数据卷可在容器之间共享或重用数据 卷中的更改可以直接生效 数据卷中的更改不会包含在镜像的更新中 数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止 如何使用数据卷 一、命令行挂载 1、路径挂载 docker...挂载之后,当容器停止运行的时候,宿主机上对数据卷做的内容修改是会同步到容器内的。...,都会同时操作同一个容器数据卷;其核心操作命令就是 –volumes-from 实现两边数据数据同步!...注意:若是此时删除了docker01容器,docker02容器还是继续操作数据卷的! 总结: 容器之间配置信息的传递,数据卷的生命周期一直持续到没有容器使用它为止。

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Docker容器数据

Docker容器数据卷 1、--privileged=true配置说明 2、容器数据卷是什么?...2、容器数据卷是什么?   ...将docker容器内的数据保存进宿主机的磁盘中 运行一个带有数据卷存储功能的容器实例 docker run -it --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录...u1 ubuntu /bin/bash 查看数据卷是否挂载成功 容器和宿主机之间数据共享 (1)在容器中创建一个文件,查看宿主机是否会同步 容器内部: 宿主机: 数据确实是同步了。...(2)现在将容器停止,在宿主机中修改文件,然后再次启动容器查看数据是否同步 停止容器之后 在宿主机中创建文件 这个时候再启动刚才的容器,查看这种情况下数据是否会同步 可以看到,数据正常同步了。

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