模型出错了，请稍后重试~
状态管理是一件很有难度的事。一些第三方视图库，比如 React，能够帮助你管理本地组件的状态，但它只能在有限的范围里帮到你，React 仅仅是一个视图层的库。最终你会决定去使用一个更加复杂的状态管理解决方案，比如 Redux，但还有一些我想要在此文中提醒的事项，在你踏上 Redux 的列车以前，这些关于 React 的事项是你应该了解的。
状态管理是很复杂的.视图层工具库,如React,允许我们在组件内部管理状态.但它只能扩展到具体某一个组件.React仅仅是一个视图层库.最终你决定(把状态管理)迁移到一个更为成熟的解决方案,如Redux.接下来我想在这篇文章中指出在跳上Redux的列车前,你应该了解清楚的有关React的内容.
组件是 React 的核心，因此了解如何利用它们对于创建出色的设计结构至关重要。 Michael Chan 在 Full Stack Talks 上就 React组件模式做了精彩的演讲：React Component Patterns by Michael Chan - YouTube，有兴趣可以看一下。
对于问题一，传参的方法对于多层嵌套的组件将会非常繁琐，并且对于兄弟组件间的状态传递无能为力。
react-redux需要配合 redux使用，react-redux可实现 redux与react的连接
像Docker Engine这样的应用程序容器技术提供了底层应用程序组件的基于标准的打包和运行时的管理。
像Docker这样的应用程序容器技术，为底层应用组件提供了基于标准的打包和运行时管理机制。
边缘计算模式下，云端的控制中心和边缘端的设备之间网络环境较复杂，网络质量差次不齐没有保障。用户往往希望在弱网环境下，边缘容器能提供高可用的业务能力。TKE 边缘容器团队在弱网环境下提出了边缘自治功能。本文着重介绍了边缘容器在弱网环境下为了保证业务高可用而做的工作。 问题背景 边缘计算使用的边缘设备数量庞大、分布全国各地，网络环境复杂，因特网、以太网、5G、WIFI 等形态均有可能。因此，云端的控制中心和边缘端的设备之间网络环境较复杂，网络质量差次不齐没有保障。 kubernetes 传统工作模式是所有组件
kubelet 是运行在每个节点上的主要的“节点代理”，每个节点都会启动 kubelet进程，用来处理 Master 节点下发到本节点的任务，按照 PodSpec 描述来管理Pod 和其中的容器（PodSpec 是用来描述一个 pod 的 YAML 或者 JSON 对象）。
Kubernetes,从官方网站上可以看到,它是一个工业级的容器编排平台。Kubernetes 这个单词是希腊语,它的中文翻译是'舵手'或者'飞行员'。在一些常见的资料中也会看到'ks'这个词,也就是'K8s',它是通过将8个字母'ubernete'替换为'8'而导致的一个缩写。
162、EJB 与JAVA BEAN 的区别？【基础】 答：Java Bean 是可复用的组件，对Java Bean 并没有严格的规范，理论上讲，任何一个Java 类都可以是一个Bean。但通常情况下，由于Java Bean 是被容器所创建（如Tomcat）的，所以Java Bean 应具有一个无参的构造器，另外，通常Java Bean 还要实现Serializable 接口用于实现Bean 的持久性。Java Bean实际上相当于微软COM 模型中的本地进程内COM 组件，它是不能被跨进程访问的。Enterprise Java Bean 相当于DCOM，即分布式组件。它是基于Java 的远程方法调用（RMI）技术的，所以EJB 可以被远程访问（跨进程、跨计算机）。但EJB必须被布署在诸如Webspere、WebLogic 这样的容器中，EJB 客户从不直接访问真正的EJB 组件，而是通过其容器访问。EJB 容器是EJB 组件的代理，EJB 组件由容器所创建和管理。客户通过容器来访问真正的EJB 组件。
导语：边缘计算模式下，云端的控制中心和边缘端的设备之间网络环境较复杂，网络质量差次不齐没有保障。用户往往希望在弱网环境下，边缘容器能提供高可用的业务能力。TKE 边缘容器团队在弱网环境下提出了边缘自治功能。本文着重介绍了边缘容器在弱网环境下为了保证业务高可用而做的工作。
Kubernetes 这个单词是希腊语，它的中文翻译是“舵手”或者“飞行员”。联想一下 Docker 的集装箱，不难想到 k8s 是想成为运送集装箱的轮船，来管理集装箱，也就是管理容器。
答：Java Bean 是可复用的组件，对Java Bean 并没有严格的规范，理论上讲，任何一个Java 类都可以是一个Bean。但通常情况下，由于Java Bean 是被容器所创建（如Tomcat）的，所以Java Bean 应具有一个无参的构造器，另外，通常Java Bean 还要实现Serializable 接口用于实现Bean 的持久性。Java Bean实际上相当于微软COM 模型中的本地进程内COM 组件，它是不能被跨进程访问的。Enterprise Java Bean 相当于DCOM，即分布式组件。它是基于Java 的远程方法调用（RMI）技术的，所以EJB 可以被远程访问（跨进程、跨计算机）。但EJB必须被布署在诸如Webspere、WebLogic 这样的容器中，EJB 客户从不直接访问真正的EJB 组件，而是通过其容器访问。EJB 容器是EJB 组件的代理，EJB 组件由容器所创建和管理。客户通过容器来访问真正的EJB 组件。
k8s为每个pod分配了唯一的IP地址，一个pod里的多个容器共享pod IP。 pod其实有两种类型：普通的pod和静态pod，后者比较特殊，它并不存放在etcd存储中，而是存放在某个具体的Node上的一个具体文件中，并且只在此Node上启动运行。而普通的pod一旦被创建，就会被放入etcd中存储。随后被master调度到某个具体的Node上并进行绑定，随后该pod被对应的Node上的kubelet进程实例化成一组相关的docker容器并启动起来。 每个pod都可以对其使用的服务器上的计算资源设置限额，当前可以设置限额的源有CPU和memory两种。其中CPU的资源单位为CPU的数量。 一般而言，一个CPU的配额已经算是相当大的一个资源配额，所以在k8s中，通常以千分之一的CPU配额为最小单位，以m来表示，通常一个容器的CPU配额为100-300m，即占用0.1-0.3个CPU。这个配额是个绝对值，不是占比。 在k8s中，一个计算资源进行配额限定需要设定两个参数： requests，资源的最小申请量，系统必须满足要求 limits，资源最大允许使用的量。
最简单的一句话来概括Kubernetes。 它就是一套成熟的商用服务编排解决方案。Kubernetes定位在Saas层，重点解决了微服务大规模部署时的服务编排问题。
Kubernetes 架构是一个比较典型的二层架构和 server-client 架构。Master 作为中央的管控节点，会去与 Node 进行一个连接。
在之前的文章中我们介绍了从传统部署方式到虚拟化再到容器部署方式的演变，随着容器数量规模的不断增大，我们急需一个大规模容器编排系统。Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构解决方案，并且是一个一站式的完备的可弹性运行的分布式系统开发和支撑平台。
在《Docker容器技术》章节就有简单介绍Kuberntes，它是谷歌开源的容器容器集群管理系统，是谷歌内部容器管理系统Borg的开源版本。
TuGraph Analytics作业部署到K8S集群之后，通常会启动多个pod（一个master、一/多个driver、多个container）。用户很难判断作业当前运行的进度如何，也不能通过pod的状态来判断内部进程的状态。无论是查看进度、查看日志、性能分析，都需要到每一个pod中进行对应的操作，运维成本很大，需要一个白屏化的监控页面来监控所有进程的实时状态信息。
前言：随着以Docker为典型代表的容器化理念逐渐兴起，众多的使用分布式架构的公司和企业，开始考虑对原有系统进行容器化升级。传统分布式架构为什么需要容器化？容器化面临怎样的机遇与挑战？作为智能大数据服务商的个推如何将容器化落地？未来将有怎样的发展？本文以个推在容器化上的实践为例，与大家一起探讨及展望。
Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案, 它是Google在2014年6月开源的一个容器集群管理系统，使用Go语言开发，Kubernetes也叫K8S。K8S是Google内部一个叫Borg的容器集群管理系统衍生出来的，Borg已经在Google大规模生产运行十年之久。K8S主要用于自动化部署、扩展和管理容器应用，提供了资源调度、部署管理、服务发现、扩容缩容、监控等一整套功能。2015年7月，Kubernetes v1.0正式发布，截止到2020年5月27日最新稳定版本是v1.18。Kubernetes目标是让部署容器化应用简单高效。
Kubernetes（通常简称为K8s）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源容器编排平台。它提供了一种便捷的方式来管理容器，使得在一个集群中运行、调度和扩展应用程序变得更加简单。
虽然 Docker 已经很强大了，但是在实际使用上还是有诸多不便，比如集群管理、资源调度、文件管理等等。那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决方案，比如 Mesos、Swarm、Kubernetes 等等，其中谷歌开源的 Kubernetes 是作为老大哥的存在。
Kubernetes 是一款流行的容器编排系统，可以轻松地管理多个容器化应用程序和服务。Kubernetes 架构是分层和分布式的，具有多个组件和节点。
云帮是按照面向服务的架构来设计的。目前大多数集群组件都是通过容器镜像的形式发布和运行的。后续我们会将所有的组件都容器化，通过Kubernetes集群保障组件的高可用。
VMware公司3月份开源了企业级Registry项目Harbor，由VMware中国研发的团队负责开发。Harbor项目是帮助用户迅速搭建一个企业级的registry 服务。它以Docker公司开源的registry为基础，提供了管理图形界面, 基于角色的访问控制(Role Based Access Control)，镜像远程复制（同步），AD/LDAP集成、以及审计日志(Audit logging) 等企业用户需求的功能，同时还原生支持中文，对广大中国用户是一个好消息。该项目推出4个月以来，在GitHub 获得了超过900个点赞的星星和200多个 forks（https://github.com/vmware/harbor）。本文将介绍Harbor项目的主要组件，并阐述Harbor的工作原理。
Rainbond 5.3.3 版本来了，本次发布的版本我们主要以用户实际需求为导向进行优化，在过去的一些实践中，我们发现，对于复杂的业务组件，部分资源的配置需要个性化配置，这就对我们平台使用的灵活性提出了更高的要求。因此 5.3.3 版本我们主要以配置的灵活性为主要迭代方向。
一个复杂的应用都是由简单的应用发展而来的, 随着越来越多的功能加入项目, 代码就会变得越来越难以控制. 本文章主要探讨在大型项目中如何对组件进行组织, 让项目具备可维护性.
Kubernetes，简称K8s，是用8代替名字中间的8个字符 “ubernete” 而成的缩写。
Kubernetes 是一个软件系统，使你在数以万计的电脑节点上运行软件时就像 所有节点是以单个大节点一样， 它将底层基础设施抽象，这样做同时简化了应用开发、部署，以及对开发和运维团队的管理。
一、什么是K8S（Kubernetes）？ 1.k8s全称kubernetes，这个名字大家应该都不陌生，k8s是为容器服务而生的一个可移植容器的编排管理工具，越来越多的公司正在拥抱k8s，并且当前k8s已经主导了云业务流程，推动了微服务架构等热门技术的普及和落地，正在如火如荼的发展。那么称霸容器领域的k8s究竟是有什么魔力呢？ 2.首先，我们从容器技术谈起，在容器技术之前，大家开发用虚拟机比较多，比如vmware和openstack，我们可以使用虚拟机在我们的操作系统中模拟出多台子电脑（Linux），子电脑之间是相互隔离的，但是虚拟机对于开发和运维人员而言，存在启动慢，占用空间大，不易迁移的缺点。举一个我亲身经历过的场景吧，之前在vmware中开发了一个线下平台，为了保证每次能够顺利使用，我们就把这个虚拟机导出为OVF，然后随身携带，用的时候在服务器中部署，这里就充分体现了虚拟机的缺点。 接着，容器化技术应运而生，它不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟一个小规模的环境即可，而且启动速度很快，除了运行其中应用以外，基本不消耗额外的系统资源。Docker是应用最为广泛的容器技术，通过打包镜像，启动容器来创建一个服务。但是随着应用越来越复杂，容器的数量也越来越多，由此衍生了管理运维容器的重大问题，而且随着云计算的发展，云端最大的挑战，容器在漂移。在此业务驱动下，k8s问世，提出了一套全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，在整个容器技术领域的发展是一个重大突破与创新。 那么，K8S实现了什么？ 从架构设计层面，我们关注的可用性，伸缩性都可以结合k8s得到很好的解决，如果你想使用微服务架构，搭配k8s，真的是完美，再从部署运维层面，服务部署，服务监控，应用扩容和故障处理，k8s都提供了很好的解决方案。 总而言之，k8s可以使我们应用的部署和运维更加方便。 二、kubernetes特性 1.自我修复 在节点故障时可以删除失效容器，重新创建新的容器，替换和重新部署，保证预期的副本数量，kill掉健康检查失败的容器，并且在容器未准备好之前不会处理客户端情况，确保线上服务不会中断 2.弹性伸缩 使用命令、UI或者k8s基于cpu使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例，保证应用业务高峰并发时的高可用性，业务低峰时回收资源，以最小成本运行服务 3.自动部署和回滚 k8s采用滚动更新策略更新应用，一次更新一个pod，而不是同时删除所有pod，如果更新过程中出现问题，将回滚恢复，确保升级不影响业务 4.服务发现和负载均衡 k8s为多个容器提供一个统一访问入口(内部IP地址和一个dns名称)并且负载均衡关联的所有容器，使得用户无需考虑容器IP问题 5.机密和配置管理 管理机密数据和应用程序配置，而不需要把敏感数据暴露在径向力，提高敏感数据安全性，并可以将一些常用的配置存储在k8s中，方便应用程序调用 6.存储编排 挂载外部存储系统，无论时来自本地存储、公有云(aws)、还是网络存储（nfs、GFS、ceph），都作为集群资源的一部分使用，极大提高存储使用灵活性 7.批处理 提供一次性任务，定时任务：满足批量数据处理和分析的场景 三、kubernetes集群架构与组件 kubernetes集群架构拓补图
类似于轻量级的沙箱，Docker利用容器来运行和隔离应用。容器是从镜像创建的应用运行实例，可以将其启动、开始、停止、删除，但是所有的容器是相互隔离的，互不可见的，这就提供了一个实体机可以安装多个容器，且很轻量级相对于虚拟机。
本文探讨了应用状态在容器化环境中的处理方式。文章首先介绍了应用状态的概念，然后讨论了在容器化过程中处理应用状态的各种方法，包括持久化状态、配置状态、会话状态和连接状态。文章还介绍了一些可选的策略，包括共享内存、文件系统、环境变量和卷。最后，文章总结说，虽然容器的生命周期是短暂的，但应用状态未必如此，通过使用容器化的方式进行处理，可以更好地解决应用状态的问题。"， "kind": "summary
Kubernetes (通常称为 K8s) 是用于自动部署、扩展和管理容器化（containerized）应用程序的开源系统，是 Google 内部工具 Borg 的“开源版”。
Kubernetes(一) - Docker管理工具 虽然Docker已经很强大了,但是在实际使用上还是有诸多不便,比如集群管理,资源调度文件管理等等,那么在这样一个百花齐放的容器时代涌现出了很多解决
摘要： 1. kubernetes总架构图 2. kubernetes 各组件介绍 2.1 Master 节点 Master是kubernetes的大脑，运行的Deamon 服务包括kube-apiserver、kube-scheduler、kube-contronller- manager、etcd和pod网络 2.1.1 各组件介绍 API Server（kube-apiserver） API Server提供HTTP/HTTPS RESTful API，即Kubernetes API。
在前面我们学习了 Redux ，我们在写案例的时候，也发现了它存在着一些问题，例如组件无法状态无法公用，每一个状态组件都需要通过订阅来监视，状态更新会影响到全部组件更新，面对着这些问题，React 官方在 redux 基础上提出了 React-Redux 库
在Docker容器技术中，通过容器，我们可以很方便的将我们的应用程序打成一个镜像，然后无论我们在哪部署应用，只要这个环境支持Docker，那么我们都可以通过Docker将我们的镜像运行起来，而不需要关心环境的问题。这一点真正做到了 "一次打包，到处运行" 的效果。正是因为有了容器技术，我们可以不再理会应用的运行环境依赖问题，这也给微服务架构的实现带来了极大的便利。
从架构上讲，Kubernetes 的节点分为了两个部分：管理节点和工作节点。管理节点上运行的是控制平面组件，而工作节点上运行的是业务服务。
Kubernetes 已成为领先的容器编排平台，使组织能够大规模构建、部署和管理容器化应用程序。借助 Kubernetes您可以简化部署流程、优化资源利用率并确保应用程序的高可用性。然而，为了充分利用 Kubernetes，从头开始有效地设计应用程序至关重要。
上篇文章介绍了云帮的设计思想，了解了产品设计思想之后咱们本篇文章开始介绍云帮的＃技术架构＃。 架构 云帮是按照面向服务的架构来设计的。目前大多数集群组件都是通过容器镜像的形式发布和运行的。后续我们会将
我们用docker制作了一个容器镜像，使用docker命令就可以跑起来。但是当容器成千上万时，用docker命令来管理肯定是不够的。而且生产上的自动发布、容器监控、接口鉴权等工作，传统的工具已经不能支持。这时kubernete的作用就突显出来。
核心组件组成： kubectl: 客户端命令行工具，将接受的命令格式化后发送给kube-apiserver，作为整个系统的操作入口。 kube-apiserver: 提供了资源操作的唯一入口，并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制；这是kubernetes API，作为集群的统一入口，各组件协调者，以HTTPAPI提供接口服务，所有对象资源的增删改查和监听操作都交给APIServer处理后再提交给Etcd存储。 kube-scheduler: 资源调度，按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上；它负责节点资源管理，接受来自kube-apiserver创建Pods任务，并分配到某个节点。它会根据调度算法为新创建的Pod选择一个Node节点。 kube-controller-manager: 负责维护集群的状态，比如故障检测、自动扩展、滚动更新等；它用来执行整个系统中的后台任务，包括节点状态状况、Pod个数、Pods和Service的关联等, 一个资源对应一个控制器，而ControllerManager就是负责管理这些控制器的。 etcd: 集群的主数据库，保存了整个集群的状态; etcd负责节点间的服务发现和配置共享。etcd分布式键值存储系统, 用于保持集群状态，比如Pod、Service等对象信息。 kubelet: 负责维护容器的生命周期，负责管理pods和它们上面的容器，images镜像、volumes、etc。同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理；kubelet运行在每个计算节点上，作为agent，接受分配该节点的Pods任务及管理容器，周期性获取容器状态，反馈给kube-apiserver; kubelet是Master在Node节点上的Agent，管理本机运行容器的生命周期，比如创建容器、Pod挂载数据卷、下载secret、获取容器和节点状态等工作。kubelet将每个Pod转换成一组容器。 container runtime: 负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行（CRI）； kube-proxy: 负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡；它运行在每个计算节点上，负责Pod网络代理。定时从etcd获取到service信息来做相应的策略。它在Node节点上实现Pod网络代理，维护网络规则和四层负载均衡工作。 docker或rocket(rkt): 运行容器。 其中: master组件包括: kube-apiserver, kube-controller-manager, kube-scheduler; Node组件包括: kubelet, kube-proxy, docker或rocket(rkt); 第三方服务：etcd
2）如何调用mutations.js中定义的setLeftAsideState为全局参数赋值？ 见一下示例：
本文书接 从flux到redux ， 是《深入浅出react和redux》为主的比较阅读笔记。
本文章将以 QA 方式记录在使用 TKE 产品过程中的可能会遇到的常见问题解答，将不定期更新。
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