作者：Bob Killen (Google), Chris Short (AWS), Jeremy Rickard (Microsoft), Marko Mudrinić (Kubermatic), Tim Bannister (The Scale Factory)
在《研发工程师玩转Kubernetes——多Worker Node部署》中，我们创建了Master Node: UbunutA，以及四个Worker Node:UbunutB、UbunutC、UbunutD和UbunutE。本节我们将使用Deployment创建只含有一个nginx的Pod，然后关掉它所在的主机以模拟Node失效，观察kubernetes在这种情况下的表现。
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包
User space（用户空间）和 Kernel space（内核空间）。Linux里面这么设计的目的主要是为了安全，即使用户空间崩溃了，内核也不受影响。所以在Linux世界，进程不能直接访问硬件设备，当进程需要访问硬件设备(比如读取磁盘文件，接收网络数据等等)时，必须由用户态模式切换至内核态模式，通过系统调用访问硬件设备。
Linux中，%iowait 过高可能是个问题，严重的时候，它能使服务停止， 但问题是，多高才算高？ 什么时候应该担心呢？
IO 有两种操作，同步 IO 和 异步 IO。同步 IO 指的是，必须等待 IO 操作完成后，控制权才返回给用户进程。异步 IO 是，无须等待 IO 操作完成，就将控制权返回给用户进程。
编辑手记：本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式：cfp、deadline和noop，并给出各自的优化和适用场景建议。 作者简介： 邹立巍 Linux系统技术专家。目前在腾讯SNG社交网络运营部
1.linux系统中一切皆文件当有文件 当有一个请求过来的時候就通过3次握手就会和内核创建连接关系，此时Tomcat中的启动的的端口监控就会检测到内核中的文件标识符 fd 此时由linux提供的API socket就会应用程序通过accept()去监控到对应的文件，然后启用线程read（fd）去获取socket的文件流。应用程序读根据文件标识符去读取文件流的过程也就是IO
在上一篇中我们写了如何在windows中使用docker运行.netcore，既然我们了解了windows下的运行发布，我们也可以试试linux下使用docker运行.netcore项目，那么今天我们就一起看看如何在linux下使用docker运行.netcore项目吧
一、通常服务器的性能会卡在三个地方： cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候，首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药，按照下面的方法来优化： 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低，需要升级用nptl 。进（线）程数不要大于cpu个数 （请参考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html） 谨慎用锁。改善架构，尽量不用锁。 慎用字符串操作，比如sprintf,snprintf，因为
注：本文主要参考InfoQ文章用十条命令在一分钟内检查Linux服务器性能，在此基础上对涉及的Linux命令进行整理而成。
本文介绍了Linux pstack工具的原理、使用方法以及其在多线程程序调试中的重要作用。pstack通过GDB的thread apply all bt命令，可以打印出所有线程的栈信息，从而帮助开发人员定位多线程程序中的问题。
多租户和共host是一个挑战性问题。运行多个PG实例可以帮助减少内部竞争点（可伸缩性问题）。然而，一个租户的load可能会影响其他tenets，即所谓的“Noisy Neighbor”效应。幸运的是Linux允许用户通过每个程序使用cgroups来控制资源消耗。Cgroup2替代了cgroup1，处理了版本1几乎所有的限制。
本文介绍了Linux内核中关于数据一致性的问题，以及为解决这些问题而采用的各种技术和方法。首先介绍了数据一致性问题在Linux内核中的重要性，然后介绍了Linux内核中现有的数据一致性技术和方法，包括O_DIRECT、O_SYNC、FUA、PDflush、barrier等。最后，总结了如何通过这些技术来提高文件系统的可靠性和性能。
Linux容器 是与系统其他部分隔离开的一系列进程。运行这些进程所需的所有文件都由另一个镜像提供，这意味着从开发到测试再到生产的整个过程中，Linux 容器都具有可移植性和一致性。因而，相对于依赖重复传统测试环境的开发渠道，容器的运行速度要快得多。容器比较普遍也易于使用，因此也成了 IT 安全方面的重要组成部分。[1]
在虚拟化场景下，我们尽量会尝试使用带外监控的方式，来发现虚拟机的异常。pvpanic就是一种常见的方式，虚拟化场景的windows蓝屏检查也是基于如此。
「太用力的人跑不远, 真正坚持到最后的人靠的不是激情，而是恰到好处的喜欢和投入。」
GreatSQL季报（2021.12.26） https://mp.weixin.qq.com/s/FZ_zSBHflwloHtZ38YJxbA
github 上项目地址：https://github.com/portainer/portainer
本文试图理清楚几种IO模型的根本性区别，同时分析了为什么在Linux网络编程中最好要用非阻塞式IO？
本来想使用ceph-fuse，结果一直在报mount can't read super block的错误，但是我只给主机安装了ceph-fuse的rpm包，kublet居然在使用内核的挂载方式挂载cephfs，这简直是不能再有的错误，可是如何指定kubelet来使用ceph-fuse来进行cephfs的挂载呢，我google了一大圈，都没人讲这个小问题。 后来实在无奈，直接翻了源码： kubernetes/pkg/volume/cephfs/cephfs.go
4.添加源 deepin20 是基于Debian Buster 10 (stable) 开发的
https://www.tecmint.com/best-antivirus-programs-for-linux/
在上一篇文章里我们介绍了 tomcat io 主要包含那些 items，在这里我们主要介绍tomcat io 的基础-多路复用。tomcat 服务器(tomcat7以上)默认使用 java NIO 模型，NIO 不仅仅需要 java 语言上的支持，同时还离不开各种操作系统对于多路复用的支持(linux，windows，mac 等等)，所以 tomcat的NIO 是建立在操作系统基础之上的。
这里指定了docker和kubelet的版本，如果不指定的话默认下载最新的版本，如果你的服务器可以上Google的话可以选择执行以下命令下载最新版
一、linux下部署anaconda 1、下载anaconda 下载链接 https://repo.continuum.io/archive/index.html wget https://repo
上一篇文章中kubernetes系列教程（六）kubernetes资源管理和服务质量初步介绍了kubernetes中的resource资源调度和服务质量Qos，介绍了kubernetes中如何定义pod的资源和资源调度，以及设置resource之后的优先级别Qos，接下来介绍kubernetes系列教程pod的调度机制。
使用文档：https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/
目前我们网络所面临的依然是高并发的问题，就像某cat双11时的情况，瞬间的并发量是惊人的，当然我们会有很多种方法去解决这个问题，本文我们谈论的是单台服务器，如何提高自己对并发请求的处理能力。要想解决这个问题，我们需要先理清楚Unix和类Unix系统的I/O模型。
大多数python自带pip，因此首先可检查是否已经安装了pip。在python3中为pip3
我们都知道unix世界里、一切皆文件、而文件是什么呢？文件就是一串二进制流而已、不管socket、还是FIFO、管道、终端、对我们来说、一切都是文件、一切都是流、在信息交换的过程中、我们都是对这些流进行数据的收发操作、简称为I/O操作(input and output)、往流中读出数据、系统调用read、写入数据、系统调用write、不过话说回来了、计算机里有这么多的流、我怎么知道要操作哪个流呢？做到这个的就是文件描述符、即通常所说的fd(file descriptor)、一个fd就是一个整数、所以对这个整数的操作、就是对这个文件（流）的操作、我们创建一个socket、通过系统调用会返回一个文件描述符、那么剩下对socket的操作就会转化为对这个描述符的操作、不能不说这又是一种分层和抽象的思想、
jq拥有一些内建的函数,如has,key等， key函数用于获取json中的Key
某月黑风高之夜，某打车平台上线了一大波（G+）优惠活动，众人纷纷下单。于是乎，该打车平台使用的智能提示服务扛不住直接趴窝了（如下图）。事后，负责智能提示服务开发和运维的有关部门开会后决定：必须对智能提示服务进行一次全面深入的性能摸底，立刻！现在！马上！ 那么一大坨问题就迎面而来：对于智能提示这样的后台服务，性能测试过程中应该关心那些指标？这些指标代表什么含义？这些指标的通过标准是什么？下面将为您一一解答。 概述 不同人群关注的性能指标各有侧重。后台服务接口的调用者一般只关心吞吐量、响应时间等外部指标。
之前装过3.7.x的，最新的已经到了3.8.5，RabbitMQ恶心的一点就是版本太混乱，而且每隔几个版本，安装方式都略有不同，这次再来更新一下吧。
官方参考文档：https://docs.docker.com/engine/install/centos/
本节讨论了一些提高应用程序性能的常用技术:选择UO大小、缓存、缓冲区、轮询、并发和并行、非阻塞 JO 和处理器绑定。参考应用程序文档看看这些技术哪些在应用，看看有没有应用程序其他的独有特性。
1，中断类型 guest使用ubuntu 1604，在guest中执行cat /proc/interrupts 目前操作系统使用的中断有io apic，MSI，还有就是NMI，LOC等。 继续执行c
版本下载（清华镜像）：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
https://blog.mayadata.io/openebs/setup-continuous-integration-for-helm-chart
RabbitMQ是一款在全球范围内使用非常广泛的开源消息队列中间件。它轻量级、易部署、并支持多种协议。它基于Erlang开发，天生拥有高并发的能力。
让开发人员最头疼的麻烦事之一就是环境配置了，每台计算机的环境都不相同，应该如何确保自己的程序换一台机器能运行起来呢？
java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset 大意看起来应该是连接问题，网上查了一下，说是当数据库连接池中的连接被创建而长时间不使用的情况下，该连接会自动回收并失效，但客户端并不知道，在进行数据库操作时仍然使用的是无效的数据库连接，这样，就导致客户端程序报“java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset” 或 “java.sql.SQLException 关闭的连接” 异常。
任何一个程序都离不开IO，有些是很明显的IO，比如文件的读写，也有一些是不明显的IO,比如网络数据的传输等。那么这些IO都有那些模式呢？我们在使用中应该如何选择呢？高级的IO模型kqueue和epoll是怎么工作的呢？一起来看看吧。
【人工智能头条导读】开源项目对大家的学习工作都非常有用，今天我们为大家推荐过去一个月受到热烈关注的 10 个开源项目。其中有一个项目非常贴近我们的日常生活：一名项目开发者沉迷于抖音无法自拔，为了直接高效地找到漂亮小姐姐，他开发了一个名为 Douyin-Bot 的机器人，这以后无论小姐姐还是小哥哥岂不都是“手到擒来”。此外，还有如何将 GIF、短视频转成动画 ASCII 等有趣项目，赶快一起来学习一下吧~
参考教程： https://ruby-china.org/topics/30339 1.下载nw sdk $ wget -c http://dl.nwjs.io/v0.15.3/nwjs-sdk-v0.15.3-linux-x64.tar.gz 2.检查文件nwjs-sdk-v0.15.3-linux-x64.tar.gz是否下载好了 $ ls 3.解压nw sdk包 $ tar -zxvf nwjs-sdk-v0.15.3-linux-x64.tar.gz 4.将微信开发者工具package.nw
-O0 、-O1 、-O2 、-O3 编译器的优化选项的 4 个级别，-O0 表示没有优化, -O1 为默认值，-O3 优化级别最高。
作者 | Mybridge 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】开源项目对大家的学习工作都非常有用，今天人工智能头条就为大家推荐过去一个月受到热烈关注的 10 个开源项目。其中有一个项目非常贴近我们的日常生活：一名项目开发者沉迷于抖音无法自拔，为了直接高效地找到漂亮小姐姐，他开发了一个名为 Douyin-Bot 的机器人，这以后无论小姐姐还是小哥哥岂不都是“手到擒来”。此外，还有如何将 GIF、短视频转成动画 ASCII 等有趣项目，赶快和人工智能
Sensu是一种可扩展的开源监控解决方案，用于监控和收集关键系统和应用程序的指标、事件和状态。它提供了灵活的配置选项和强大的插件系统，可以适应各种监控需求。本文将指导您在Rocky Linux 9上安装和配置Sensu监控解决方案。
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