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    剖析 Kubernetes 控制器:Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 的功能与应用场景

    本文对 Kubernetes 中的三种重要控制器——Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 进行了深入剖析,探讨了它们的功能和适用场景。Deployment 控制器作为最常用的控制器之一,提供了声明式更新机制和滚动更新策略,适用于无状态应用的部署和管理。ReplicaSet 控制器主要用于管理 Pod 的副本数量,适合固定副本数的应用部署和简单的水平扩展。StatefulSet 控制器则在部署有状态应用方面发挥着重要作用,提供了稳定的网络标识和持久化存储,适用于数据库和分布式系统等有状态应用的部署。结合最佳实践和注意事项,本文强调了根据应用需求选择合适的控制器的重要性,以确保在实际应用中能够充分发挥控制器的优势。

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    PNAS:饮食调控大脑网络的稳定性—大脑老化的生物标志物

    流行病学研究表明,胰岛素抵抗加速了以年龄为基础的认知障碍的进展,而神经成像则与大脑葡萄糖代谢低下有关。作为细胞输入,与葡萄糖相比,酮使ATP的吉布斯自由能变化增加27%。在这里,我们测试了饮食变化是否能够通过将主要的饮食燃料从葡萄糖转化为酮来调节大脑区域之间持续的功能通信(网络稳定性)。我们首先建立了网络稳定性作为大脑老化的生物标志物,使用了两个大规模的3 T功能MRI数据集。为了确定饮食是否会影响大脑网络的稳定性,我们另外扫描了42名成年人,使用超高场(7 T)超快(802 ms) fMRI优化单参与者水平检测灵敏度。一组在标准饮食、夜间禁食和生酮饮食条件下进行扫描。为了分离燃料类型的影响,一个独立的夜间禁食组在给予热量匹配的葡萄糖和外源性酮酯(D-β-羟基丁酸)丸前后进行了扫描。在整个生命周期中,大脑网络的不稳定与大脑活动和认知灵敏度的降低相关。影响在47岁时出现,60岁时降解最快。无论酮中毒是通过生酮饮食还是外源性酮酯实现的,葡萄糖都使网络不稳定,而酮则使网络稳定。总之,我们的结果表明,脑网络的不稳定可能反映了与痴呆相关的低代谢的早期迹象。膳食干预导致酮的利用增加可用能量,因此可能显示出保护老化的大脑的潜力。

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    性能测试场景分析[高频面试题]

    性能测试场景的重要程度类似于业务测试的case,如果没有好的case业务测试很难做好,性能测试也是同样的道理,性能测试不仅仅依赖于场景的设计,执行的质量也是关键,下面我先描述三大基本场景,基准性能测试场景,负载和综合,这是性能测试场景中的基石,后续再补充一些场景;最近看一些文章,一些大咖说不建议给场景取这些名字,容易混淆且区分度不大,我持保留意见,任何事情的发展都是有循序渐进的规律,也是认知发展的过程,就好像敏捷说的工作的软件高于文档,响应变化高于工作计划,这不代表没有文档,没有计划,我经历过小作坊团队完全没有文档,随着项目进行,出现了一锅粥局面,效率完全没有提升,所以我认为下面的概念理解还是比较重要的,需要知道核心目的,然后再去挖掘你认为的一些不合理的地方,当你成为大咖的时候可以在行业内提出改进的修改建议。

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