Kubernetes要求集群中的每个容器都具有唯一的可路由的IP。 Kubernetes本身不分配IP，将任务交给第三方解决方案。 在这项研究中，我们的目标是找到具有最低延迟，最高吞吐量和最低安装成本的解决方案。 由于我们的负载对延迟敏感，因此我们的目的是在相对高的网络利用率下测量高百分比的延迟。 我们特别关注性能低于最大负载的30-50％，因为我们认为这最好代表了非超载系统的最常见用例。 竞争对手 Docker与--net =主机 这是我们的参考设置。 所有其他的竞争对手都与这种设置进行比 -net =
来自Linux内核文档。之前看过这篇文章，一直好奇，问什么一条网络流会固定在一个CPU上进行处理，本文档可以解决这个疑问。为了更好地理解本文章中的功能，将这篇文章穿插入内。
导语：STGW作为公司七层接入网关，在云和自研业务中承担多种网络协议接入与转发的功能，由于业务数量庞大、接入形式多样、网络环境复杂，会遇到一些很有挑战的疑难杂症。某次业务出现了流量突然下降，此时用户侧也有延迟上升和重试增多的问题。在团队自研的秒级监控助力下，我们从CPU软中断热点入手追查，发现了内核listen port哈希机制存在消耗过高问题，但热点只出现在部分核心上，接着在网卡多队列、内核Receive Packet Steering(RPS)上发现了负载均衡策略的缺陷，找出最终原因后我们在硬件和
ASP.NET Core 从 2.2 版本起，在 IIS 下可以使用 InProcess 模式提高性能，国外大神 Rick Strahl 对此有一片详细的文章。3年过去了，现在 ASP.NET Core 已经到了 5.0 版本，不同服务器之间的性能有什么变化呢？我们来一起看一下吧。
在构建分布式系统时，保证可靠性是一项关键任务。Linkerd 是一个功能强大的服务网格工具，通过其重试与超时机制，可以帮助应对临时错误和延迟问题，从而提高系统的可靠性。本文将深入探讨 Linkerd 中的重试与超时特性，以及它们如何帮助应对故障和提升用户体验。
在 Linkerd 中，金丝雀发布是通过流量拆分来管理的，这项功能允许你根据可动态配置的权重，将请求分配给不同的 Kubernetes 服务对象。虽然流量分割可以适用于任意的 Service 对象，但一般情况下是将一个 Service 的传入流量分给不同版本的 Service。
这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作者：Toshiaki Makita
1. rx-checksumming：校验接收报文的checksum。
应用程序升级或变更时，配置文件与数据库均可保留（使用sqlite方式时不保留任何信息）
在自动驾驶中，需要大量的sensor信息上传到服务器进行训练。即使在车辆的行驶过程中也需要相关的sensor信息进行融合，感知。而sensor的信息可能来自不同的域，这样就需要高速稳定的网络来提供基础服务。对RX 和TX 提供了下面技术，
前些天发现XEN虚拟机上的Nginx服务器存在一个问题：软中断过高，而且大部分都集中在同一个CPU，一旦系统繁忙，此CPU就会成为木桶的短板。
参考：http://loveyan.blog.51cto.com/829079/745164
本文是对报告《国信证券-单向波动率差值择时》部分内容的复现，个人理解，不保证正确性，欢迎指正！
要获取每个路由的指标，您必须首先创建一个 service profile。创建 service profile 后，Linkerd 将向 Prometheus 指标添加标签， 将特定请求与特定路由相关联。
RPS和RFS是google贡献的两个补丁，在2.6.35版本中，正式被合并入了内核。这两个补丁总体来说，并不算复杂，实际上很多网络设备厂商早已在自己的产品中，有了类似的应用。但这个涉及到厂商的主营业务，所以不会做任何开源。
从聚合报告可以看出来，平均TPS= 1303。那么我们可不可以就认定这个TPS=RPS呢？
5打印工具类涉及到的组件和驱动函数 用到了蜡人张的RDLC报表系列所说的知识 RDLC报表
重试是处理分布式系统中的部分或瞬态故障的基本机制。但重试也可能是危险的，如果做得不好，他们可以迅速将一个小错误升级为系统范围的中断。在这篇文章中，我们描述了我们如何在Linkerd 2.2里设计重试，使Linkerd能够在最小化风险的同时，自动提高系统可靠性。
通常情况下，Linux的网卡中断是由一个CPU核心来处理的，当承担高流量的场景下，会出现一些诡异的情况（网卡尚未达到瓶颈，但是却出现丢包的情况）
KDZD:=C/REF(C,1)>=1.05 AND V > FINDHIGH(V,1,10,1)1.5 AND C>=HHV(H,250)0.9;
这篇文献基于基因组突变和临床表型的差异对RPS-DBA与RPL-DBA类型病人的骨髓CD34+细胞进行单细胞转录组分析，并构建体外细胞模型进行验证。挺难的，从背景走起~
更新5/30/2019：根据Istio团队的反馈，Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似，Linkerd在延迟、内存占用（可能还有CPU）方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
1. Requests per second（RPS）：Nginx 每秒处理的请求数（也就是 QPS）。
最近在一个客户的项目拓展和做过程中，希望客户在IDC中自建的容器服务能够部分使用云上的容器服务，基于IDC环境和虚拟机上的容器服务之间，做了一些静态和动态的性能对比测试。测试过程终于到一些问题，针对问题前后经过多轮分析对比，在问题定位和分析上的一些总结，希望能供大家借鉴。
分别准备了Insert和Update两种场景，其中，对于Update场景，还准备了通过索引更新和不走索引更新两种情况。
当用户在设备上存储了电子标签信息时，可以通过命令将电子标签信息保存到文件中。该文件既可以保存在设备的存储介质中，也可以通过FTP协议保存在FTP服务器上，还可以通过TFTP协议保存在TFTP服务器上。
计算RPS最简单的方法是用一天的总访问量除以一天的总秒数，不过这样得出的结论只是一个平均值，无法反映各个时间点的真实情况，真正有价值的是即时的RPS数据，如果有一个比较好的监控系统的话，这并不难，可惜我没有，而且实际上我遇到的问题还要更复杂些：大部分接口是PHP写的，少部分接口是LUA写的，为了更有针对性，需要分别计算PHP和LUA的即时RPS数据。
这两个数据集分别是人和鼠的SMC异质性探索的，文献标题是：《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell Phenotypic Switching and Potential Therapeutic Targets for Atherosclerosis in Mouse and Human》，可以看到GSE155513和GSE155512这两个单细胞转录组表达量矩阵是可以很好的整合：
大部分新手在用jmeter做压力测试的时候，对一些性能术语十分模糊，直接导致的后果就是对测试出来的结果数据根本不能理解，更谈不上分析了。今天的文章就着重给大家解释一下压力测试中的一些专有名词
Q1: Rock Paper Scissors Tournament A rock, paper, scissors tournament is encoded as a bracketed array of games - that is, each element can be considered its own tournament. [[ [ ["Kristen", "P"], ["Dave", "S"] ], [ ["Richard", "R"], ["Michael", "S"
GO注释和富集分析使用TBtools完成，具体步骤可以参考TBtools作者在腾讯课堂开设的一系列视频课程
反事实遗憾算法是一种自我演绎的AI模型。本质是两个AI代理人互相对抗，从头开始学习游戏。事实上在多数情况下，这是一个代理人进行自我对抗，所以它的学习速度会翻倍（重点注意，尽管它本身是和自己玩，但实际上它并没有足够聪明到站在对手的位置理解它上一步的行为。） 与许多最近在AI研究中的重大突破（如AlphaGo）不同，CFR不依赖于神经网络计算概率或特定举措的价值。取代通过自我对局数百万甚至上亿的的方法，它从总结每个操作对特定位置加以考虑的遗憾总量着手。 这个算法令人兴奋的是，随着游戏的进行它将越来越接近游戏的最
这个演示是一个Ruby应用程序，可以帮助您管理书架。它由多个微服务组成，并通过 HTTP 使用 JSON 与其他服务通信。有三种服务：
原文：https://medium.com/intrinsic/why-should-i-use-a-reverse-proxy-if-node-js-is-production-ready-5a079408b2ca
出于简单性和可组合性的原因，Linkerd 本身没有提供内置的 Ingress 控制器。Linkerd 旨在与许多现有的 Kubernetes Ingress 解决方案一起使用。
分别测试4中连接池（DBCP、C3P0、Druid、Hikari）的表现情况。
过去几年里，服务网格在 Kubernetes 生态中迅速成长。Service Mesh 的价值难以抗拒，然而对摩拳擦掌的用户来说，另一个基础问题就是：成本怎样？
对于幂等且没有主体的路由，您可以编辑服务配置文件(service profile)并将 isRetryable 添加到可重试路由：
此教程演示了如何存储和与Seurat 中的降维信息进行交互。为了演示，我们将使用SeuratData[1]包提供的 2，700 个 PBMC 对象。
文章标题：《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell Phenotypic Switching and Potential Therapeutic Targets for Atherosclerosis in Mouse and Human》
由于在第一组测试的时候，没有增加sleep,得到的测测试结果存在偏差。现在增加1ms的sleep时间。
Linkerd 服务网格解决的最重要问题之一是可观察性：提供服务行为的详细视图，Linkerd 对可观察性的价值主张是，它可以为你的 HTTP 和 gRPC 服务提供黄金指标，这些都是自动执行，无需更改代码或开发人员参与的。
原题：RESTful APIs tutorial: Learn key web service design principles
官网上PC数目的确定（https://satijalab.org/seurat/v3.1/pbmc3k_tutorial.html）
多路复用其实并不是什么新技术，它的作用是在一个通讯连接的基础上可以同时进行多个请求响应处理。对于网络通讯来其实不存在这一说法，因为网络层面只负责数据传输；由于上层应用协议的制订问题，导致了很多传统服务并不能支持多路复用；如：http1.1,sqlserver和redis等等，虽然有些服务提供批量处理，但这些处理都基于一个RPS（每秒请求数）下。下面通过图解来了解释单路和多路复用的区别。
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