一、背景 最近遇到个现象，hubble-api-open组件过段时间会内容占满，从而被K8S强制重启。 让我困惑的是，已经设置了-XX:MaxRAMPercentage=75.0，我觉得留有了一定的空间，不应该会占满，所以想深究下原因。 -XX:MaxRAMPercentage是设置JVM的最大堆内
docker在默认运行容器的情况下，是不会对运行的容器进行资源限制的，在自己的实验环境的话是随便你怎么弄的，不过在生产中是一定会对docker运行的容器进行资源限制的，如果不限制的话在生产中会带来很多弊端的。例如当资源没有做限制时，资源用完了后会导致其他的容器无法运行，在生产中的话是会部署几十个或者
语音阅读2022-06-30 20:26 本文详细介绍了关于seccomp的相关概念，包括seccomp的发展历史、Seccomp BPF的实现原理已经与seccomp相关的一些工具等。此外，通过实例验证了如何使用seccomp bpf 来保护Docker的安全。 简介 seccomp（全称secu
https://zhuanlan.zhihu.com/p/615570804 现在很多公司的服务都是跑在容器下，我来问几个容器 CPU 相关的问题，看大家对天天在用的技术是否熟悉。 容器中的核是真的逻辑核吗？ Linux 是如何对容器下的进程进行 CPU 限制的，底层是如何工作的？ 容器中的 thr
https://xie.infoq.cn/article/19c98e8b15ff9f610a2ee26bd 一、镜像分层与容器层 在进行docker pull 下载镜像的时候，通过下图可以看到镜像是分层下载并解压的。如 nginx:1.20.2 的镜像，其镜像是分为 6 层。 当我们运行一个新的容
https://zhuanlan.zhihu.com/p/470093908 作者 | 惠志来源 | 阿里巴巴云原生公众号 导读：在《一文读懂 K8s 持久化存储流程》一文我们重点介绍了 K8s 内部的存储流程，以及 PV、PVC、StorageClass、Kubelet 等之间的调用关系。接下来本
前言 随着容器、芯片技术的进一步发展，以及绿色、节能、信创等方面的要求，多 CPU 架构的场景越来越常见。典型的应用场景包括： 信创：x86 服务器 + 鲲鹏 ARM 等信创服务器； 个人电脑：苹果 Mac M1 + Windows 电脑（或旧的 Intel 芯片苹果电脑）； Edge：数据中心使用
前言 好久没写文章了, 今天之所以突然心血来潮, 是因为昨天出现了这样一个情况: 我们公司的某个手机APP后端的用户(customer)微服务出现内存泄露, 导致OutOfMemoryError, 但是因为经过我们精心优化的openjdk容器参数, 这次故障对用户完全无感知. :muscle::mu
📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 什么是边缘容器？ 边缘容器的概念 边缘容器是分散的计算资源，尽可能靠近最终用户或设备，以减少延迟、节省带宽并增强整体数字体验。 可以访问互联网的设备数量每天都在增加。有包括但不限于： 智能电视 智能家居 智能手机 智能汽车 物联网 IoT 创造的
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 Rancher + K3s 简介 Rancher： Kubernetes 统一管理平台， Rancher 是为采用容器的团队提供的一个完整的软件栈。它解决了管理多个 K
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s 📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 HashiCorp 解决方案 - Nomad + Docker 简介 Nomad: 一个简单而灵
前文回顾 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-2-HashiCorp 解决方案 Nomad 大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-3-Portai
## 前文回顾 1. [大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-0-边缘容器及架构简介](https://ewhisper.cn/posts/10785/) 2. [大规模 IoT 边缘容器集群管理的几种架构-1-Rancher+K3s](https://ewhisper.cn/posts/32
Kubernetes 早已成为容器编排引擎的事实标准，而随着 Kubernetes 环境的复杂性持续增长，成本也在不断攀升。CNCF 发布的调查报告《Kubernetes 的 FinOps》显示，68%的受访者表示 Kubernetes 开销正在上涨，并且一半的人所在的组织经历了每年超过20%的开销
本文会详细介绍vivo在容器集群高可用建设中的具体实践，包括在容器集群高可用建设、容器集群自动化运维、容器平台架构升级、容器平台能力增强、容器生态打通等层面的打磨和建设。
String 字符串操作容器是C++标准中实现的重要容器,其主要用于对字符串的高效处理,它和C风格中的`string.h`并不是同一个库,两个库有极大的差距,C库中的`string.h`主要面向过程提供一些处理函数,而C++库中的`string`则是基于类实现的更高效的一种字符串处理方法集,类中提供了非常方便的成员函数供我们使用.
双向队列容器（Deque）是C++ STL中的一种数据结构，是一种双端队列，允许在容器的两端进行快速插入和删除操作，可以看作是一种动态数组的扩展，支持随机访问，同时提供了高效的在队列头尾插入和删除元素的操作。Deque 双向队列容器与Vector非常相似，它不但可以在数组尾部插入和删除元素，还可以在头部进行插入和删除，队列算法的时间复杂度也是`常数阶O(1)`，队列内部的数据机制和性能与Vecto
List和SList都是C++ STL中的容器，都是基于双向链表实现的，可以存储可重复元素的特点。其中，List内部的节点结构包含两个指针一个指向前一个节点，一个指向后一个节点，而SList只有一个指针指向后一个节点，因此相对来说更节省存储空间，但不支持反向遍历，同时也没有List的排序功能。双向链表的数据元素可以通过链表指针串接成逻辑意义上的线性表，不同于采用线性表顺序存储结构的`Vector`
