使用 Helm 管理应用的一些 Tips

背景 Helm 是一个 Kubernetes 的包管理工具,有点类似于 Mac 上的 brew,Python 中的 PIP;可以很方便的帮我们直接在 kubernetes 中安装某个应用。 比如我们可以直接使用以下命令方便的在 k8s 集群安装和卸载 MySQL: helm install my-s

C# 12 中的新增功能

新的 C# 12 功能在预览版中已经引入. 您可以使用最新的 Visual Studio 预览版或最新的 .NET 8 预览版 SDK 来尝试这些功能。以下是一些新引入的功能: 主构造函数 集合表达式 默认 Lambda 参数 任何类型的别名 内联数组 拦截器 使用nameof访问实例成员 主构造函

Python 列表操作指南1

Python 列表 mylist = ["apple", "banana", "cherry"] 列表用于在单个变量中存储多个项目。列表是 Python 中的 4 种内置数据类型之一,用于存储数据集合,其他 3 种分别是元组(Tuple)、集合(Set)和字典(Dictionary),它们具有不同的

学习笔记——斯坦纳树

斯坦纳树 斯坦纳树问题是组合优化问题,与最小生成树相似,是最短网络的一种。最小生成树是在给定的点集和边中寻求最短网络使所有点连通。而最小斯坦纳树允许在给定点外增加额外的点,使生成的最短网络开销最小。 百度百科 在图论里,一般用于解决形如: 给定一个连通图 \(G\),给定 \(k\) 个关键点,选取

软件设计模式系列之十八——迭代器模式

迭代器模式是一种行为型设计模式,它允许客户端逐个访问一个聚合对象中的元素,而不暴露该对象的内部表示。迭代器模式提供了一种统一的方式来遍历不同类型的集合,使客户端代码更加简洁和可复用。

Redis系列24:Redis使用规范

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓

运行在容器中Postgres数据库数据损坏后如何恢复?

前言 在使用 K8S 部署 RSS 全套自托管解决方案- RssHub + Tiny Tiny Rss, 我介绍了将 RssHub + Tiny Tiny RSS 部署到 K8s 集群中的方案. 其中 TTRSS 会用到 Postgres 存储数据, 也一并部署到 K8s 容器中. 但是最近, 由于

在线问诊 Python、FastAPI、Neo4j — 构建问题分类器

目录构建字典数据构建 Trie 字典树按实体组装字典问题分析 将问题进行分析,和系统已有的分类进行关联 构建字典数据 将构建的知识图片字典化, 用于后面对问题的解析,下图为症状的字典,其它字典同理 构建 Trie 字典树 将建字典数据,组装集合 cur_dir = '/'.join(os.path.

Redis系列23:性能优化指南

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓

【RocketMQ】Rebalance负载均衡总结

消费者负载均衡,是指为消费组下的每个消费者分配订阅主题下的消费队列,分配了消费队列消费者就可以知道去消费哪个消费队列上面的消息,这里针对集群模式,因为广播模式,所有的消息队列可以被消费组下的每个消费者消费不涉及负载均衡,而集群模式一个消息队列同一时间只能分配给组内的一个消费者进行消费。 Rocket

记一次 .NET某新能源MES系统 非托管泄露

一:背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我,说他们的程序有内存泄露,跟着我的错题集也没找出是什么原因,刚好手头上有一个 7G+ 的 dump,让我帮忙看下是怎么回事,既然找到我了那就给他看看吧,不过他的微信头像有点像 二道贩子,不管到我这里是不是 三道,该分析的还得要分析呀。😄😄😄 二:Wi

Trie字典

Trie树,又叫字典树,前缀树(Prefix Tree),单词查找树,是一种多叉树的结构. {"a","apple","appeal","appear","bee","beef","cat"} 深色表示接受态 关键字集合{"pool", "prize", "prepare", "preview",

行为型:迭代器模式

定义 迭代器模式提供一种方法按顺序访问一个聚合对象中的各个元素,而又不暴露该对象的内部表示。迭代器模式是目的性极强的模式,它主要是用来解决遍历问题。 es6 中的迭代器 JS原生的集合类型数据结构,有Array(数组)和Object(对象),在ES6中,又新增了Map和Set。四种数据结构各自有着自

【pandas小技巧】--随机挑选子集

在 `pandas` 中,如果遇到数据量特别大的情况,随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们更深入地了解数据,从而更好地进行数据分析和决策。 随机挑选子集的用途主要有: 1. 评估数据质量:随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们检查数据集的质量,以便进一步探索和挖掘数据。例如,我

【pandas小技巧】--反转行列顺序

反转`pandas` `DataFrame`的行列顺序是一种非常实用的操作。在实际应用中,当我们需要对数据进行排列或者排序时,通常会使用到Pandas的行列反转功能。这个过程可以帮助我们更好地理解数据集,发现其中的规律和趋势。同时,行列反转还可以帮助我们将数据可视化,使得图表更加易于理解。 除了常规

MongoDB 索引原理与索引优化

转载请注明出处: 1.MongoDB索引 索引通常能够极大的提高查询的效率, 如果没有索引, MongoDB 在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。这种扫描全集合的查询效率是非常低的, 特别在处理大量的数据时, 查询可以要花费几十秒甚至几分钟, 这对网站的性能是非常致命的

VUEX 的使用学习一

转载请注明出处: 一、Vuex是什么? 介绍:Vuex 是一个专为 [Vue](https://so.csdn.net/so/search?q=Vue&spm=1001.2101.3001.7020).js 应用程序开发的状态管理模式。它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态

VUEX 使用学习三 : mutations

转载请注明出处: 在 Vuex 中 store 数据改变的唯一方法就是提交 mutations。mutations里面装着一些改变数据方法的集合,这是Vuex 设计很重要的一点,就是把处理数据逻辑方法全部放在 mutations 里面,使得数据和视图分离。 通过这种方式虽然操作起来稍微繁琐一些,但是

docker swarm 使用详解

转载请注明出处: 1.docker swarm 的组成架构 一个基本的docker swarm 的架构如下: 它主要包含这几个核心组件: Manager节点(Manager Nodes): 管理节点是Swarm集群的控制中心,负责整个集群的管理和调度。Swarm可以有一个或多个Manager节点,其

docker service 与 docker stack

转载请注明出处: 1. Docker Service Docker Service(服务)是用于定义和管理单个容器服务的概念。它是在Docker Swarm集群中运行的容器实例,可以使用docker service命令进行操作。 创建服务: 使用docker service create命令可以创建