标签获取 我们获取那些pods属于某个deployment时最先想到的可能是通过标签获取，其实这个是不准确的。因为标签并不是唯一的，也就是说不同deployment其实是能有相同标签的。 replicaSets获取 deployment 的产生pod流程如下: deployment->replica
https://www.cnblogs.com/leffss/p/14832023.html 容器的本质是一个进程，共享宿主机的内核。原以为修改了宿主机的内核参数容器中也会改，但实际上并不是这样，容器的内核参数可以和宿主机不同。 docker 修改内核参数 docker run -it --rm -
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/17109943.html 最新发现一个比较有意思的库ksniff，它是一个kubectl 插件，使用tcpdump来远程捕获Kubernetes集群中的pod流量并保存到文件或输出到wireshark中，发布网络问题定位。
https://www.cnblogs.com/punchlinux/p/16625590.html 阅读目录 配额类型 配额管理 Request 和 Limits limit-range配置： Pod未申请resource Pod申请资源 Quota资源限制 对每个命名空间的资源消耗总量提供限制（
http://www.5ityx.com/cate100/45070.html kubernetes限制pod的cpu和内存 1、在创建容器的配置文件中指定 spec: containers: - image: gcr.io/google_containers/serve_hostname imag
https://www.cnblogs.com/v-fan/p/13609124.html Kubernetes Pod调度说明 简介 Scheduler 是 Kubernetes 的调度器，主要任务是把定义的Pod分配到集群的节点上，听起来非常简单，但要考虑需要方面的问题： 公平：如何保证每个节点
## 系列文章 * [Cilium 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Cilium/) ## 前言 将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能. 但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用, 可以进一步提
定义一组 Pod 的访问规则 存在的意义 防止 Pod 失联（服务发现），Pod 重启后，IP会变 定义一组 Pod 访问策略，负载均衡 Pod 和 Service 关系 根据 label 和 selector 标签建立关联，实现 Pod 的负载均衡和服务发现，Service 或者Ingress 资
重定向Kubernetes pod中的tcpdump输出 最新发现一个比较有意思的库ksniff，它是一个kubectl 插件，使用tcpdump来远程捕获Kubernetes集群中的pod流量并保存到文件或输出到wireshark中，方便网络问题定位。使用方式如下： kubectl sniff h
System.IO命名空间下面有一个FileSystemWatcher，这个东西可以实现文件变动的提醒。需要监控文件夹变化（比如FTP服务器）的情形非常适用。 需要监控文件新建时，我们可以这么写： _fileSystemWatcher.Path = path; _fileSystemWatcher.
在有一个陈旧的系统的情况下，如果升级API可以优先使用微服务的形式，将数据库进行独立拆分，将原来的数据库原原本本地固定在旧系统中，然后在独立的微服务中运行与部署新系统。 如果原有的数据需要在更换结构的前提下在不同的版本的系统下进行共享，那可以使用数据库的卷影复制等功能。如果两个数据表的结构不完全一样
需求：.NET程序需要监控一个FTP上的文件变化并进行操作，在linux上使用原生目录时，不管怎么切换后台运行，总是会在一段时间运行后死掉。 方案：远程也不好debug，想了一下，干脆直接使用docker-compose运行，设置死了自动重启（restart=always）就完事了。 由于FTP与.
用了很多年的Rapid SCADA v5，现在官网已经推出了v6，就简单写一下有关v6的安装指南吧。 本指南面向Windows用户，不适用于linux用户 步骤 从官网下载Rapid SCADA最新的RC版本的v6，然后运行压缩包内的ScadaSetup.exe程序。 FAQ 提示端口占用 Rapi
最近AI自动生成技术文章和答案在圈子里面引起了很大轰动，Stack Overflow暂时拒绝接收GPT生成的结果。我也经常性地浏览或者编写博客，但是最近我使用new bing或者ChatGPT的过程中，我不需要再从博客中去一篇篇搜索相关的信息，AI会直接将答案展现给我，虽然答案也不一定完全正确，但是
本文属于OData系列 Introduction ODATA v4提出了新的聚合查询功能，这对于ODATA的基本查询能力（$expand等）是一个非常大的补充。ODATA支持的聚合查询功能，可以对数据进行统计分析，例如求和、平均值、最大/最小值、分组等。 聚合查询是通过$apply关键字实现的。使用
之前一篇博客已经写了有关AI在博客编写方面的优势与对未来博客的编写方面的思考。这篇文档我继续分享我在开发中的一个案例和相关的感想。 事件还原 我发现ChatGPT也可以帮助我编写OData，于是我也利用GPT帮助我编程。 OData如何将filter与apply字段联合使用？答案如下： GET /o
Intro EF Core支持多种方式处理具有继承关系的表，现在支持TPH、TPC（EF Core 7）、TPT，具体的实现方式可以参考官方文档和这篇文章。 大致总结一下不同的方式的区别： TPH：所有的类型都放在一张表中，使用discriminator字段用以区别不同的类型 TPT：不同的子类型有
对象文件存储服务(OSS)主要用于存储零散的文件，和直接存储到本地文件系统中相比，有以下的几个优势： 跨服务器可用 兼容Amazon S3 API 横向扩容 高可用 支持加密 MinIO就是一个高性能的文件服务，我们使用.NET来操作一下。 部署MinIO 最简单的办法，就是在Docker上运行Mi
序列（sequence）是 PostgreSQL 中的一种对象，用于生成自动递增的唯一标识符。通常，序列会与表的自增主键一起使用，以确保每个新插入的行都有一个唯一的标识符。在某些情况下，可能需要更新序列的值： 从另一个数据库中导入数据，自增列的值也从原来的数据中导入。导入的过程中，目标数据库的序列不
我习惯性使用OData，它的$expand与层级查询非常好用，这个功能非常依赖于数据库的导航属性，也就是外键结构。最近想着把一个单体的系统拆分为多个小系统，首先需要处理外键依赖的问题。 多个服务各自有各自的数据库，数据库层面并不互通，也就无法使用外键约束。 我使用EF Core来描述数据库的结构，有
