兼容并蓄广纳百川，Go lang1.18入门精炼教程，由白丁入鸿儒，go lang复合容器类型的声明和使用EP04
书接上回，容器数据类型是指一种数据结构、或者抽象数据类型，其实例为其他类的对象。 或者说得更具体一点，它是以一种遵循特定访问规则的方法来存储对象。 容器的大小取决于其包含的基础数据对象（或数据元素）的个数。Go lang中常用的容器数据有数组、切片和集合。
Docker中部署tomcat容器（三）
Docker中不存在tomcat镜像时可以先安装tomcat： 查找Docker Hub上的tomcat镜像：docker search tomcat
基于SpringCloud体系实现的一套支持云原生的分布式微服务架构，提供OAuth2/JWT权限认证、分布式事务、灰度、限流、链路追踪等功能，支持Docker容器化部署、镜像交付、K8S容器编排
lion是基于Spring Cloud体系实现的一套支持云原生的分布式微服务架构，为了让中小型公司解决当下技术瓶颈，快速将现有应用服务架构拆分改造为分布式微服务架构，进入 All-in-Cloud 时代，只需在本架构上进行相关业务开发即可，大大减少了分布式微服务架构的门槛，仅在本框架上做"减法"的目的，使架构师及开发人员不必过多的关注架构本身，只需专注于业务开发
如何灵活的更改微服务容器运行时的堆内存大小及环境变量
SpringBoot微服务打包容器启动运行时就会加载打包时设置的Jvm参数，当上线后监控到内存不足时需要调整参数时就要重新打包升级版本等一系列繁琐操作，那能不能只需要更改配置重启就能解决问题呢
面试必背之Spring和SpringMVC父子容器问题（父子容器污染）
🍅程序员小王的博客：程序员小王的博客 🍅 欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 🍅 如有编辑错误联系作者，如果有比较好的文章欢迎分享给我，我会取其精华去其糟粕 🍅java自学的学习路线：java自学的学习路线
C++STL【容器】详解 （全站最详细）
STL容器【保姆式教学】,主要针对STL中容器版块的详细教学。 STL的容器种类分为顺序性容器、关联式容器和容器适配器 vector(向量)、deque(双端队列)、list(双向循环链表)、stack(堆栈)、map(映射)
联网安装Docker容器
Docker 容器是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以以统一的方式打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何安装了docker引擎的服务器上（包括流行的 Linux机器、windows机器），也可以实现 虚拟化。容器是完全使用 沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,他们不依赖于任何语言、框架包括系统。
Docker（三）实战：-Docker部署Golang项目并关联Mysql容器
Dockerfile 文件是用于定义 Docker 镜像生成流程的配置文件，文件内容是一条条指令，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建；这些指令应用于基础镜像并最终创建一个新的镜像
【Docker】三 镜像容器常用命令
国内访问Docker Hub的速度很不稳定，有时甚至出现连接不上的情况。本节我们来为Docker配置镜像 加速器，从而解决这个问题。目前国内很多云服务商都提供了镜像加速的服务。 常用的镜像加速器有:阿里云加速器、DaoCloud加速器等。各厂商镜像加速器的使用方式大致类似， 笔者以阿里云加速器为例进行讲解。
全景剖析阿里云容器网络数据链路（六）—— ASM Istio
近几年，企业基础设施云原生化的趋势越来越强烈，从最开始的IaaS化到现在的微服务化，客户的颗粒度精细化和可观测性的需求更加强烈。容器网络为了满足客户更高性能和更高的密度，也一直在高速的发展和演进中，这必然对客户对云原生网络的可观测性带来了极高的门槛和挑战。为了提高云原生网络的可观测性，同时便于客户和前后线同学增加对业务链路的可读性，ACK产研和AES联合共建，合作开发ack net-exporter和云原生网络数据面可观测性系列，帮助客户和前后线同学了解云原生网络架构体系，简化对云原生网络的可观测性的门槛，优化客户运维和售后同学处理疑难问题的体验 ，提高云原生网络的链路的稳定性。
增效降本开源节流，2023年技术趋势前瞻(异步编程/容器技术)
2023初始，凛冬已至，疫情横跳， 环境繁复，君不见互联网大厂纷纷裁员，银根紧缩。这一切归结为两个字：成本。对于互联网企业来讲，除了最基本的工商财税，办公室、办公设备、人力、产品和公关等等，这一切都是成本。而在疫情因素侵入导致经济下滑的情况下，降本增效就已经成为2023开年很多企业管理者非常重视的 KPI指标，而降本也一定会成为2023年技术发展的一个必然趋势。
四位一体水溶交融,Docker一拖三Tornado6.2 + Nginx + Supervisord非阻塞负载均衡容器式部署实践
容器，又见容器。Docker容器的最主要优点就在于它们是可移植的。一套服务，其所有的依赖关系可以捆绑到一个独立于Linux内核、平台分布或部署模型的主机版本的单个容器中。此容器可以传输到另一台运行Docker的主机上，并且在没有兼容性问题的情况下执行。而传统的微服务架构会将各个服务单独封装为容器，虽然微服务容器化环境能够在给定数量的基础架构内实现更高的工作负载密度，但是，在整个生产环境中创建、监视和销毁的容器需求总量呈指数级增长，从而显著增加了基于容器管理环境的复杂性。
Win10系统下基于Docker构建Appium容器连接Android模拟器Genymotion完成移动端Python自动化测试
Python自动化，大概也许或者是今年最具热度的话题之一了。七月流火，招聘市场上对于Python自动化的追捧热度仍未消减，那么Python自动化到底能帮我们做些什么呢？ 第一，Python自动化可以避免熟练工种的重复工作，对于功能相对完整和成熟的软件，每发布一个新的版本，无论是大版本还是小版本，其中大部分功能和界面都几乎和上一个版本相似或完全相同，但所谓向上兼容，你不能因为新功能的产生而不对老版本功能进行测试工作，而这些老功能又在上一个版本上线时测过，所以这部分功能特别适合于自动化测试，从而可以让测试达到测试每个特征的目的。
浩若烟海事半功倍|利用Docker容器技术构建自动化分布式web测试集群Selenium Grid
“世界上有那么多城市，城市里有那么多的酒馆，可她，却偏偏走进了我的.....”，这是电影《卡萨布拉卡》中的一句著名独白，投射到现实生活中，与之类似的情况不胜枚举，这世界上有那么多的系统，系统中有那么多的浏览器，在只有一台测试机的前提下，难道我们只能排队一个一个地做兼容性测试吗？有没有效率更高的方法呢？为此我们提出一个更高效的解决方案：使用Docker+Selenium Grid。
