容器服务

Queue用于模拟一种FIFO(first in first out)的队列结构。一般来说，典型的队列结构不允许随机访问队列中的元素。队列包含的方法为： 1. 入队 void add(Object o): 指定元素加入队列尾部 boolean offer(Object o)：同上，在有限容量队列中，此方法更好 2.

通过CodePipeline可以构建您的代码工作流模板，配置从应用编译到容器镜像构建和推送，再到Kubernetes应用的发布，打通代码应用发布全过程自动化。

本节开始学习 Prometheus Operator，它能监控集群本身的运行状态，比如 Kubernetes 的 API Server、Scheduler、Controller Manager 等管理组件是否正常工作，负荷是否过大等。

如何选择容器服务Kubernetes集群的网络插件

容器问世4年了，它终于逐渐褪去神秘光环。不过，真正运用自如并不是件容易的事情。 在将容器用于生产环境中的过程中，你是否有很多痛苦，是否踩过很多坑，要吐好多苦水？ 其实很大的一个问题在于，对于企业级生产环境，不能仅仅依靠‘盖世英雄’容器，还要准备相关的工具：从应用容器化开始，到CI/CD交付，再到镜像分发，最后才是容器运行。

上一节我们在 docker1 上的 MySQL 容器中使用了 Rex-Ray volume mysqldata，更新了数据库。现在容器已经删除，今天将演示在 docker2 中重新使用这个卷。 在 dokcer2 上执行如下命令，启动 MySQL 容器： docker run --name mydb_on_docker2 -v mysqldata:/var/lib/mysql -d mysql 新容器也使用相同的卷 mysqldata，不过这次不需要指定环境变量 MYSQL_ROOT_PASSWORD，因为密码已经保存到 mysqldata 里面了。

本文讲的是Docker容器：更小不一定更好，【编者的话】按正常逻辑来说，我们应该选择体积较小的Docker容器。然而事实是，体积小却并不一定能带来性能上的优势。本文将介绍一个使用了一个体积稍大一点的容器，从而将性能提高30倍以上的例子。

本文讲的是Docker容器的IO基准，【编者的话】本文主要介绍Docker容器IO基准的创建与测试。

随着 DockerCon 2017 欧洲站的会期越来越近，大会官网焕然一新，并公布了最新的大会议程。 大会官网地址：http://www.dockercon.com/

本文讲的是虚拟机比容器更安全？，理论上，是的。实际上，也许。

在上一节的例子中 volume container 的数据归根到底还是在 host 里，有没有办法将数据完全放到 volume container 中，同时又能与其他容器共享呢？ 当然可以，通常我们称这种容器为 data-packed volume container。

## 前言 在上一篇文章中，总结了Jenkins的罪与罚。从本文开始，我们将迈入Jenkins的源码学习部分。学习源码的方式有很多种，对于Jenkins而言，网上关于源码的学习非常有限，比较建议大家先阅读官方关于如何成为contributor的文档，了解大体的结构后再逐步深入。

Docker技术体系和生态在2016年得到飞速发展、成熟，在2016中国容器技术调研报告中也发现了国内绝大部分用户都在关注Docker，80%的用户都会考虑使用容器技术。本文将讲解如何利用资源编排快速搭建Docker Swarm模式集群。

## 前言 在本文中，将会通过一个简单的例子来介绍使用阿里云容器服务进行containerOps的实践与经验。 ## 第一个E2E的containerOps的例子 从DevOps的角度来讲，最核心的本质是从开发到部署的流程。传统的DevOps的流程大致的步骤如下。

如果把整个tomcat内核最高抽象程度模块化，可以看成是由连接器Connector和容器Container组成，连接器负责HTTP请求接收及响应，生成请求对象及响应对象并交由容器处理，而容器则根据请求路径找到相应的servlet进行处理。

本文介绍了JVM调优监控命令及其应用，包括JDK自带工具如jps、jinfo、jstat、jstack、jmap、jhat等，以及第三方工具如Arthas、GCeasy、MAT、GCViewer等。通过这些工具，可以有效监控和优化JVM性能，解决内存泄漏、线程死锁等问题，提高系统稳定性。文章还提供了详细的命令示例和应用场景，帮助读者更好地理解和使用这些工具。

本文介绍了如何搭建 Meteor 开发环境，包括全局安装 Meteor 工具和使用 Docker 镜像两种方法，以及创建和运行一个简单的 Meteor 项目的基本步骤。 Meteor 是一个全栈 JavaScript 框架，适用于构建实时 Web 应用程序。文章还提供了遇到问题时的解决建议和调试技巧。

本文详细解析了JVM类加载过程的关键步骤，包括加载验证、准备、解析和初始化等阶段，并介绍了元数据区、程序计数器、虚拟机栈、堆内存及本地方法栈的作用。通过本文，读者可以深入了解JVM的工作原理，理解类加载器的类型及其机制，并掌握类加载过程中各阶段的具体操作。

【8月更文挑战第12天】容器服务ASK初评

本文探讨了大数据技术与云计算的背景和发展，大数据的5V特征（量、速度、多样、复杂、不确定）及云计算的3S特点（服务、共享、可扩展）。两者相互依赖，云计算为大数据提供计算与存储资源。核心算法涉及分布式计算、数据挖掘和机器学习，如线性回归、逻辑回归等。通过代码示例展示了Hadoop的MapReduce、Scikit-learn的KNN和TensorFlow的线性回归应用。未来趋势包括数据量增长、实时处理、AI与ML集成及数据安全挑战。附录解答了大数据、云计算等相关问题。

容器服务ACK（阿里云容器服务 Kubernetes 版）是阿里云提供的一种托管式Kubernetes服务，帮助用户轻松使用Kubernetes进行应用部署、管理和扩展。本汇总收集了容器服务ACK使用中的常见问题及答案，包括集群管理、应用部署、服务访问、网络配置、存储使用、安全保障等方面，旨在帮助用户快速解决使用过程中遇到的难题，提升容器管理和运维效率。

Kube Queue：Kubernetes 任务排队的利器

新年首站丨阿里云云原生技术实践营完整议程公布！

原创自定义角色权限解决方案

构建智算时代的云原生应用平台，2023 云原生产业大会，阿里云在这里！

高光回眸：阿里云容器服务如何全面助力精彩亚运

业务完成`微服务改造（计算存储分离、控制数据分离）`，以`Kubernetes做运行时生命周期管理`， 并可以在`水平扩缩容`、`驱逐操作对业务无损`的云原生化改造

本实验指导您在容器服务Serverless版（以下简称 ASK）中，容器化部署大语言模型FastChat。

本实验介绍了如何在容器中配置环境遍历和共享文件

为了使其与最大数量的容器兼容，DEEPCE 是纯编写的sh，没有依赖性。如果可用，它将使用其他工具，例如 curl、nmap、nslookup 和 dig，但在大多数情况下不依赖于它们进行枚举。 枚举都不应该触及磁盘，但是大多数漏洞利用会创建新的容器，这将导致磁盘写入，并且一些漏洞利用会覆盖 runC，这可能具有破坏性，所以要小心！

活动回顾丨云原生开源开发者沙龙上海站（附 PPT)

了解驱动Docker的核心技术将让您更深入地了解Docker的工作原理，并有助于您更有效地使用该平台。

公共容器镜像，指可以从Docker Hub、quay.io 等公共容器镜像仓库获取的镜像，包括攻击者在内的任何人都可以创建公共镜像仓库，并上传恶意镜像，因此公共镜像存在很高的风险系数。 《Sysdig 2022 Cloud‐Native Security and Usage Report》报告显示，目前全球高达61%的镜像来自于公共镜像仓库，相比上一年上涨15%。

适配器（配接器）是 STL 中的六大组件之一，扮演着轴承、转换器的角色，使得 STL 中组件的使用更为灵活，比如 栈和队列 就是属于适配器而非容器，以及神秘的反向迭代器也属于适配器

本文介绍如何在ACK注册集群查看集群成本分析及集群成本分析的能力。