容器服务

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。

“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。

【云原生】Docker容器数据卷

Jenkins+GitLab自动化部署到Docker容器

容器方式搭建免费的表白网站（2022.9.25更新）

vsftp容器搭建+go开发web用户管理界面（更新于2022.02.23）

上一篇我们介绍了SpringFactoriesLoader。这一篇我接着来介绍一下Spring的另一个知识点，就是Spring容器的事件监听机制。

上一篇我们介绍了Spring IOC容器的启动过程以及bean的实例化过程，这一篇我们接着来学习另外一个知识点，就是Bean的生命周期，我们知道直接通过（new XX()）来创建的实例，当这个实例没有被引用时就会被垃圾回收机制回收，但是通过IOC容器实例化的Bean的生命周期又是如何呢？

今天我们来认识一下Spring IOC容器，本文主要介绍SpringIOC容器的核心要点以及其启动流程和实例化流程。

2023年，君不言容器技术则已，欲言容器则必称Docker，毫无疑问，它是当今最流行的容器技术之一，但是当我们面对海量的镜像与容器时，怎样快速精准的对海量容器进行管理和编排就又成了新的课题，此时，由Google开源的Kubernetes(读音\[kubə'netis\]，业界也有称其k8s的，但k8s其实就是文盲版的Kubernetes，只是因为k和s之间有8个字母)就应时而生了，它是一个开源的用于多个主机虚拟成一个云平台后进行容器资源管理和应用编排引擎，致力于让部署容器化应用简单并且高效，提供了应用的全生命周期管理，如应用部署，规划，更新，维护等机制。本次我们尝试在Win10/Mac系统下，

ZABBIX监控容器内的MySQL数据

docker容器设置镜像加速实战

docker容器设置ssh远程链接实战

docker 升级后或者重装后，启动容器提示：Error response from daemon: Unknown runtime specified docker-runc...

Docker-compose容器编排

TreeSet 要求存放的对象所属的类必须实现 Comparable 接口，该接口提供了比较元素的 compareTo()方法，当插入元素时会回调该方法比较元素的大小。TreeMap 要求存放的键值对映射的键必须实现 Comparable 接口从而根据键对元素进 行排 序。

本系列联合作者 容器服务 @谢石 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

本系列联合作者 容器服务 @谢石 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

本系列联合作者 容器服务 @谢石 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

我们知道，奉行长期主义的网络公司，势必应在软件开发流程管理体系上具备规范意识，即代码提交有CR(CodeReview)，功能测试上自动化，而功能发布讲究三板斧：灰度、监控、止血。灰度属于测试范畴，止血则是亡羊补牢，今天我们来聊聊监控，提起监控，就不得不提在DepOps(自动化运维)领域鼎鼎有名的Prometheus(普罗米修斯)，有人说这个开源系统的名字怎么有点如雷贯耳啊，没错，它的名字就是取自从宙斯手中为人类夺回圣火的古希腊神明普罗米修斯，而Prometheus的Logo恰恰就是奥林匹克圣火。Prometheus主要的功能就是可以无时不刻的监控所有部署在生产环境中的服务，如果服务出现问题则会

随着现代化产品研发的不断推进，我们会发现，几乎每个产品线都会包含功能各异的服务，而且服务与服务之间存在也会存在着错综复杂的依赖和被依赖关系，这就会带来一个世界性难题，项目部署的时候需要运维来手动配制服务之间通信的协议和地址，稍有不慎就会导致服务异常，同时如果服务器因为坏道或者其他原因导致更换物理机，重新部署新环境的成本也会非常之高。因此，我们就会寄希望于Docker这种的容器技术可以让我们构建产品所需要的所有的服务能够迅速快捷的重新部署，并且可以根据需求做横向扩展，且能够保证稳定的容灾性，在出现问题的时候可以利用守护进程自动重启或者启动容灾备份。

优化openGauss官方容器源码

云和恩墨发布openGauss 2.0.0 容器版

本文是《容器中的Java》系列文章之 4/n ，欢迎关注后续连载 :) 。