容器服务

在阿里云的不同region里，内网的镜像服务使用的域名是不同的（公网的是一样的），会带着region的名称。这时候，如果我们的应用需要在不同region的K8s集群部署，就会有些痛苦，如果在不同region使用不同的域名，日常维护上的工作量就增加了；如果使用同样的registry公网域名，日常对镜.

storage driver 和 data volume 是容器存放数据的两种方式，上一节我们学习了 storage driver，本节开始讨论 Data Volume。 Data Volume 本质上是 Docker Host 文件系统中的目录或文件，能够直接被 mount 到容器的文件系统中。

本文讲的是80/20定律：在生产环境中使用容器所能带来的收益【译者的话】二八定律又名80/20定律、帕累托法则（定律），它指出了在大部分情况下：多数努力，它们只能造成少许的影响；而少数的部分，它们造成主要的、重大的影响。

本文讲的是 这家初创企业专门寻找容器中的漏洞，这家新近重新起名的公司表示，只靠寻找已知问题并不能找到容器中的漏洞。

就在上月，Ghostcloud精灵云曾对外宣布旗下企业级容器云平台EcOS（Enterprise Container Operation System）已内置自研容器调度框架Newben和开源引擎Kubernetes，率先实现了“自研+开源”双容器调度引擎的融合。

我们已经学会构建自己的镜像了。接下来的问题是如何在多个 Docker Host 上使用镜像。 这里有几种可用的方法： 用相同的 Dockerfile 在其他 host 构建镜像。 将镜像上传到公共 Registry（比如 Docker Hub），Host 直接下载使用。

Kube Scheduler 源码分析 Kube Scheduler 是负责k8s 集群最终Pod 应该部署到哪台机器的决策者，本章来走读一下Scheduler 基本流程源码。 func NewSchedulerCommand() *cobra.

 1multiset中用equal_range来遍历所有的元素 #include <set> #include <iostream> using namespace std;   //multiset中存储的元素是不重复的 void main() {     multiset<int>

Hyperledger Fabric节点服务器对存储空间的消耗还是比较大的，在我实际生产体验的过程中，每一条请求数据大概仅2K左右，但实际占用空间远不止这点，每个节点都会对Block及链进行保存维护，也会将数据解析存储在本地，基本上1000万条数据会占用500G左右的空间。

风来了.fox 查看所有运行的容器 docker ps找到要进入的container id 然后用执行 docker exec -it container id /bin/bash 就会进到这个container 里面

ack-prometheus-operator就像一把瑞士军刀，包含非常丰富的功能，安装后会自动部署prometheus、grafana、alertmanager等组件，并会下发很多的监控相关的规则，包括metric采集规则、告警规则和grafana dashboard。

1. 简介 本文，我们来看一下 Spring 是如何解决循环依赖问题的。在本篇文章中，我会首先向大家介绍一下什么是循环依赖。然后，进入源码分析阶段。为了更好的说明 Spring 解决循环依赖的办法，我将会从获取 bean 的方法getBean(String)开始，把整个调用过程梳理一遍。

在Java中，我们想要保存对象可以使用很多种手段。我们之前了解过的数组就是其中之一。但是数组具有固定的尺寸，而通常来说，程序总是在运行时根据条件来创建对象，我们无法预知将要创建对象的个数以及类型，所以Java推出了容器类来解决这一问题。 Java的容器类分为List,Set,Queue和Map。我们也称它们为集合类(Collection)。 Java使用泛型来实现容器类，例如我们要使用顺序表这

两个简单的步骤可以将镜像大小从948 MB缩减到79 MB。

上一篇中我们介绍了为什么需要一个日志系统、为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点，相信DevOps、SRE、运维等同学看了是深有体会的。本篇文章单刀直入，会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活、功能强大、可靠、可扩容的日志系统。

本文讲的是.NET程序在Linux容器中的演变【编者的话】Linux容器技术已被开发人员所熟知，现在.NET程序可以跑在Docker容器中，这为以Windows中心的开发人员带来了好处。

本文介绍了使用阿里云容器服务部署运行bookinfo示例的过程，通过该实例可以了解istio的部分特性。

一.同步容器： 　　1.Vector容器实现了List接口，Vector实际上就是一个数组，和ArrayList类似，但是Vector中的方法都是synchronized方法，即进行了同步措施。保证了线程安全。

在前面的实验中，我们部署了多个副本的服务，本节将讨论如何滚动更新每一个副本。 滚动更新降低了应用更新的风险，如果某个副本更新失败，整个更新将暂停，其他副本则可以继续提供服务。同时，在更新的过程中，总是有副本在运行的，因此也保证了业务的连续性。

在《4.7 Eureka Server的高可用》中，我们构建了一个双节点的Eureka Server集群，本节我们使用Compose来编排这个Eureka Server集群。

Knative Eventing 0.6 版本已经于5月15号正式发布。相比于0.5版本，此次发布包含了一些重要特性及更新。针对这些新特性以及更新，我们如何快速、精准的定位主要技术点。本篇文章针对这些进行技术剖析，希望能让大家更好的理解此次发布的重点内容，并且以此展望一下 Knative Eventing 后续版本的发展。

包括 Dockerfile 在内的任何脚本和程序都会出错。有错并不可怕，但必须有办法排查，所以本节讨论如何 debug Dockerfile。 先回顾一下通过 Dockerfile 构建镜像的过程： 从 base 镜像运行一个容器。

大幅提高现有开发交付工作效率，加快交付速度，环境搭建-过去，流程搭建环境是先提交环境需求单，走审批流程，然后运维人员搭建虚拟机，安装中间件等，时间消耗在繁杂的流程审批和安装虚拟机中间件上。