容器服务

一个完整的业务实现想要基于 Serverless 模型来开发的话可能会分解成多个 Serverless 模块，每一个模块单独通过 Knative 的 Serving 部署，那么这些不同的 Serving 之间就需要调用链进行事务的串联。

1. 简介 本篇文章是上一篇文章（创建单例 bean 的过程）的延续。在上一篇文章中，我们从战略层面上领略了doCreateBean方法的全过程。本篇文章，我们就从战术的层面上，详细分析doCreateBean方法中的一个重要的调用，即createBeanInstance方法。

本文讲的是Docker Swarm：经济高效的容器调度【编者的话】本文探讨了几种容器调度策略，并以内存约束为例，讨论了如何利用Docker Swarm，通过资源约束实现容器的合理调度。其中，对容器资源的约束，包括硬约束和软约束，硬约束是指内存资源的实际限制条件，而软约束则是当服务器实际内存资源有足余时，容器可自由使用，一旦内存资源有所紧缺，则约束开始生效。

前言 选择阿里云的容器服务，主要原因是公司主要业务基本都运行在阿里云上。相较自建 kubernetes 集群，容器服务的优势在于部署相对简单，与阿里云 VPC 完美兼容，网络的配置相对简单，而如果使用 kubeadmin 安装部署 kubernetes 集群，除了众所周知的科学上网问题，还有一系列的问题，包括 etcd 、 scheduler 和 controller-manager 的高可用问题等。

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。

开源项目CRI-O（https://github.com/kubernetes-incubator/cri-o），即之前的OCID，旨在不依赖传统容器引擎的前提下，使开源Kubernetes调度框架可以管理和启动容器化的工作负载。

　　当当当当当当当，本来打算出去浪来着，想想还是把这个先一起写完吧，毕竟这篇的主角跟我一样是一个超级偷懒的角色——LinkedHashSet，有多偷懒？看完你就知道了。 　　本篇将从以下几个方面对LinkedHashSet进行介绍： 　　1、LinkedHashSet中的特性 　　2、LinkedHashSet源码分析 　　3、LinkedHashSet应用场景 　　本篇预计需要食用10分钟，快的话五分钟也够了，完全取决于各位看官心情。

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。

DevOps的方法论已经广泛应用到各种有开发，测试，运维团队的场景中，实际落地案例下在资源编排，容器集群管理，镜像仓库管理，容器服务监控上有大量的技术平台和技术栈组合。结合CloudCare在大量企业客户场景下的实际案例，本文整理输出了我们的技术白皮书。

service 的容器副本会 scale up/down，会 failover，会在不同的主机上创建和销毁，这就引出一个问题，如果 service 有要管理的数据，那么这些数据应该如何存放呢？ 选项一：打包在容器里。

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。

Northern Trust（美国北方信托），一家总部位于美国伊利诺伊州芝加哥市、已有128年历史的金融服务公司。在 DockerCon 2017大会上，Northern Trust公司中间件部门经理 Rob Tanner 分享了他们是如何使用 Docker 企业版 (EE) 来实现传统应用程序的现代化，使其更快、更安全、更高效。

概念上，数组（Array）近似于List，它也是一个排序和索引的集合，可以用索引访问。主要的不同在于数组的长度是固定的，不能动态扩展。在Java Collections框架中，数组和List可以通过Arrays.asList()和List.toArray()方法相互转换。

排查过很多次pod网络有问题的场景 ，一直没太弄明白，pod内的网络报文怎么抓，今天遇到一个liveness健康检查失败的问题，liveness是kubelet去访问pod（发生get请求）来确认的，那么对应的访问日志在pod内是可以看到的，因此可以尝试抓包排查，但是pod并不能简简单单的使用tc.

原文:零元学Expression Blend 4 - Chapter 12 用实例了解布局容器系列-「Viewbox」 本系列将教大家以实做案例认识Blend 4 的布局容器，此章介绍的布局容器是Blend 4 里的-「Viewbox」； 以及加码赠送安装扩充元件-「Silverlight Toolkit」。

上一节我们准备好了 macvlan 的实验环境，今天在 host1 和 host2 中创建 macvlan 网络 mac_net1： 注意：在 host2 中也要执行相同的命令。

Health Check 让应用在 Scale Up 的过程中平滑地完成准备阶段，比如加载缓存数据，连接数据库。

本文讲的是无需容器运行就能对其进行漏洞扫描的技术，容器可追溯到1979年的chroot命令，但Docker的出现让该技术的流行度和可用性有了指数级增长。任何技术一旦流传开来，必然也就成了攻击的目标。

和过去相对，应用容器技术给保险客户解决最大的痛点是什么？

一、set和multiset基础 set和multiset会根据特定的排序准则，自动将元素进行排序。不同的是后者允许元素重复而前者不允许。 需要包含头文件： #include set和multiset都是定义在std空间里的类模板： 1 template 4 class set 1 template 4 class multiset   只要是可复赋值、可拷贝、可以根据某个排序准则进行比较的型别都可以成为它们的元素。

在做web项目开发中，尤其是企业级应用开发的时候，往往会在工程启动的时候做许多的前置检查。 比如检查是否使用了我们组禁止使用的Mysql的group_concat函数，如果使用了项目就不能启动，并指出哪个文件的xml文件使用了这个函数。

Calico 默认的 policy 规则是：容器只能与同一个 calico 网络中的容器通信。本节讨论如何定制 policy。 calico 能够让用户定义灵活的 policy 规则，精细化控制进出容器的流量，下面我们就来实践一个场景： 创建一个新的 calico 网络 cal_web 并部署一个 httpd 容器 web1。

在 Knative Eventing 如果事件处理过程出现异常，如何进行排查？本文通过一个实际中遇到的事件处理异常 issue 的角度， 介绍了事件排查处理方式。

容器服务实现完整分批发布。

本节我们自己打包一个docker镜像并发布到官方的镜像仓库中。这样任何人只需执行以下命令：docker run -d -p 3000:3000 finleyma/express 就可以访问一个简单的express程序了。

在Spring IoC容器的设计中，两个主要容器系列 实现BeanFactory接口的简单容器系列 这系列容器只实现了容器的最基本功能 ApplicationContext应用上下文 作为容器的高级形态而存在。

本节书摘来自华章社区《Spring技术内幕》一书中的第2章，第2.5节容器其他相关特性的设计与实现，作者：计文柯，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

     docker容器一旦启动，参数就无法改变，生产环境中最常变的就是端口映射，为了解决这个问题，那么首先就要规划好，本文列出了两种端口规划方案，如果后续维护中出现了要增加端口映射的场景，本文也给出了动态端口映射扩容方案。

Rex-Ray 是一个优秀的 Docker volume driver，本节将演示其安装和配置方法。 Rex-Ray 以 standalone 进程的方式运行在 Docker 主机上，安装方法很简单，在需要使用 Rex-Ray driver 的主机 docker1 和 docker2 上运行如下命令： curl -sSL https://dl.

前面我们完成了 Calico 网络的部署并运行了容器，今天将讨论 Calico 的连通性。测试一下 bbox1 与 bbox2 的连通性： ping 成功，数据包流向如下图所示。

在前面以Docker项目为例，一步步剖析了Linux容器的具体实现方式。通过这些应该明白：一个“容器”，实际上是一个由Linux Namespace、Linux Cgroups和rootfs三种技术构建出来的进程的隔离环境。

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上一节我们搭建好实验环境，配置并运行了consul，今天开始创建 overlay 网络。 在 host1 中创建 overlay 网络 ov_net1： -d overlay 指定 driver 为 overaly。