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...机制 智能适应的数据容器 ByteBuf在写入数据时，如果当前容量不足，会自动扩容。这个过程是经过精心设计的，以减少拷贝数据的次数，提高效率。扩容这个事儿，一般会根据实际情况来，就像咱们买东西，需要多少就加多少。比如说，如果发现内存有点紧张了，我们就可能选择翻倍扩容，这样既能保证内存的高效使用，又能避免总是小打小闹地一点点加，费时又费力。说白了，就是瞅准时机，一步到位，让内存既不浪费也不捉襟见肘。 java ByteBuf dynamicBuffer = Unpooled.dynamicBuffer(); dynamicBuffer.writeBytes(new byte[512]); // 当容量不够时，会自动扩容 4. 内存碎片控制 volatile与AtomicIntegerFieldUpdater的应用 Netty巧妙地利用volatile变量和AtomicIntegerFieldUpdater来跟踪ByteBuf的读写索引，减少了对象状态同步的开销，并有效地控制了内存碎片。这种设计使得并发环境下对ByteBuf的操作更为安全，也更有利于JVM进行内存优化。 结语：思考与探讨 面对复杂多变的网络环境和苛刻的性能要求，Netty的ByteBuf内存管理机制犹如一位深思熟虑的管家，细心照料着每一份宝贵的系统资源。它的设计真有两把刷子，一方面，开发团队那帮家伙对性能瓶颈有着鹰眼般的洞察力，另一方面，他们在实际动手干工程时，也展现出了十足的匠心独运，让人不得不服。深入理解并合理运用这些机制，无疑将有助于我们构建出更加稳定、高效的网络应用服务。下回你手里捏着ByteBuf这把锋利的小家伙时，不妨小小地惊叹一下它里面蕴藏的那股子深厚的技术功底，同时，也别忘了那些开发者们对卓越品质那份死磕到底的热情和坚持。

...ubernetes等容器编排系统的普及，微服务架构正逐步向更精细化、自动化方向发展。SpringCloud全家桶也在不断迭代升级，比如最新的Spring Cloud 2021.0.0版本中对OpenFeign进行了优化改进，增强了其在多环境部署、熔断限流等方面的稳定性与灵活性。 同时，社区也涌现出诸如gRPC、GraphQL等新的远程通信协议和技术方案。gRPC基于HTTP/2协议，利用ProtoBuf序列化方式实现高效、结构化的双向流式通信，对于高性能场景下的微服务间交互具有显著优势。而GraphQL则以其强大的查询能力及客户端驱动的数据获取模式，在前端与后端数据交互层面提供了更为灵活的设计思路。 因此，作为开发者，除了掌握SpringCloud OpenFeign这样的成熟框架外，关注行业前沿动态，适时引入适应业务需求的新技术，如深入研究gRPC、GraphQL的实际应用场景及最佳实践，将有助于我们在微服务架构设计与实现过程中更好地应对挑战，提升系统性能与开发效率。此外，对于服务治理、容错机制、链路追踪等方面的知识拓展，也是完善微服务技能树的重要组成部分。

...并注册至Spring容器中。此外，随着微服务架构的发展，多模块项目中映射文件路径处理也需要特别注意，确保在不同环境下能准确找到对应的XML资源。 另外，在持续集成/持续部署(CI/CD)场景下，Mybatis热加载功能成为解决此类问题的有效途径之一。当修改了映射文件后，Mybatis Plus等增强工具支持动态刷新Mapper，无需重启服务即可生效，大大提高了开发效率和系统的稳定性。 总的来说，针对Mybatis框架中的报错信息，开发者不仅要熟练掌握基本的配置技巧，还需紧跟技术发展潮流，灵活运用各种最佳实践和工具来应对复杂应用场景下的挑战，从而确保项目的高效稳健运行。

...们被包含在一个额外的容器元素里，就可以使用Fragment。在React中，Fragment有两种使用方式 , 短语法 <></> 和长语法 <React.Fragment></React.Fragment>。这种方式不仅有助于保持代码整洁，还可以避免一些因额外DOM节点引起的CSS或布局问题。

...，在未来发展中，随着容器技术（Docker、Kubernetes）以及无服务器架构(Serverless)的广泛应用，云端运维将更加便捷灵活，用户无需关心底层服务器细节，只需关注业务逻辑本身，这将进一步推动Linux面板向更高层次的云端化、智能化发展。 综上所述，无论是大型云服务商的运维产品升级，还是新兴运维工具及SaaS模式的应用，都揭示了云端化服务器管理正逐步成为行业发展的必然趋势，为用户提供更安全、便捷、高效的运维环境。

...ubernetes等容器编排系统的集成能力，对于已部署在大规模分布式环境下的用户来说，无疑是一次重要的升级选择。 然而，即使有着详尽的Upgrade Guide和稳定性的保证，从实际运维角度来看，任何一次服务发现工具的版本跃迁都需要严谨的评估和规划。为此，IT社区内多位专家建议，在进行Consul版本升级前，除了常规的功能测试、性能验证外，还应结合自身业务场景，考虑利用Canary Release（金丝雀发布）等现代部署策略，确保在新旧版本交替过程中业务连续性和稳定性不受影响。 另外，针对因版本更迭带来的API变更问题，《分布式系统架构设计》一书作者Martin Kleppmann曾指出，构建抽象化的服务接口层是解决此类问题的有效途径之一，这不仅可以隔离底层技术变化对上层应用的影响，也有利于在未来的技术选型中保持更大的灵活性。 综上所述，无论是紧跟Consul最新版本以利用其新特性提升服务效能，还是深挖兼容性问题背后的设计哲学，都要求我们作为技术实践者不断学习、适应并创新应对策略，从而在瞬息万变的技术浪潮中始终保持系统的健壮与高效运行。

...ubernetes等容器编排平台结合，通过StatefulSet实现自动化的集群部署与扩展，进一步提升了运维效率。 此外，对于寻求更高一致性保证的用户，可以关注新兴的开源项目如Redis或Cassandra，它们在提供内存级速度的同时，还具备更强的数据持久化能力和多数据中心同步功能。例如，Redis 6.2版本引入了客户端缓存、Stream数据结构改进等特性，为开发者提供了更多元化的缓存解决方案。 而在实际应用层面，有文章深入剖析了大型互联网公司在处理海量数据时如何借助分布式缓存系统进行架构优化，如淘宝、京东等电商平台利用Memcached集群有效缓解数据库压力，保障了业务高峰期的服务稳定性和用户体验。 综上所述，在掌握Memcached集群搭建的基础上，持续关注相关领域的技术创新和行业实践，能够帮助我们更好地应对复杂应用场景，提升系统性能和可用性。

...es和Docker等容器技术的广泛应用，一些集成Maven archetype的工具如Jenkins X开始崭露头角，它们能够结合云环境特点，通过自定义archetype自动化生成符合云原生规范的项目结构，实现持续交付和部署流水线的一体化构建。 对于希望深入研究Maven archetype并将其应用于实际工作中的开发者来说，可以关注以下资源： 1. Apache Maven官方文档，获取最新版本更新内容及最佳实践指南； 2. Spring Boot官方Archetype列表，学习如何创建并扩展自定义模板； 3. 关注DevOps领域中关于Maven archetype与云原生、持续集成/持续部署（CI/CD）实践的案例分享和技术文章； 4. 参与相关论坛和社区讨论，了解业界如何解决利用Maven archetype面临的复杂场景问题，不断提升自身技术水平和工作效率。

...ubernetes等容器编排系统的应用，使得Sqoop等大数据工具在云环境下的部署和管理更为便捷。部分云服务提供商已经提供预配置的Sqoop服务，用户无需关心底层基础设施细节，即可轻松实现数据的云端导入导出操作。 总之，对于持续关注数据集成领域发展的专业人士而言，除了掌握 Sqoop 的基础用法之外，还需紧跟行业发展趋势，了解最新的数据安全策略和技术动向，以应对复杂多变的业务场景需求。同时，通过深入了解并实践诸如Sqoop 2新特性、云环境部署策略以及数据安全方案等内容，将有力提升自身的数据处理能力与技术水平。

...va Servlet容器，用于部署Java应用程序，特别是基于Java EE的应用程序。它在Web开发中扮演着关键角色，提供了一个平台，使得Java应用能在Web服务器上运行，处理HTTP请求并响应。 ClassLoader , Java运行时环境中的一个重要组件，负责加载类和资源到JVM内存中。类加载器根据类名寻找并加载所需的类，如果没有找到，会导致ClassNotFoundError，如文章中提到的空指针异常，通常是由于类加载失败引起的。 Spring Boot , 一个开源框架，简化了现代企业级Java应用的初始搭建和开发过程。它通过自动配置和依赖注入，减少了开发者编写配置代码的工作量，同时支持模块化和快速部署。文章中提到的Spring Boot项目，通常涉及到Spring MVC的使用，其中类加载器在启动时负责加载Spring的组件和配置。 Parent First ClassLoader , Spring Boot中的一个类加载器策略，它首先从父类路径（通常是应用的类路径）中查找类，如果找不到，则会继续在子类路径（即Spring Boot自身的类路径）中查找。这种策略有助于防止类加载冲突，确保应用可以正常运行。 Application ClassLoader , Spring Boot中的另一个类加载器，它是独立于父类加载器的，允许开发者自定义应用的类加载行为。在Spring Boot项目中，它负责加载应用代码、Spring配置和模块化的依赖。 ComponentScan , Spring Boot中的一个功能，允许开发者指定哪些包或组件需要被自动扫描和注册。通过@ComponentScan注解，Spring Boot能够自动发现并管理应用中的各种Spring组件，如@Controller、@Service等。 Classpath , Java应用程序执行时搜索类文件的目录路径，包括JDK安装目录、用户自定义目录以及项目中的类库目录。类路径的设置直接影响类加载器能否找到所需的类。 Maven , 一个流行的Java项目构建工具，它负责管理和协调项目依赖，包括下载、构建和部署JAR文件。Maven的pom.xml文件是配置项目依赖和类路径的关键部分，确保类加载器能找到所有必要的类。 Java EE , Enterprise Edition（企业版）Java，一套全面的企业级Java技术标准，包括Servlet、JSP、EJB、JMS等。Tomcat作为Java EE的轻量级实现，支持这些技术的部署。 ModulePath , 在Spring Boot 3.0及更高版本中，引入的模块化系统中的概念，它定义了模块间的依赖关系和类加载顺序，有助于更好地管理大型项目中的类加载。

...ubernetes等容器编排系统中的角色也日益凸显。例如，阿里巴巴开源的Nacos项目就集成了ZooKeeper的核心功能，并在此基础上构建了一套更易于使用的动态配置管理和服务发现系统，为现代化的分布式任务调度提供了更为便捷的解决方案。 同时，考虑到ZooKeeper在高并发场景下可能会遇到性能瓶颈的问题，社区也在积极探索其替代品或优化方案。如etcd项目，它采用了Raft一致性算法，设计之初就充分考虑了大规模集群下的性能和扩展性需求，已经在很多大型分布式系统中承担起核心的协调职责，对于那些对任务调度性能有更高要求的场景来说，是一个值得关注和研究的方向。 另外，理论结合实践，深入理解和掌握ZooKeeper的工作原理及其实战技巧至关重要。除了官方文档外，还可以参考《从Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践》一书，该书详细解读了分布式一致性协议，并通过实例阐述了如何借助ZooKeeper解决实际工程问题，是深入理解并高效运用ZooKeeper进行任务调度乃至整个分布式系统设计的重要参考资料。

...ubernetes等容器编排平台与Consul的集成使用也越来越普遍。通过适配Kubernetes的服务发现机制，如使用Consul Connect作为Kubernetes的Service Mesh组件，可以在多维度上实现服务实例的健壮管理和故障恢复，有效避免服务实例频繁注销带来的负面影响。 此外，对于大规模分布式系统的运维实践，Google SRE团队在其著作《Site Reliability Engineering》中强调了服务注册表的稳定性和完整性对整个系统的重要性，并分享了一系列关于如何设计和实施可靠服务发现系统的最佳实践。这些内容不仅可以帮助我们更好地理解和应对Consul中的服务注销问题，也为构建高可用微服务架构提供了宝贵的经验参考。

...ubernetes等容器编排系统中，研究人员正尝试将ZooKeeper与Service Mesh结合，利用Istio等服务网格工具实现更智能的流量管理和节点负载均衡，以适应瞬息万变的应用场景和大规模集群环境。这种新的融合方案能够更好地处理网络延迟问题，通过精细化控制请求路由，显著提升系统的稳定性和性能表现。 此外，学术界也不断有新的研究成果涌现，比如改进的基于ZooKeeper的动态负载均衡算法，这类算法能实时响应系统负载变化，有效避免热点现象，提高资源利用率。同时，对于如何在大规模分布式系统中保障数据一致性与正确性的问题，一些学者提出借助Raft等一致性协议强化ZooKeeper的数据管理能力，从而在高并发场景下也能确保节点负载信息的准确更新与传播。 综上所述，随着技术的不断发展和应用场景的拓展，ZooKeeper节点负载均衡策略的研究与实践正逐步走向精细化、智能化。对于广大开发者而言，紧跟这些前沿动态，不仅有助于提升现有系统的性能与稳定性，更能为未来设计和构建更为复杂且高效的分布式系统奠定坚实基础。

...aScript 状态容器，提供可预测化的状态管理。在 dva.js 中，Redux 被用作核心的数据流方案，帮助开发者集中管理和维护应用的所有组件状态。通过单一不可变数据源（store），Redux 提供了明确的 actions、reducers 来处理状态变化，并允许时间旅行式的调试体验，使得复杂应用的状态控制变得清晰、易于理解和调试。 Redux-Saga , Redux-Saga 是 Redux 生态系统中的一款中间件，用于处理异步逻辑。在 dva.js 框架中，Redux-Saga 与 Redux 结合使用，让开发者能够以更直观的 saga 流程来编写异步操作。Saga 监听指定的 Redux actions，并触发相应的副作用（如网络请求或调用 API），然后根据返回结果发起新的 actions 更新 store，从而实现对异步流程的集中控制和管理。 Hot Module Replacement (HMR) , Hot Module Replacement 是一种 Webpack 等模块打包工具提供的特性，它允许在开发过程中热更新修改过的模块，而无需刷新整个页面。dva.js 通过 babel-plugin-dva-hmr 实现了 components、routes 和 models 的 HMR 功能，这意味着当开发者修改代码后，浏览器会自动替换并重新加载变动的部分，极大地提高了开发效率和实时预览体验。 插件机制 , 插件机制是一种软件设计模式，允许通过扩展添加新功能或改变现有行为。在 dva.js 中，插件机制体现在可以通过安装额外的插件（如 dva-loading）来增强框架的功能，无需手动重复编写特定业务逻辑。而在 umijs 中，完整的插件系统涵盖了从源码到生产的每个生命周期，开发者可以根据需求定制和安装各种插件，比如自动处理 loading 状态、支持 PWA、路由级按需加载等。 路由级按需加载 , 路由级按需加载是现代前端框架的一项性能优化技术，它允许应用程序仅在用户访问特定路由时动态加载对应的组件和资源。umijs 支持这种高级路由功能，意味着只有当用户导航到特定页面时，才会加载该页面所需的代码，有效减少了首屏加载时间和总体资源体积，提升了用户体验和应用性能。

...ubernetes等容器编排技术为Memcached提供了更为灵活的部署方案。通过自动扩缩容机制以及服务网格（如Istio）对网络流量的智能调度，可以更精确地调控Memcached集群资源，确保其在高负载下的稳定性和响应速度。 此外，开源社区也正在积极探索新一代缓存解决方案，如Redis Cluster和CockroachDB等，它们在设计之初就充分考虑了大规模分布式环境下的性能瓶颈问题，提供了一种可能替代或补充Memcached的选择。 综上所述，在实际运维中，我们不仅要深入理解并解决Memcached负载过高导致响应延迟的问题，还要紧跟技术发展趋势，适时引入新的技术和工具，以便更好地应对复杂多变的业务需求，持续优化系统性能。

...l-view里加一层容器包裹，并且使用子组件才会出现滚动效果 --><view class="nav-bar-wrap"><block v-for="(item,index) in navbarArr" :key="index"><view class="nav-bar-item" @click="onNavbarItem(item.id)" :id="item.id"><image :src="item.pic_url" /><text>{ {item.name} }</text></view></block></view></scroll-view></view><view class="slider"><view class="slider-inside .slider-inside-location" :style="{left:lefts}"></view></view></view></template><script>export default {name: "scroll",data() {return {lefts:0} },props: {navbarArr: {type: Array},left: {type: Number} },created: function(e) {console.log(this.left,"leftinfo")},methods: {onNavbarItem(id) {console.log(id)// const id = options.currentTarget.dataset.id// wx.navigateTo({// url: /pages/mysignup/mysignup?id=${id},// })},scroll(event) {let that = thisconsole.log(event)let scrollLeft = event.detail.scrollLeft;let scrllWidth = event.detail.scrollWidth - 375;// that.left = ${(scrollLeft) / scrllWidth 100}%// this.$emit("changeLeft",that.lefts)// 32是剩余要滑动的地方let newLeft = scrollLeft / scrllWidth 32that.lefts =newLeft + 'rpx'} }}</script><style>.all {position: relative;height: 330rpx;overflow: hidden;background: fff;}scroll-view {white-space: nowrap;}/ 去除滚动条 /::-webkit-scrollbar {display: none;width: 0;height: 0;color: transparent;}.nav-bar-wrap {display: flex;flex-flow: column wrap;height: 330rpx;}.nav-bar-item {width: 187.5rpx;display: flex;flex-direction: column;align-items: center;padding-top: 28rpx;}.nav-bar-item image {display: block;height: 90rpx;width: 90rpx;margin: 0;}.nav-bar-item text {margin-top: 5rpx;line-height: 32rpx;font-size: 25rpx;}.slider {position: relative;margin-left: 50%;/ left: 50%; /transform: translateX(-50%);width: 64rpx;height: 6rpx;border-radius: 3rpx;background: eee;}.slider-inside {/ transform: translateX(-50%); /width: 32rpx;height: 100%;border-radius: 3rpx;background-color: 11BEA7;}.slider-inside-location {position: absolute;/ left: 50%; /}</style> 使用组件：<template><view><scroll :navbarArr="navbarArr" :left="left" @changeLeft="changeLeft"></scroll></view></template><script>import scroll from "../../components/scroll.vue"export default {components:{scroll},data() {return {navbarArr: [{pic_url: '../static/images/ic_57@2x.png',name: '骨科',id: 1},{pic_url: '../static/images/ic_59@2x.png',name: '检验科',id: 2},{pic_url: '../static/images/ic_56@2x.png',name: '外壳',id: 3},{pic_url: '../static/images/ic_53@2x.png',name: '口腔科',id: 4},{pic_url: '../static/images/ic_54@2x.png',name: '猫科',id: 5},{pic_url: '../static/images/ic_52@2x.png',name: '内科',id: 6},{pic_url: '../static/images/ic_50@2x.png',name: '皮肤科',id: 7},{pic_url: '../static/images/ic_52@2x.png',name: '肾病',id: 8},{pic_url: '../static/images/ic_58@2x.png',name: '血透科',id: 9},{pic_url: '../static/images/ic_62@2x.png',name: '肾病',id: 10},{pic_url: '../static/images/ic_64@2x.png',name: '血透科',id: 11},],left:0.65625} },methods: {changeLeft(e){let that = thisthat.left = e} },}</script> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45584157/article/details/117958700。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...ker Swarm等容器编排系统中发挥着至关重要的作用。然而，在实际操作的时候，我们可能会遇到一个叫做“数据压缩错误”的小插曲。这篇东西，咱就以这个主题为核心，从原理的揭秘、原因的深度剖析，一路谈到解决方案，还会配上实例代码，来个彻彻底底的大讨论，保证接地气儿，让你看明白了。 1. Etcd的数据压缩机制简介 首先，让我们简单了解一下Etcd的数据压缩机制。Etcd这小家伙为了能更节省存储空间，同时还想跑得更快、更强悍，就选择了Snappy这个压缩算法来帮它一把，把数据压缩得更紧实。每当Etcd这个小家伙收到新的键值对更新时，它就像个认真的小会计，会把这些变动一笔一划地记在“事务操作”的账本上。然后呢，再把这一连串的账目整理打包，变成一个raft log entry的包裹。最后，为了省点空间和让传输更轻松流畅，Etcd还会把这个包裹精心压缩一下，这样一来，存储成本和网络传输的压力就减轻不少啦！ go // 这是一个简化的示例，展示Etcd内部如何使用Snappy压缩数据 import ( "github.com/golang/snappy" ) func compress(data []byte) ([]byte, error) { compressed, err := snappy.Encode(nil, data) if err != nil { return nil, err } return compressed, nil } 2. 数据压缩错误Datacompressionerror的发生原因 然而，数据压缩并非总是顺利进行。在某些情况下，Etcd在尝试压缩raft日志条目时可能会遇到"Datacompressionerror"。这通常由以下原因引起： - 输入数据不合规：当待压缩的数据包含无法被Snappy识别或处理的内容时，就会抛出此错误。 - 内存限制：如果系统的可用内存不足，可能导致Snappy在压缩过程中失败。 - Snappy库内部错误：极少数情况下，可能是Snappy库本身存在bug或者与当前系统环境不兼容导致的。 3. 遇到Datacompressionerror的排查方法 假设我们在使用Etcd的过程中遭遇了此类错误，可以按照以下步骤进行排查： 步骤一：检查日志 查看Etcd的日志输出，定位错误发生的具体事务以及可能触发异常的数据内容。 步骤二：模拟压缩 通过编写类似上面的代码片段，尝试用Snappy压缩可能出现问题的数据部分，看是否能重现错误。 步骤三：资源监控 确保服务器有足够的内存资源用于Snappy压缩操作。可以通过系统监控工具（如top、htop等）实时查看内存使用情况。 步骤四：版本验证与升级 确认使用的Etcd及Snappy库版本，并查阅相关文档，看看是否有已知的关于数据压缩问题的修复版本，如有必要，请及时升级。 4. 解决Datacompressionerror的方法与实践 针对上述原因，我们可以采取如下措施来解决Datacompressionerror： - 清理无效数据：若发现特定的键值对导致压缩失败，应立即移除或修正这些数据。 - 增加系统资源：确保Etcd运行环境拥有足够的内存资源以支持正常的压缩操作。 - 升级依赖库：如确定是由于Snappy库的问题引起的，应尽快升级至最新稳定版或已知修复该问题的版本。 go // 假设我们需要删除触发压缩错误的某个键值对 import ( "go.etcd.io/etcd/clientv3" ) func deleteKey(client clientv3.Client, key string) error { _, err := client.Delete(context.Background(), key) return err } // 调用示例 err := deleteKey(etcdClient, "problematic-key") if err != nil { log.Fatal(err) } 总之，面对Etcd中的"data compression error"，我们需要深入了解其背后的压缩机制，理性分析可能的原因，并通过实例代码演示如何排查和解决问题。在这个过程中，我们不光磨炼了搞定技术难题的硬实力，更是亲身感受到了软件开发实战中那份必不可少的探索热情和动手实践的乐趣。就像是亲手烹饪一道复杂的菜肴，既要懂得菜谱上的技术窍门，也要敢于尝试、不断创新，才能最终端出美味佳肴，这感觉倍儿爽！希望这篇文章能帮助你在遇到此类问题时，能够快速找到合适的解决方案。

...始集成类似功能，利用容器和Kubernetes环境中的元数据信息，智能判断并合并跨行日志。 实践中，对于那些涉及敏感信息或者需要深度挖掘业务逻辑的日志内容，精细化的多行合并策略更是必不可少。通过对日志结构进行深入理解并合理运用正则表达式，不仅可以确保数据分析结果的准确性和完整性，更能助力企业实现高效运维、故障排查及安全审计。 因此，理解和掌握在Logstash或其他日志处理工具中处理多行日志合并的方法，对于提升整个IT基础设施的数据洞察力具有重要的现实意义。在这个快速迭代的数字化时代，紧跟技术发展趋势，不断更新和完善日志管理实践，无疑将为企业带来更为显著的技术竞争优势。

...at等Servlet容器，提供自动配置功能和starter项目模板，使得开发者能够快速构建出独立运行、生产级别的基于Spring框架的应用程序。在本文中，SpringBoot作为单元测试的基础环境，与JUnit集成以实现对应用程序各个模块的自动化测试。 JUnit , JUnit是一个广泛应用于Java编程语言中的单元测试框架。它提供了一套注解和断言方法，允许开发者为代码编写可重复执行的测试用例，从而验证被测试代码的功能正确性、性能表现及异常处理能力。在文章中，JUnit是与SpringBoot集成的核心工具，用于编写和执行针对SpringBoot应用不同层次（如服务层、控制器层）的单元测试。 MockMvc , MockMvc是Spring Boot Test提供的一个模拟MVC测试工具，用于Web应用的Controller层接口测试。它可以创建并执行模拟HTTP请求，并对响应结果进行断言验证，无需启动完整的Web服务器即可完成对Controller层逻辑的隔离测试。在文中示例中，使用MockMvc可以模拟发送GET请求至/users/1，并检查返回的状态码是否符合预期，有效降低了测试复杂度，提高了测试效率。

...致的方式来遍历和操作容器。这种基于迭代器的抽象机制，不仅增强了代码的可重用性，而且提高了开发效率。通过范围基元，开发者可以轻松实现复杂的循环结构，无需编写冗长的迭代器代码。 再者，C++20的引入还强化了类型推断（Type Inference）的功能，使得在某些情况下，开发者不必明确指定类型信息，减少了代码量，提高了代码的可读性和简洁性。同时，这也降低了引入错误的可能性，有助于提高代码质量。 此外，C++20中还引入了对并发编程的支持，包括原子操作（Atomic Operations）、锁自由编程（Lock-Free Programming）等特性，使得C++在多线程和分布式计算领域更具竞争力。 总之，C++20的发布标志着C++在标准化与现代化道路上迈出了重要一步。这些新特性的引入不仅优化了现有代码的编写体验，也为未来的技术发展奠定了坚实的基础。随着C++社区的持续努力，我们有理由期待C++在未来能够继续引领编程语言的发展潮流，满足日益复杂和多样化的软件开发需求。

...bernetes作为容器编排的事实标准，其内置的服务发现机制也得到了广泛的关注和应用。Kubernetes通过Endpoints和Service资源对象，自动管理Pod的服务发现，使得服务实例能够在动态变化的集群环境中始终保持高可用性和透明的服务访问。 此外，对于服务注册与发现的容错性提升，业界也在不断探索和发展。例如，通过结合一致性算法（如Raft、Paxos等）和分布式存储系统来构建更强健、高一致性的注册中心，确保即使在网络分区或节点故障的情况下，服务信息仍能准确无误地同步和更新。 综上所述，服务注册与发现是分布式系统的核心挑战之一，而现代技术栈正不断为其提供更为高效、稳定且易于管理的解决方案，值得广大开发者和运维人员持续关注并深入学习实践。

...别人恶意篡改了本地的容器镜像 2.LimitRanger 此准入控制器将确保所有资源请求不会超过namespace级别的LimitRange（定义Pod级别的资源限额，如cpu、mem） 3.ResourceQuota 此准入控制器负责集群的计算资源配额，并确保用户不违反命名空间的ResourceQuota对象中列举的任何约束（定义名称空间级别的配额，如pod数量） 4.PodSecurityPolicy 此准入控制器用于创建和修改pod，并根据请求的安全上下文和可用的Pod安全策略确定是否应该允许它。 4.如何开启准入控制器 在kubernetes环境中，你可以使用kube-apiserver命令结合enable-admission-plugins的flag，后面需要跟上以逗号分割的准入控制器清单，如下所示： kube-apiserver --enable-admission-plugins=NamespaceLifecycle,LimitRanger … 5.如何关闭准入控制器 同理，你可以使用flag：disable-admission-plugins，来关闭不想要的准入控制器，如下所示： kube-apiserver --disable-admission-plugins=PodNodeSelector,AlwaysDeny … 6.实战：控制器的使用 1.LimitRanger 1)首先，编辑limitrange-demo.yaml文件，我们定义了一个cpu的准入控制器。 其中定义了默认值、最小值和最大值等。 apiVersion: v1kind: LimitRangemetadata:name: cpu-limit-rangenamespace: mynsspec:limits:- default: 默认上限cpu: 1000mdefaultRequest:cpu: 1000mmin:cpu: 500mmax:cpu: 2000mmaxLimitRequestRatio: 定义最大值是最小值的几倍，当前为4倍cpu: 4type: Container 2)apply -f之后，我们可以通过get命令来查看LimitRange的配置详情 [root@centos-1 dingqishi] kubectl get LimitRange cpu-limit-range -n mynsNAME CREATED ATcpu-limit-range 2021-10-10T07:38:29Z[root@centos-1 dingqishi] kubectl describe LimitRange cpu-limit-range -n mynsName: cpu-limit-rangeNamespace: mynsType Resource Min Max Default Request Default Limit Max Limit/Request Ratio---- -------- --- --- --------------- ------------- -----------------------Container cpu 500m 2 1 1 4 2.ResourceQuota 1)同理，编辑配置文件resoucequota-demo.yaml，并apply； 其中，我们定义了myns名称空间下的资源配额。 apiVersion: v1kind: ResourceQuotametadata:name: quota-examplenamespace: mynsspec:hard:pods: "5"requests.cpu: "1"requests.memory: 1Gilimits.cpu: "2"limits.memory: 2Gicount/deployments.apps: "2"count/deployments.extensions: "2"persistentvolumeclaims: "2" 2)此时，也可以查看到ResourceQuota的相关配置，是否生效 [root@centos-1 dingqishi] kubectl get ResourceQuota -n mynsNAME CREATED ATquota-example 2021-10-10T08:23:54Z[root@centos-1 dingqishi] kubectl describe ResourceQuota quota-example -n mynsName: quota-exampleNamespace: mynsResource Used Hard-------- ---- ----count/deployments.apps 0 2count/deployments.extensions 0 2limits.cpu 0 2limits.memory 0 2Gipersistentvolumeclaims 0 2pods 0 5requests.cpu 0 1requests.memory 0 1Gi 大家可以将生效后的控制器，结合相关pod自行测试资源配额的申请、限制和使用的情况 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/flq18210105507/article/details/120845744。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。