可以在没有用户介入的情况下自动提交所需要的后续请求。客户端应当自动监测无限循环重定向（例如：A->A，或者A->B->C->A），因为这会导致服务器和客户端大量不必要的资源消耗。按照 HTTP/1.0 版规范的建议，浏览器不应自动访问超过5次的重定向。 300 被请求的资源有一系列可供选择的回馈信息，每个都有自己特定的地址和浏览器驱动的商议信息。用户或浏览器能够自行选择一个首选的地址进行重定向。 除非这是一个 HEAD 请求，否则该响应应当包括一个资源特性及地址的列表的实体，以便用户或浏览器从中选择最合适的重定向地址。这个实体的格式由 Content-Type 定义的格式所决定。浏览器可能根据响应的格式以及浏览器自身能力，自动作出最合适的选择。当然，RFC 2616规范并没有规定这样的自动选...阅读全文
减轻用户迁移到 K8S 的负担。 目前 UK8S 插件还属于正在整理开源的阶段，还没有正式的发布，但我们已经小范围的开放了代码，把我们的插件代码分发给到很多用户，但公开的开源，我们希望做的更加规范一点再进行，因为我们的插件还在不断的迭代中，有一天我们觉得达到一定程度的稳定了，我们就会进行公开开源。 记者：你认为未来 K8S 以及容器的技术方向上比较值得重点关注的技术点是什么？ 叶理灯：虚拟化容器。未来的方向我们相信是 Serverless，这个也是云计算应该做的，持续地为了用户提高效率和降低成本。刚才我也说了，现在用户使用 K8S 还是有资源管理的负担的，不是完全的面向应用来运维，所以需要解决这个问题，让计算节点对用户透明。用户通过 Docker 镜像和配置文件就可以把一个应用跑起来，而不用...阅读全文
对于云主机与云主机之间，只有轻微差异（小包场景下，pps 会有 3~5% 损耗），而且Pod网络性能各项指标(吞吐量，包量，延迟等)不会随着节点规模增大而削减。而Flannel UDP，VXLan模式和Calico IPIP的模式存在明显的性能消耗。Pod能直通公有云和物理云。对于使用公有云和物理云的用户而言，业务上K8S少了一层障碍，多了一份便利。而Flannel的host gw模式下，容器无法访问公有云和物理云主机。 而CNI的工作流程如下所示。 创建Pod网络过程： 删除Pod网络过程： Pod IP 消失问题的排查与解决 为了测试CNI插件的稳定性，测试同学在UK8S上部署了一个CronJob，每分钟运行一个Job任务，一天要运行1440个任务。该CronJob定义如下...阅读全文
（Kubernetes中的节点指服务器）负责管理集群的状态。 它运行Etcd ，它在将工作负载调度到工作节点的组件之间存储集群数据。 两个工人节点 工作节点是运行工作负载 （即容器化应用程序和服务）的服务器。 一旦工作人员分配了工作负载，工作人员将继续运行您的工作负载，即使主计划在调度完成后停止工作也是如此。 通过添加工作人员可以增加群集的容量。 完成本指南后，如果群集中的服务器具有足够的CPU和RAM资源供应用程序使用，您将拥有一个可以运行容器化应用程序的集群。 几乎任何传统的Unix应用程序（包括Web应用程序，数据库，守护程序和命令行工具）都可以进行容器化，并在集群上运行。 群集本身将在每个节点上消耗大约300-500MB的内存和10％的CPU。 设置群集后，您将向其部署Web服务器Nginx ，以确保它...阅读全文
工作程序。 第5步 - 设置工作节点 将工作程序添加到集群涉及在每个集群上执行单个命令。 此命令包括必要的群集信息，例如主服务器API服务器的IP地址和端口以及安全令牌。 只有传入安全令牌的节点才能加入群集。 导航回您的工作区并创建一个名为workers.yml的剧本： nano ~/kube-cluster/workers.yml 将以下文本添加到文件中以将工作程序添加到集群：〜/ KUBE群集/ workers.yml - hosts: master become: yes gather_facts: false tasks: - name: get join command shell: kubeadm token create --print-join-command...阅读全文
度，Dapr在Actor运行时中提供了许多功能，包括并发控制，状态管理，生命周期管理如Actor的激活/停用以及用于唤醒Actor的Timer(计时器)和Reminder(提醒)。这些功能同样也是通过API的方式予以提供。 调用Actor 方法：POST/GET/PUT/DELETE http://localhost:3500/v1.0/actors/
统资源，所以，随着客户端的增多，其性能也就越差。 而边缘触发，由于监控的是FD的状态变化，所以整体的系统通知并没有那么频繁，高并发下整体的性能表现也要好很多。但是由于此模式下，用户需要积极的处理好每一笔数据，带来的维护代价也是相当大的，稍微不注意就有可能出错。所以使用起来须要非常小心才行。 至于二者如何抉择，诸位就仁者见仁智者见智吧。 行文到这里，关于epoll的讲解基本上完毕了，大家从中是不是学到了很多干货呢？ 由于从netty研究到linux epoll底层，其难度非常大，可以用曲高和寡来形容，所以在这块探索的文章是比较少的，很多东西需要自己照着man文档和源码一点一点的琢磨（linux源码详见eventpoll.c等）。这里我来纠正一下搜索引擎上，说epoll高性能是因为利用mmap技...阅读全文
