1.Deployment控制器详细信息中包含了其更新策略的相关配置.kubectl describe命令中输出的StrategyType.RollingUpdateStrategy字段等: root@kubernetes-master01:~# kubectl describe deploy sleep Name: sleep Namespace: default CreationTimestamp: Wed, 25 May 2022 15:03:14 +0800 Labels: <none>

最小就绪时间: 配置时,用户可以使用Deplpoyment控制器的spec.minReadySeconds属性来控制应用升级的速度.新旧更替过程中,新创建的Pod对象一旦成功响应就绪探测即被视作可用,而后即可立即开始下一轮的替换操作.而spec.minReadySeconds能够定义在新的Pod对象创建后至少要等待多久才会将其视作就绪,在此期间,更新操作会被阻塞.因此,它可以用来让Kubernetes在每次创建出Pod资源后都要等上一段时长后再开始下一轮的更替,这个时间长度的理想值是等到Pod对

kubelet 主要功能 Pod 管理 在 kubernetes 的设计中,最基本的管理单位是 pod,而不是 container.pod 是 kubernetes 在容器上的一层封装,由一组运行在同一主机的一个或者多个容器组成.如果把容器比喻成传统机器上的一个进程(它可以执行任务,对外提供某种功能),那么 pod 可以类比为传统的主机:它包含了多个容器,为它们提供共享的一些资源. 之所以费功夫提供这一层封装,主要是因为容器推荐的用法是里面只运行一个进程,而一般情况下某个应用都由多个组件构成的.

http://blog.csdn.net/janeky/article/details/17666409 上一次我们学习了如何将资源进行打包.这次就可以用上场了,我们来探讨一下手游资源的增量更新策略.注意哦,只是资源哦.关于代码的更新,我们稍后再来研究.理论上这个方案可以使用各种静态资源的更新,不仅仅是assetbundle打包的. (转载请注明原文地址http://blog.csdn.net/janeky/article/details/17666409) 原理 现在的手游安装有几种方式.一种

http://blog.csdn.net/janeky/article/details/25923151 这几个月公司项目非常忙,加上家里事情也多,所以blog更新一直搁置了.最近在项目开发上线过程中遇到了一些新问题,接下来的时间和大家多多探讨学习.大家在工作中遇到技术问题,或者有什么想分享的,欢迎多多探讨 ken@iamcoding.com. ----------------------------------------------------------------------------

分布式系统中一些主要的副本更新策略. 1.同时更新 类型A:没有任何协议,可能出现多个节点执行顺序交叉导致数据不一致情况. 类型B:通过一致性协议唯一确定不同更新操作的执行顺序,从而保证数据一致性 2.主从式更新 多个副本之间存在一个主副本(Master Replica),其他副本为从副本,这种称为主从更新策略.所有对数据的更新首先提交到主副本,再由主副本通知从副本进行数据更新.如果同时产生多个数据更新操作,由主副本决定不同更新操作的顺序. 类型A:同步方式 主副本等待所有从副本更新完成之后才确

原地址:http://blog.csdn.net/dingxiaowei2013/article/details/20079683 我们学习了如何将资源进行打包.这次就可以用上场了,我们来探讨一下手游资源的增量更新策略.注意哦,只是资源哦.关于代码的更新,我们稍后再来研究.理论上这个方案可以使用各种静态资源的更新,不仅仅是assetbundle打包的. (转载请注明原文地址http://blog.csdn.net/janeky/article/details/17666409) 原理 现在的手游

增量更新策略:通过一个“update key”比较流数据记录与目标表中的记录比较进行数据整合.具有相同“update key”的记录当相关联列不同时将被更新:在目标表中不存在的记录将被插入.这种方式用来操作记录的变化不需要记录的时候. IKM使用面向SQL编程的方法而不是通过逐行记录比较的方法来比较记录的不同.这种策略最常用的方法为把转换后的数据整合到I$表中,步骤: ①创建I$表,增加一个叫IND_UPDATE的列,用来标识这条记录是被插入还是被更新: ②把流数据插入到I$表中,所有的源数据被

版权声明: https://blog.csdn.net/janeky/article/details/25923151 这几个月公司项目非常忙.加上家里事情也多,所以blog更新一直搁置了. 近期在项目开发上线过程中遇到了一些新问题,接下来的时间和大家多多探讨学习. 大家在工作中遇到技术问题,或者有什么想分享的,欢迎多多探讨 ken@iamcoding.com. -------------------------------------------------------------------

最近梳理了下游戏流程.恩,本来想写下,但是,还是看前辈的吧 版权声明: https://blog.csdn.net/janeky/article/details/17666409 上一次我们学习了如何将资源进行打包.这次就可以用上场了,我们来探讨一下手游资源的增量更新策略.注意哦,只是资源哦.关于代码的更新,我们稍后再来研究.理论上这个方案可以使用各种静态资源的更新,不仅仅是assetbundle打包的. (转载请注明原文地址http://blog.csdn.net/janeky/article

http://blog.csdn.net/janeky/article/details/17666409 =============================================== 资源需要加密的话,采用lz4加密 =============================================== 上一节在这:http://blog.csdn.net/janeky/article/details/17652021  建议看看,根据版本打包AB 上一次我们学习了如何

1.缓存更新策略 1.LRU/LFU/FIFO算法剔除:例如maxmemory-policy 2.超时剔除,过期时间expire,对于一些用户可以容忍延时更新的数据,例如文章简介内容改了几个字 3.主动更新:代码控制生命周期,对于一些必须实时更新的数据,例如金额 策略 一致性 维护成本 LRU/LFU/FIFO算法剔除 最差 低 超时剔除 较差 低 主动更新 强 高 2.缓存粒度问题 1.通用性:全量属性最好 2.占用空间:部分属性最好 3.代码维护:表面上看全量属性最好 大部分应用来说都是缓存

问题描述 我的deployment有单个pod,我的自定义docker镜像如下: containers: - name: mycontainer image: myimage:latest 在开发过程中,我想推送新的最新版本并更新Deployment.无法明确定义tag/version并为每个构建增加它,并且无法找到如何做到这一点: kubectl set image deployment/my-deployment mycontainer=myimage:1.9.1 问题回答 配置标签更新触发

一.双写一致性 双写一致性,也就是说 Redis 和 mysql 数据同步 双写一致性数据同步的方案有: 1.先更新数据库,再更新缓存 这个方案一般不用: 因为当有两个请求AB先后更新数据库后,A应该先更新缓存,但是因为网络原因,B却先更新了缓存,导致了脏数据,所以不考虑用. 2.先删缓存,再更新数据库 这个方案也不是很好: 缓存删了,数据库还没存完,又来了一个请求,又去数据库拿,然后缓存又有了(在存数据的时候,请求来了,缓存不是最新的) 3.先更新数据库,再删缓存 推荐用这个方案: 更新了数据

前言 最近在使用mybatis-plus做项目的时候,发现使用updatById方法的时候,更新某个字段时候出现了问题,一般业务操作都是更新不为空的字段,结果发现更新了所有字段,这是由于mybatis-plus全局的更新策略导致的,我们可以通过相应全局配置来解决 看官方文档可知,数据库全局配置策略有三种,分别是查询策略,更新策略,和添加策略 点击这里进入官方文档 全局数据库策略配置 配置 #全局策略 mybatis-plus.global-config.db-config.update-stra

在业务初始阶段,流量很少的情况下,通过直接操作数据是可行的操作,但是随着业务量的增长,用户的访问量也随之增加,在该阶段自然需要使用一些手段(缓存)来减轻数据库的压力:所谓遇事不决,那就加一层. 在当前技术栈中,redis当属缓存的第一梯队了,但是随着缓存的引入,业务架构和问题也随之而来. 缓存好处: 降低后端负载 提高读写效率,降低响应时间 缓存成本: 数据一致性成本 代码维护成本 运维成本 场景选择 缓存更新策略 内存淘汰: redis自动进行,当redis内存达到咱们设定的max-memer

问题描述 做过Android开发的人都遇到过这样的问题:随着需求的变化,某些入口界面通常会出现 UI的增加.减少.内容变化.以及跳转界面发生变化等问题.每次发生变化都要手动修改代码,而入口界面通常具有未读信息提醒这样的“小红点”逻辑:一旦UI变化,“小红点”逻辑也要重新计算.如果不同的RD来维护这些代码,耦合性非常高,出错概率也很大.本文以自选股的个人页卡为例(界面如下图所示),并给出了一套方案来解决动态更新UI的问题以及更好的解决未读提醒的逻辑. 旧的方案(Phase out) (1)对于UI

问题描述 我的deployment有单个pod,我的自定义docker镜像如下: 123 containers: - name: mycontainer image: myimage:latest 在开发过程中,我想推送新的最新版本并更新Deployment.无法明确定义tag/version并为每个构建增加它,并且无法找到如何做到这一点: 1 kubectl set image deployment/my-deployment mycontainer=myimage:1.9.1 高票回答 您可

/* 之前的思想是用回溯的方式进行颜色的更新的!如果用回溯的方法的话,就是将每一个节点的颜色都要更新 通过子节点的颜色情况来判断父节点的颜色情况 !这就是TLE的原因! 后来想一想没有必要 !加入[a, b] 区间有p管辖,那么tree[p]的颜色值就是[a, b]所有点的颜色值! 如果[a,b]的子区间[c,d]没被跟新,那么tree[p]也是[c,d]的值! 否则,在更新[c,d]区间的时候,一定会经过 p 点!然后由上到下更新p<<1 和 p<<1|1 的值! 当找到[c,d

神经网络训练过程中,根据每batch训练数据前向传播的结果,计算损失函数,再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数,在参数更新过程中使用到一个学习率(learning rate),用来定义每次参数更新的幅度. 过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间,过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动,导致网络不能收敛.实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率,可以兼顾训练效率和后期的稳定性. 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率