## GCN ## 通过 OpenKruise 实现大规模集群——镜像预热&部署发布加速实践 王思宇（酒祝） 阿里云容器服务 技术专家 OpenKruise author & maintainer  ## 目录 前言：OpenKruise 前言：OpenKruise 简介 01 为什么说人人都需要镜像预热 02 OpenKruise 是如何实现镜像预热的 03 如何通过镜像预热加速部署&发布 04 版本前瞻：原地升级与预热的结合 05 ## 第一部分 前言：OpenKruise 简介 ## “ Cloud Native & Kubernetes & Go GO ## OpenKruise  ## 第二部分 为什么说人人都需要镜像预热 ## Pod创建过程 用户的期望： • 极致弹性 • 秒级扩容 • 弹出即可用 ## 实际创建过程： create schedule attach/mount volume cni

## Python for Good >>> PyCon China 2022 Python分析alpha vaults策略 主讲人：代少飞－量化开发 Python  HELLO WORLD ## 个人简介 主要从事量化开发相关工作 8.6 days ## 大纲 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 ## 策略介绍 资金量有一定规模，进出中心化交易所，比较费力 第一个上线的 Uniswap v3 LP 策略 Uniswap v3 在 2021 年 5 月 5 日发布后两天，Charm 部署了其第三款产品：Uniswap v3 LP 操作策略——Alpha Vault，并且已经被证明是非常成功的产品：利润比 last_price=1900 入参 last_price 为上一次调整的值 说明： 默认 gap0_alter 为 3.19%（看事例说明） ## 出参 true 为应该调整 false 为不应该调整 ## 策略回测 原理： 统计一段时间每小时呆在价格区间的命中率，暂时不考虑小时流动性 区间下沿价格 $ p_{-1} $ 区间上沿价格 $ p_{-u} $ 选取每小时平均值p作为参考，区间命中率

基础篇：webpack 基础用法 03 | 基础篇：webpack 进阶用法 04 | 进阶篇：编写可维护的webpack 构建配置 05 | 进阶篇：webpack 构建速度和体积优化策略 06 | 原理篇：通过源码掌握webpack 打包原理 07 | 原理篇：编写 Loader 和插件 08 | 实战篇：React 全家桶 和webpack 开发商城项目 ## //huayang.qq.com/polyfill_service/v2/polyfill.min.js?unknown=polyfill&features=Promise,Map,Set ## 体积优化策略总结 Scope Hoisting Tree-shaking 公共资源分离 图片压缩 动态 Polyfill ## ☐ ☐ ☐ ☐ ## 扫码试看/订阅 《玩转webpack》

初识Harbor：云原生制品仓库服务 - 使用Harbor搭建私有制品仓库服务 - 资源隔离与多租户管理模型 - 制品的高效分发(复制、缓存与P2P集成) - 制品的安全分发(签名、漏洞扫描与安全策略) - 资源清理与垃圾回收 - 构建高可用(HA)制品仓库服务 - Harbor集成与扩展 - 路线图 - 参与贡献Harbor社区 ## 云原生与制品管理 $ ^{[1]} $ 云原 ## 系统 系统设置（鉴权模式等） 垃圾回收(GC) 内容复制 配额管理 扫描管理 用户管理 P2P预热管理 系统标签管理 系统级日志 ## 项目1 制品管理 访问控制(RBAC) Tag清理策略 Tag不可变策略 P2P预热策略 缓存策略 机器人账户 Webhooks 项目配置 项目标签管理 项目扫描器设置 项目级日志 项目N ![Image f/7/0/2f70fae250207b231ea5a2532a22e216/p11_3.jpg) 不同角色具有不同的访问权限，可以与其它用户系统集成 ## 制品的高效分发-复制 [1] 基于策略的内容复制机制：支持多种过滤器(镜像库、tag和标签)与多种触发模式（手动，基于时间以及定时）且实现对推送和拉取模式的支持 ![Image](/uploads/documents/2/f/7/0/

这两个命令用于操作 jemalloc，只在使用 jemalloc 的时候才有效。 ## LFU机制与hotkey Redis 4.0 新增了 allkey-lfu 和 volatile-lfu 两种数据逐出策略，同时还可以通过 object 命令来获取某个 key 的访问频度。 object freq user_key 基于 LFU 机制，用户可以使用 scan + object freq 来发现热点 标准版-单副本 ## 简介 标准版-单副本是云数据库 Redis 推出的一种新系列，采用单个数据库节点部署架构。与双副本版本相比，它只包含一个节点，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景使用。 ![Image](/uploads/documents/f/1/c/2/f1c24bdee2d6119946694e51a4c2aaad/p11_1 单副本版本只有一个数据库节点，节点出现故障时，系统会重新拉起一个 Redis 进程（没有数据），当节点故障业务自动切换完成后，应用程序需要将数据重新预热，以免对后端数据库产生访问压力冲击。 注意：由于单副本模式不能提供数据可靠性，节点故障后需要业务进行预热，如果是对数据可靠性要求较高的敏感性业务，不建议使用单副本版，可选用双副本高可用版。 对 Redis 协议兼容性要求较高的业务 标准版完全兼容

·2011年 百度电子商务事业部 ·有啊商城的开发 ·2010年毕业于中科院计算所 ## 美国点评 技术团队 ## Outline ·美团点评酒旅业务简介 ·基于用户画像的召回策略演进 ·基于L2R的排序策略优化 ·从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计 ·推荐在美团点评酒旅的应用实践 ## 人工智能应用 |CriticalDigital World|CriticalPhysical ae6238e03c8/p13_6.jpg) ## 基于用户画像的召回策略演进 ## 热销策略 基于Deal所在城市统计分城市热销  |分类|场景|召回策略| |---|---|---| |本地需求|常驻城市=浏览城市 (北京人浏览北京)|当地用户购买的热销POI| p15_2.jpg)  ## 热销策略 ## ·精确统计POI销量 •Deal -> POI •POI售卖数据不准 •客户端埋点 ![Image](/uploads/documents/f/1/e/8/f1e81

.... 491 11.11 学习率调度器 ..... 493 11.11.1 一个简单的问题 ..... 493 11.11.2 学习率调度器 ..... 495 11.11.3 策略 ..... 497 12 计算性能 12.1 编译器和解释器 ..... 503 12.1.1 符号式编程 ..... 504 12.1.2 混合式编程 ..... 506 12 适量的新概念，并提供可独立工作的例子——使用真实的数据集。这带来了组织上的挑战。某些模型可能在逻辑上组合在单节中。而一些想法可能最好是通过连续允许几个模型来传授。另一方面，坚持“一个工作例子一节”的策略有一个很大的好处：这使你可以通过利用我们的代码尽可能轻松地启动你自己的研究项目。只需复制这一节的内容并开始修改即可。 我们将根据需要将可运行代码与背景材料交错。通常，在充分解释工具之前，我们常常会 中获得奖励（reward）。此后新一轮循环开始，智能体接收后续观察，并选择后续操作，依此类推。强化学习的过程在图1.3.7中进行了说明。请注意，强化学习的目标是产生一个好的策略（policy）。强化学习智能体选择的“动作”受策略控制，即一个从环境观察映射到行动的功能。 图1.3.7: 强化学习和环境之间的相互作用 强化学习框架的通用性十分强大。例如，我们可以将任何监督学习问题转化为强化学习问题

运营人员在运营后台操作完成后，提交上线流程，流程发布后通过ZooKeeper的变化监控发送一个变化事件；SDK通过监听变化事件，拉取变化后的运营数据更新到本地。这里，为了防止这种监听机制失效，我们也做了一个兜底策略：每分钟定期进行一次数据同步。这样保证数据最迟一分钟内就能实现同步。对于SDK本地缓存，我们设计了监控上报机制，如下图所示：  由上图所示，AB框架使用Redis存储策略数据，key是Host字段，value是策略对象，包括策略类型、匹配区间和要分发的Upstream。策略的增删改查可以通过基于Nginx搭建的Web服务的API实现，运行时根据请求的Host字段从lua-shared-dict或Redis获取关联的策略，根据策略类型 （iprange/uidrange/uidsuffix/ui

业务运维 配置管理 镜像构建 服务定义 应用定义 通用运维平台 流程控制 校验审批 复杂发布策略 有状态应用自动化运维 搜索运维平台 定制流程控制 定制校验审批 复杂发布策略 持久数据管理 定制服务管理 数据库运维平台 定制流程控制 定制校验审批 复杂发布策略 持久数据管理 业务形态多样 运维链路复杂 应用定义标准缺失 (Kubernetes) 调度与集群管理 629880/p11_2.jpg) Advanced StatefulSet - 支持终态副本数保持 · 支持容器原地升级 · 保持 IP、卷 - 支持并发更新、容错暂停 - 支持镜像预热、按需下载镜像格式 ## 面向终态的风险控制 · 运维决策分散 - controllers – operators - rescheduler ♀ - kubelet Admission 资源竞争 容灾 稳定 负载均衡 节点负载感知 资源利用率预测 ## 规模化容器调度 · 丰富的调度策略 1. cpu分配策略 2. 应用/单机打散策略 3. 应用互斥/亲和策略 4. ..... Pod 调度规则 CR 调度策略中心 专家策略 Update if need APIServer Webhook 离线特征分析 ↓ 1. CPU精细化分配

’ alt=‘OCR图片’/> 核心场景2：流量防护与容错保障运行时稳定性 激增流量 激增流量导致系统CPU/Load飙高，无法正常处理请求 激增流量打垮冷系统（数据库连接未创建，缓存未预热） 消息投递速度过快，导致消息处理积压 不稳定服务依赖 慢SQL查询卡爆连接池 第三方服务不响应，卡满线程池 业务调用持续出现异常，产生大量的副作用 流量控制 保障接口流 拒绝或平滑，相当于安全气囊的作用结合性能压测进行核心接口容量评估，基于此来进行流控配置 ’ alt=‘OCR图片’/> 结合流量控制，轻松应对激增流量 毫秒级精确指标统计+多样化的流量控制策略+灵活的指标exporter扩展 令牌桶算法 Token Bucket （控制平均速率，但允许 burst） 漏桶算法 Leaky Bucket （实时速率恒定，起到削峰的作用） 排队论相关理论 HTTP请求参数、header等，甚至是代码里的任意变量。 e, b := sentinel.Entry(“my-service”, sentinel.WithArg(“key”, value)) 实现原理：热点淘汰策略（LRU/LFU）+ Token Bucket 流控 ’ alt=‘OCR图片’/> 自动熔断不稳定接口，避免级联故障 业务场景/痛点 业务高峰期，某些非核心的下游服务接口遇到性能瓶颈或网络问题，