Kubernetes 入門小結 上述這些元件是 Kubernetes 系統的核心元件,它們共同構成 Kubernetes 系統的框 架和運算模型。透過對它們進行靈活組合,使用者就可快速、方便地對容器叢集進 行配置、建置和管理。 除了以上核心元件,在 Kubernetes 系統中還有許多可供配置的資源物件,例如 LimitRange、ResourceQuota。另外,一些系統內部使用的物件 Binding、Event 網路,通常有下列問題需要回答,如圖 2.17 所示。 有哪些開源的元件支援 Kubernetes 的網路模型? 外部如何存取 Kubernetes 的叢集? Kubernetes 的網路元件之間是如何通訊的? Docker 自身的網路模型和限制? Docker 背後的網路基礎是什麼? Kubernetes 的網路模型是什麼? 圖 2.17 Kubernetes 常見問題 在本節將分別回答這些問題, 在本節將分別回答這些問題,然後透過一個具體的試驗,將這些相關的知識串聯在 一起。 2.5.1 Kubernetes 網路模型 Kubernetes 網路模型設計的一個基礎原則是:每個 Pod 都擁有一個獨立的 IP 位址, 而且假設所有 Pod 都在一個可以直接連線的、扁平的網路空間中。所以不管它們是 否運行在同一個 Node(Host 主機)中,都要求它們可以直接透過對方的 IP 進行存 取。設計這個原則的0 码力 | 12 页 | 2.00 MB | 1 年前3
Comprehensive Rust(繁体中文)x_axis(x: i32) -> &(i32, i32) { let point = (x, 0); return &point; } • 參照可說是「借用」自身參照的值,對不熟悉指標的學生而言,這是不錯的模型,因為程式碼可以使用 參照來存取值,但仍歸原始的變數所「擁有」。本課程將在第 3 天進一步說明擁有權。 • 參照需以指標的形式實作,主要優點是大小會比指向的目標小得多。熟悉 C 或 C++ 的學生會覺得參 that don't depend on libc, allocator or even the presence of an operating system. • alloc 包括需要全域堆積配置器的型別,例如 Vec、Box 和 Arc。 • 嵌入式 Rust 應用程式通常只使用 core,偶爾會使用 alloc。 16.2 說明文件測試 Rust 說明文件的主題涵蓋甚廣,包括: • help functional- style programming. • Result 是實作錯誤處理的標準型別,我們將在第 3 天的課程中介紹。 16.5 String String 是標準堆積配置的可成長 UTF-8 字串緩衝區: fn main() { let mut s1 = String::new(); s1.push_str("Hello"); println!("s1: len0 码力 | 358 页 | 1.41 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 C# 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Dart 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 378 页 | 18.77 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Go 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 385 页 | 18.80 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Kotlin 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 382 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Java 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 JavaScript 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 379 页 | 18.78 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 TypeScript 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 384 页 | 18.80 MB | 10 月前3
Hello 算法 1.2.0 繁体中文 Swift 版書。我們按照說明書一步步操作,就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式,包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是 效率。最直接 的方法是找一臺計算機,執行這兩個演算法,並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況,但也存在較大的侷限性。 一方面,難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高, 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行,一個演算法的記憶體操作密集,那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說,演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間,應該如何操作 呢? 1. 確定執行平臺,包括硬體配置、程式語言、系統環境等,這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間,例如加法操作 + 需要 1 ns ,乘法操作 * 需要 10 ns ,列印操作 print() 需要0 码力 | 379 页 | 18.79 MB | 10 月前3
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