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Jenkins 配合 Kubernetes 实现服务持续集成的实践和建议

Kubernetes 本身是一个以服务扩容见长的容器编排系统,如果不能跟其它 CI/CD 工具结合起来,从根本上说还是不能提升开发部署效率,达到持续集成,持续交付的目的,本文以 Jenkins 配合 Kubernetes 完成 Java 服务持续集成和部署过程碰到一些问题,进行说明和总结。 是否需要把 Jenkins 集成 Kubernetes 集群中进行统一管理? 当你在网上搜索 Jenkins 持续集成 dockers/kubernetes 时,80% 答案是在Kubernetes集群中容器化 Jenkins ,在我看来,对于业务服务数量有限的互联网公司,前期的话,不是特别建议把Jenkins直接安装到kubernetes集群当中,特别是在没有使用 Kubernetes 容器云平台之前已经有了自动化构建工具,有以下原因: 首先早阶段开发、测试、生产环境已经部署了Jenkins,已经习惯了这种使用方式,Jenkins本身呢,只是执行一些命令,本身不会耗费太多资源,不需要多个副本和横向扩展的能力,把需要持续交付的服务实现容器化再说吧。 再者如果你把 Jenkins 放到 Kuberne...

动手实现 LRU 算法,以及 Caffeine 和 Redis 中的缓存淘汰策略

我是风筝,公众号「古时的风筝」。 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面。 那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题,第 146 题,难度为中等,题目如下。 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。 获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字的值(总是正数),否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在,则变更其数据值;如果关键字不存在,则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。 LRU 全名 Least Recently Used,意为最近最少使用,注重最近使用的时间,是常用的缓存淘汰策略。为了加快访问速度,缓存可以说无处不在,无论是计算机内部的缓存,还是 Java 程序中的 JVM 缓存,又或者是网站架构中的 Redis 缓存。缓存虽然好用,但缓存内...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

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