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面对大规模 K8s 集群,这款诊断利器必须要“粉一波”!

作者|段超 来源|尔达 Erda 公众号 背景 我们是一家做商业软件的公司,从一开始我们就把软件交付流程做的非常标准且简单,所有的软件都是基于我们的企业数字化平台 Erda(现已开源)来交付,底层基于 Kubernetes,为企业提供 DevOps、微服务治理、多云管理以及快数据管理等云厂商无绑定的 IT 服务。 ​ 随着我们服务的客户数量越来越多,如今我们管理着相当规模数量的 Kubernetes 集群,集群的稳定性决定了服务质量以及对外口碑,很长一段时间内我们在这件事情上都显得很被动,经常会出现 Erda 支持同学或者客户将问题反馈到我们说:有业务出现了问题,需要我们协助查询一下是不是平台导致的,然后我们上去一顿操作最后解决问题,答复客户。看似专业且厉害,急用户之所急,实则无章无法,一地鸡毛。 通常我们依赖监控系统来提前发现问题,但是监控数据作为一个正向链路,很难覆盖到所有场景,经常会有因为集群配置的不一致性或者一些更底层资源的异常,导致即使监控数据完全正常,但是整个系统依然会有一些功能不可用。对此,我们做了一套巡检系统,针对系统中一些薄弱点以及一致性做诊断,美中不足的是,这套系统...

延迟执行与不可变,系统讲解JavaStream数据处理

最近在公司写业务的时候,忽然想不起来Stream中的累加应该怎么写? 无奈只能面向谷歌编程,花费了我宝贵的三分钟之后,学会了,很简单。 自从我用上JDK8以后,Stream就是我最常用的特性,各种流式操作用的飞起,然而这次事以后我忽然觉得Stream对我真的很陌生。 可能大家都一样,对最常用到的东西,也最容易将其忽略,哪怕你要准备面试估计也肯定想不起来要看一下Stream这种东西。 不过我既然注意到了,就要重新梳理一遍它,也算是对我的整体知识体系的查漏补缺。 花了很多功夫来写这篇Stream,希望大家和我一块重新认识并学习一下Stream,了解API也好,了解内部特性也罢,怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜。 在本文中我将Stream的内容分为以下几个部分: 初看这个导图大家可能对转换流操作和终结流操作这两个名词有点蒙,其实这是我将Stream中的所有API分成两类,每一类起了一个对应的名字(参考自Java8相关书籍,见文末): 转换流操作 :例如filter和map方法,将一个Stream转换成另一个Stream,返回值都是Stream。 终结流操作 :例如count和collec...

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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。

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