本文摘自“ Docker in Action ”(Docker实战)一书,将向您展示在容器之间共享内存的方法。
本文摘自“ Docker in Action ”一书,在此文中,我将向您展示如何打开对容器之间共享内存的访问。
摘自“Docker in Action”一书,在本文中,我将展示如何在容器之间共享内存空间。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 最近,一项关注于快速构建深度学习环境的 GitHub 项目十分流行,这个名为 Deepo 的项目由一系列 Docker 镜像组成,包含了 TensorFl
Envoy Proxy 在大多数情况下都是作为 Sidecar 与应用部署在同一网络环境中,每个应用只需要与 Envoy(localhost)交互,不需要知道其他服务的地址。然而这并不是 Envoy 仅有的使用场景,它本身就是一个七层代理,通过模块化结构实现了流量治理、信息监控等核心功能,比如流量治理功能就包括自动重连、熔断、全局限速、流量镜像和异常检测等多种高级功能,因此 Envoy 也常常被用于边缘代理,比如 Istio 的 Ingress Gateway、基于 Envoy 实现的 Ingress Controller(Contour、Ambassador[1]、Gloo[2] 等)。
在使用 pytorch dataloader 时,出现了当把num_workers 设置不为0即报错的问题,本文记录两种此类错误的解决方案。 Dataloader - num_workers Pytorch 中加载数据的模块Dataloader有个参数num_workers,该参数表示使用dataloader时加载数据的进程数量,可以理解为为网络搬运数据的工人数量; 所以如果dataloader比较复杂,工人多的时候自然可以节省大量数据加载时间,他们可以在网络训练时同时进行数据加载工作,等网络
进程间通信一直是工程实现经常遇到的场景,比如说数据处理的进程将结果发送给日志进程记录;亦或者多个数据处理进程,在处理数据的的时候,会有一部分配置需要共享,这样以来这些配置文件一个node只存一份即可,并且在内存中查询肯定比redis快的;再或者就是处理大型数据集的时候,需要一个控制进程和多个数据线程,控制线程进行数据的分片和整合,数据进程进行无脑计算,这个时候控制线程和数据线程是需要进行通信的。
本文内容源于论文《Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go》,从 6 个非常流行的开源项目中,收集了 171 个并发 bug,从传统的共享内存访问、Go 语言新的并发原语的特性方面入手,研究了并发 bug 产生的原因以及修复的方法,以便使 Go 研发人员更好的理解 Go 并发模型以及使用 Go 语言编写出更稳定、健壮的软件系统。
一些公共服务组件在追求性能过程中,与业务耦合太紧,造成在制作基础镜像时,都会把这些基础组件都打包进去,因此当业务镜像启动后,容器里面一大堆进程,这让Kubernetes对Pod的管理存在很大隐患。为了让业务容器瘦身,更是为了基础组件自身的管理更独立和方便,将基础组件从业务镜像中剥离并DaemonSet容器化部署。然而一些基础组件Agent与业务Pod之间通过共享内存的方式进行通信,同一Node中跨Pod的共享内存方案是首先要解决的问题。
自研的公共基础组件,比如服务路由组件、安全组件等,通常以进程方式部署在Node上并同时为Node上所有的业务提供服务,微服务及容器化之后,服务数量成百上千的增长,如果以sidecar或者打包到业务Image中继续Per Pod Per Agent的方式部署, 那么基础组件的Server端的压力可能也会成百上千的增长,风险是很大的。因此,我们希望能以DaemonSet方式部署这些组件的Agents。
你是否经常会遇到这样的困难:处理不同进程的应用程序时,需求方会要求包含所有进程以实现更多隔离。在这种情况下,一个常见的问题是:如何在同一 Node 中的 Pod 间实现共享内存。王涛是腾讯云的高级工程师,在本文中,他将阐述一种在 Pod 间利用 Posix/SystemV 来实现共享内存的解决方案,一起来看看吧。
作者 | 字节跳动技术团队 简 介 CloudWeGo - Shmipc 是字节跳动服务框架团队研发的高性能进程间通讯库,它基于共享内存构建,具有零拷贝的特点,同时它引入的同步机制具有批量收割 IO 的能力,相对于其他进程间通讯方式能明显提升性能。在字节内部,Shmipc 应用于 Service Mesh 场景下,mesh proxy 进程与业务逻辑进程、与通用 sidecar 进程的通讯, 在大包场景和 IO 密集型场景能够取得显著的性能收益。 开源社区关于这方面的资料不多,Shmipc 的开源
随着我们的应用系统越来越大,单进程往往无法满足我们的要求,将一个大的系统拆分成多个功能模块,解耦,往往是一种常用的设计。无论是从将功能模块化、数据隔离等方面考虑,多进程协作都有着优势。
1、进程“需要的”虚拟内存大小,包括进程使用的库、代码、数据等 2、假如进程申请100m的内存,但实际只使用了10m,那么它会增长100m,而不是实际的使用量
无名管道是一种半双工的通信方式,数据只能单向流动,而且只能在具有亲缘关系的进程间使用.进程的亲缘关系一般指的是父子关系。无明管道一般用于两个不同进程之间的通信。当一个进程创建了一个管道,并调用fork创建自己的一个子进程后,父进程关闭读管道端,子进程关闭写管道端,这样提供了两个进程之间数据流动的一种方式。
Go语言在设计时,Java和C ++是编写服务器程序最常用的语言(至少在Google是这样),这是因为使用这些语言可以高效的开发。但是Go设计者们觉得像Java和C++这些语言需要开发者记忆太多的语法和规则,并且需要重复做的事情太多,这导致一些程序员开始转向更加动态,流畅的语言,如Python,但是付出的是损失开发效率和对类型安全检查的缺失。Go设计者们认为应该可以发明一种语言,这种语言集高效的开发、提供类型安全检查、简洁流畅的代码风格与一体,于是Go就诞生了。
用了这么久的docker,对docker的实现原理挺感兴趣的,在对Linux下docker的实现原理了解之后,我没有用过Windows下的docker,更加好奇Windows下的docker是如何实现的(它并不开源),问了问owefsad师傅,说是可能用到了hyperV,那么可能类似Vmware吗?不知道啊。
Docker is written in the Go programming language and takes advantage of several features of the Linux kernel to deliver its functionality.
首先建议采用 Windows 10 专业版/企业版/教育版,且必须是64位操作系统,原因是docker装起来比较方便,Win7装起来比较麻烦,且不确定是否有其他问题(自己没有实践过)
摘要: Docker Notes系列为学习Docker笔记,本文是学习namespace 资源隔离的笔记
经常有业务反馈在使用容器云平台过程中监控展示的业务使用内存不准,分析了下kubernetes采集Pod内存使用的实现原理以及相应的解决思路,本文所贴代码基于3.10内核
Docker通过namespace(命名空间)实现资源隔离。Namespace是Linux系统提供的资源隔离机制,只有在同一个namespace下的进程可以互相联系,但无法感受外部进程的存在,从而实现资源隔离。
PHP项目中,尤其是在高并发大流量的场景中,如何提升PHP的响应时间,是一项十分重要的工作。
docker宿主可以理解为一个最顶层的操作系统,docker本身系统非常精简,甚至只包含linux的内核部分;例如我是win7只能安装Docker Toolbox,安装完成的时候
本文简要介绍Docker,记录Docker常用命令使用方法。 Docker 简介 **Docker 属于 Linux 容器的一种封装,提供简单易用的容器使用接口。**Docker 将应用程序与该程序的依赖,打包在一个文件里面。运行这个文件,就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行,就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker,就不用担心环境问题。 Docker 使用流程 安装docker 创建Image 从Image创建Container 在Container中工作 将在Contai
如果在执行run命令时没有指定-a,那么docker默认会挂载所有标准数据流,包括输入输出和错误。你可以特别指定挂载哪个标准流。
本篇文章聊聊正在公开测试的平台,无问芯穹的 MaaS 服务,包含了平台使用体验和一些小技巧。
WebAssembly 组件在运行在 WebAssembly 模块内部的运行时部署中发挥着关键作用。然而,其标准化仍在进行中。
Calico是一款广受欢迎的开源网络和网络安全解决方案,专为容器、虚拟机以及宿主机之间的网络连接设计,适用于Kubernetes、OpenShift、Docker EE等多种云原生平台。Calico的核心优势在于其基于边界网关协议(BGP)的纯三层网络架构,能够提供精细的网络策略控制、IP地址管理以及高效的网络通信。
描述:hwinfo 意即硬件信息工具,是另外一种很好的实用工具。它被用来检测系统中已存在的硬件,并且以可读的格式显示各种硬件组件的细节信息。 系统发行版安装 hwinfo:
玩家数据比如经验、等级,公会的数据比如成员列表、活跃度、等级等,会有很多触发更改的时机,这些修改可能在不同的模块触发。
本文主要理解的一个核心点,什么是Pod?我们先不关注Pod怎么使用,怎么调度,如何实现最佳实践。这些问题后续继续讨论,在不懂为什么k8s要有Pod的情况下,去先深究最佳实践没有实际意义。
2.容器不是虚拟化:运行在Docker容器中的程序接口和主机的Linux内核直接打交道,可以帮助使用已经内置到操作系统中的容器技术
继上节使用原生多进程并行运行,基于Redis作为消息队列完成了圆周率的计算,本节我们使用原生操作系统消息队列来替换Redis。
说到共享内存,有过操作系统学习的童靴应该十分熟悉,往往聊到进程之间通信的4种方式时就能脱口而出(面试最常见的问题之一啊,哈哈哈~~):
共享内存(Shared Memory)是多进程间共享的一部分物理内存。它允许多个进程访问同一块内存空间,从而在不同进程之间共享和传递数据。这种方式常常用于加速进程间的通信,因为数据不需要在不同的进程间进行拷贝。
要实现进程间通信,其前提是让不同进程之间看到同一份资源。所谓共享内存,那就是不同进程之间,可以看到内存中同一块资源,这就是共享内存的概念。
动态共享内存是AntDB数据库通信的重要手段,本文主要阐述AntDB-T数据库动态共享内存的实现原理、实现方式与使用方法。
共享内存是供多个进程(可以是多CPU,也可以是多个程序之间)通信的一种方式,它的百度解释:
顾名思义,共享内存就是允许两个不相关的进程访问同一个逻辑内存。共享内存是在两个正在运行的进程之间共享和传递数据的一种非常有效的方式。不同进程之间共享的内存通常安排为同一段物理内存。进程可以将同一段共享内存连接到它们自己的地址空间中,所有进程都可以访问共享内存中的地址,就好像它们是由用C语言函数malloc分配的内存一样。而如果某个进程向共享内存写入数据,所做的改动将立即影响到可以访问同一段共享内存的任何其他进程。
要使用共享内存,应该有如下步骤:1.开辟一块共享内存shmget()2.允许本进程使用共某块共享内运维
共享内存是System V版本的最后一个进程间通信方式。共享内存,顾名思义就是允许两个不相关的进程访问同一个逻辑内存,共享内存是两个正在运行的进程之间共享和传递数据的一种非常有效的方式。不同进程之间共享的内存通常为同一段物理内存。进程可以将同一段物理内存连接到他们自己的地址空间中,所有的进程都可以访问共享内存中的地址。如果某个进程向共享内存写入数据,所做的改动将立即影响到可以访问同一段共享内存的任何其他进程。
system V 是一套标准,独立于文件系统之外的,专门为了通信设计出来的模块 让两个毫不相关的进程看到同一份资源
本人菜鸡一枚,这里对docker底层原理也只是简单的描述了一下,想要深入研究的小伙伴,建议可以看其他文章
QSharedMemory提供了多个线程和进程对共享内存段的访问。它还提供了一种方法,让单个线程或进程锁定内存以进行独占访问。
或者直接在docker 文档网站上去查找最新支持的elasticsearch镜像版本
Linux下进程间通信-共享内存 – 码到城攻共享内存可以说是最有用的进程间通信方式,也是最快的IPC形式
上节和上上节我们分享了Linux进程间通信的管道、消息队列、信号以及信号量的基本原理和实践,文章如下:
尽管容器技术在今天越来越被人接受,但是安全性依然是一个绕不开的问题,由于容器采用的是共享内核外加 cgroups 和 namespaces 等黑魔法的方式进行隔离注定了会有很多路径的 bug 导致隔离性问题,安全隐患依然存在。而不使用虚拟机的原因不外乎虚拟机启动太慢,额外开销太高,性能由于多了一层会下降。面对容器和虚拟机这两个极端,容器一方想把容器做的隔离性更好,虚拟化方面想把虚拟机做的更轻,结果 neclab 的一群人居然做到把虚拟机的启动速度做的比 Docker 还快,内存开销比 Docker 还小,这种反常识的事情居然发生了!他们把工作以 paper 的形式发表在了 SOSP'17 上,这篇文章会介绍下他们是动用了什么样的核武器达到了这样的效果。
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