關於 java container ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

ref: https://blog.argoproj.io/argo-workflows-2021-survey-results-d6fa890030ee
這篇是由 Argo 官方所發表的統計文章，該文章主要是探討 Argo Workflows 的使用，總共有效的問券有 60 份

你是誰
1. 32% DevOps Engineer
2. 26% Software Engineer
3. 15% Architect
4. 9% Data Engineer

使用案例(前六大項)
1. Infrastructure Automation
2. Data Processing
3. CI/CD
4. Batch Processing
5. Machine Learning
6. ETL

由於問券內容中大部分都是 DevOps 相關職缺，所以答案會偏向 Infrastructure, CI/CD 也是不太意外。

最受歡迎的功能(按照名次排序)
1. Workflow Template
2. CronWorkflows
3. API
4. Prometheus Metrics
5. Workflow Archive
6. Golang/Java/Python Clients
7. SSO
8. WebHooks
9. Workflow Reports
10. Node Offloading
11. Memoization
12. Semaphores/Mutexes

Argo 官方對於這個評比是有點經驗，本以為會更多人使用(6)與(12)，不過這些功能實際上的釋出也是相對新。

規模
1. 大部分的使用者一天會運行 10~100 個左右的 workflows
2. 有三個使用者每天會運行 1000 個以上的 workflows
3. 大部分使用者每個 workflow 運行的 pod 數量範圍為 10~100
4. 有兩個使用者每個 workflow 運行的 pod 數量超過 10,000

導入生產環境的困境
1. 有七個人表示習慣使用 Python，所以使用 YAML 語法相對困難
2. 有三個人表示需要去熟悉 Cloud-native/Container 的相關用法與概念

為什麼使用 Argo Workflows
1. 28 個人表示因為其是 Cloud Native/Kubernetes 相關專案
2. 有六個人表示 Argo Workflow 是目前最好用的 workflow 專案
3. 有五個人表示輕量與容易上手
4. 有五個人表示與 Argo CD 可以輕鬆整合無煩惱

對 Argo Workflow 有興趣的人可以參考這個專案，其還可以組合出符合 DGA 拓墣的關係圖，讓你的 job 組合變化多端

NT 590 特價中
講師 Houssem Dellai 於微軟擔任工程師
課程說明
你是開發人員，並且想了解有關 DevOps 更多資訊嗎？
你是否正在尋找實用指南以開始進行持續整合( CI )和持續佈署( CD )？
你是否正在從事 Web、Mobile，Container 或 Database 專案，並且想要實現 CI/CD？
本課程將呈現如何為不同類型的專案建立 CI/CD管道的演示。
你將從 Web 應用程式開始：Java，.NET Core 和 NodeJ。 然後，你將看到用Xamarin 開發的行動應用程式並佈署到 App Center。
接下來，你將看到如何為 Docker 應用程式建立 CI /CD 並將其佈署到 Kubernetes。
之後，你將把資料庫含入管道中。你將看到一個 SQL Server 演示，將其佈署到Microsoft Azure Cloud 上。 然後，你將使用 ARM 樣板在 Azure 中置備資源。
這些管道將使用 Sonar Cloud 執行單元測試、功能測試和靜態原始碼分析。
你還將看到使用 Azure Key Vault 保護金鑰和機密的良好做法。

https://softnshare.com/azure-devops-ci-cd-pipelines/

本文是一篇 2017 年的文章，雖然已經四年之久，但是我認為本篇文章值得一讀。
作者團隊於 2017 年時正在經歷如何將 VM 上的各種 Java 應用程式轉移到 Kubernetes 內的 Container，而本篇文章則是探討到底 Container 是如何透過 Linux Control Group 以及 namespace 實作的，透過對這些底層實作的瞭解，才有辦法針對 Container 效能部分去除錯與提升。

這種文章探討的都是很底層的概念，建議所有人都閱讀一遍，好好複習關於 cgroups/namespace 的概念，透過對這些概念的理解與掌握，能夠更有系統的去解釋何謂Docker Container，何謂輕量級虛擬化。

以下幫大家節錄一些重點，還是推薦自行閱讀全文

1. cgroup 用來隔離與限制 CPU,Memory,Disk,Network Bandwidth 等資源的用量
2. namespace 則是用來限制 ipc, pid, mount ,network, utc 等資訊的可視性，不同 namespace 內看到的資訊是獨立的，但是最終彼此還是屬於同一個 Kernel。
3. 任何沒有被 cgroup 規範的應用程式都會被自動包含到 root cgroup 的規範，不同發行版其位置不同，譬如 /sys/fs/cgropu.

假設今天透過 docker run 去運行一個 java 應用程式
a. Docker 會創建一個 pid namespace，接者運行 Java 前先把該應用程式給掛到新的 pid namespace 上並且賦予該 java 應用程式 PID 1
註: Host 上還是可以觀察到該 Java 應用程式，因為除了 Host 本身外，每個 pid namespace 都有自己的老爸，而老爸是可以看到小孩資訊的，這意味 docker dameon 雖然創建新的 pid namespace，但是host的pid namespace 實際是新 namespace 的老爸
b. 從老爸的視角來看，可以看到該 Java 應用程式也會有一個不同的 PID，而這個 PID 也會於 cgroup 系統中有自己的設定

4. CPU Cgroup 則是會用 share 為單位來定義每個 task 可以獲得多少相對的 CPU 時間，相對的算法是去計算 task 擁有的 share 數量佔了整個 cgroup 階層元件中的多少百分比。
舉例: 捨去其他服務單純考慮運行三個 Container 且有 4 Core CPU 的環境，三個 Container Task 分別給予 2048,1024,1024 share 的話，第一個 Container 大致是會被分配到兩個 CPU Time

5. CPU shares 沒有辦法去保證每個 task 最小用量是多少，所以需要透過 CPU Quotas 的概念來設定 CPU.cfs_quota_us(假設使用 CFS 這個排成演算法)以及 CPU.cfs_period_us(預設100ms)。
概念大概就是 cfs_period_us 定義的時間內，你最小可以使用多少時間，所以假如設定 cfs_quota_us 為 100ms，則預設情況下該 process 可以使用的量就是 100ms/100ms = 1 ~= 1 Core CPU

k8s 與上述的相關bug 可參考下列 issue
https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/67577

6. JVM 看到的是系統上全部的 CPU 資源，但是 Contaienr 本身當被限制 CPU 用量時，會有資訊落差，造成 GC 運行的效果不如預期，因為其認為系統有超多 CPU，而不知道自己其實被限制的CPU很少。

原文滿精彩的，推薦閱讀
https://engineering.squarespace.com/blog/2017/understanding-linux-container-scheduling

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เนื้อหาแสดงถึงวิธีการประยุกต์ใช้ pass by reference โดยแสดงให้เห็นถึงการประยุกใช้ 3 กรณี อันได้แก่
1. การเขียนฟังก์ชัน swap(a, b) สำหรับสลับค่าของตัวแปร a และ b
2. การผ่าน string แบบ pass by reference เพื่อให้ฟังก์ชันทำการเปลี่ยนค่าสตริงที่ผ่านเข้าไป
3. การผ่าน vector ซึ่งเป็น container ที่เก็บค่าได้หลาย ๆ ค่าคล้าย ๆ กับอะเรย์ ไปให้พารามิเตอร์ของฟังก์ชัน เพื่อให้โค้ดภายในฟังก์ชันทำการเปลี่ยนแปลงค่าสมาชิกแต่ละตัวใน vector

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