通过上一篇文章对schedulerframework调度框架已经有了大致了解，根据我们的实际生产的一些问题(如计算服务没有被调度到实际CPU最优的节点)和需求，来实现一个简单的基于CPU指标的自定义调度器。自定义调度器通过kubernetes资源指标服务metricsserver来获取各节点的当前的资源情况，并进行打分，然后把Pod调度到分数最高的节

作者吕亚霖，2019年加入作业帮，作业帮架构研发负责人，在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。莫仁鹏，2020年加入作业帮，作业帮高级架构师，在作业帮期间，推动了作业帮云原生架构演进，负责作业帮服务治理体系的设计和落地、服务感知体系建设以及自研mesh、MQproxy研发工作。摘要日志是服务

1\.背景1.1.惊人的性能数据最近一个圈内朋友通过私信告诉我，通过使用Netty4Thrift压缩二进制编解码技术，他们实现了10WTPS（1K的复杂POJO对象）的跨节点远程服务调用。相比于传统基于Java序列化BIO（同步阻塞IO）的通信框架，性能提升了8倍多。事实上，我对这个数据并不感到惊讶，根据我5年

目前市面上的面试题存在两大问题：第一，题目太旧好久没有更新了，还都停留在2010年之前的状态；第二，近几年JDK更新和发布都很快，Java的用法也变了不少，加上Java技术栈也加入了很多新的框架，比如SpringBoot、SpringCloud等，但类似的面试题却极少。相比与这些问题，我的这208道面试题，包含了以下4个特点

hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个

Hadoop技术原理总结1、Hadoop运行原理Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架，其最核心的设计包括：MapReduce和HDFS。基于Hadoop,你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。基于MapReduce计算模型编写分布式并行程序相对简单，

1\.应用测试的介绍一般我们在写完代码之后，代码的测试是会给专门的测试人员来测试的，如果一个测试跑到你的工位上对你说，你的代码好像有Bug，你肯定会不爽，反正我就是这样的🙃。所以为了显示自己的代码质量高一点，在功能提交给测试之前，我们会自己测试一下，接下来给大家介绍一下SpringBootTest应用测试框架。Spr

作为Java程序员，无论是技术面试、项目研发或者是学习框架源码，不彻底掌握Java多线程的知识，做不到心中有数，干啥都没底气，尤其是技术深究时往往略显发憷。在JDK1.5以前，研发人员在面对线程频繁调度的场景，必须手动打造线程池，来节约系统开销（画外音：真是吃了不少苦头）。从JDK1.5开始，Java提供了一个Excu

前端是一个相对比较新的行业。但在这几年期间，随着W3C标准的不断更新以及node.js的兴起，基于node.js一系列的工具和诸多前端框架都参差不齐的浮出水面。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/9165c99372294cbfae3f1e75f5e18c23.png)大多数不了解前端的人转行前端，第一

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。    Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它最大的特点是按照分层的方式来架构，使用