Kubernetes已经成为容器编排(Orchestration)平台的事实标准，它为容器化应用提供了简单且高效部署的方式、大规模可伸缩、资源调度等生命周期管理功能。kubescheduler作为kubernetes的核心组件，它负责整个集群资源的调度功能，根据特定的调度算法或调度策略，将Pod调度到最优的Node节点，使集群的资源得到合理且充分的利用。

1、模糊查询效率很低：原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like;对于like’%…%’(全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然会效率很低；另外由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，查询的效率就越低。解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至

检验位类型指定BarTender使用哪一种算法来计算符号的附加检验位。使用“BarTender检验位类型”选项可以从您的符号所支持的检验位类型中选择一种检验位类型。下面，小编就给大家分享设置检验位类型选项的相关运用。Code39在BarTender10.1(https://www.oschina.net/action/GoTo

基于非对称算法的RSAKey主要有两个用途，数字签名和验证（私钥签名，公钥验证），以及非对称加解密（公钥加密，私钥解密）。本文提供一个基于OpenSSL和Python进行非对称加解密的例子。1\.OpenSSL实现非对称加解密1.1生成私钥，并导出公钥生成2048bit的PEM格式的RSAKey：Key.pem$openssl

序：　　用于记录刷题过程中难度较大或思路怪异的题目，对于常规难度一般的题就不写入我的博客了，关于效率仅是提交时击败的百分比，可能会随时间波动，仅供参考，算法优劣以时间复杂度和空间复杂度为基准。欢迎留言讨论。题目序号难度效率Leetcode42.TrappingRainWater(https://www.oschina.

　　在刷leetcode的过程中发现，在原网页输入答案是不需要自己构筑树和链表的，虽然便于直接思考算法，但是久而久之类似过于依赖编辑器，反而不知道如何创建树和链表，因此总结了该网页省略的部分，以其中题为例呈现出来。1、树状图题目，判定对称树classTreeNode(object):　　def\_\_init\_\_(self,x,lef

分享嘉宾：知数堂〖SQL开发优化班〗讲师郑松华，韩国Infobridge的SQL优化专家&7年SQL开发和调优经验&资深数据库工程师。本次主题《GROUPBY另类优化技巧》，主要内容是从GROUPBY、ORDERBY的基础语法到内部算法，最后到实际应用，对需要开发含有复杂的排序功能的同学们更是提供了思路。内容干货满满，实用

Java并发编程1、在java中守护线程和本地线程区别？2、线程与进程的区别？3、什么是多线程中的上下文切换？4、死锁与活锁的区别，死锁与饥饿的区别？5、Java中用到的线程调度算法是什么？6、什么是线程组，为什么在Java中不推荐使用？7、为什么使用Executor框架？8、在Java

Trie树在单词搜索、统计、排序等领域有大量的应用。文章从基础概念到具体的脏话过滤的应用、Redis的RAX和Linux内核的RadixTree对Trie树做了介绍。数据结构和算法是程序高性能的基础，本文抛砖引玉，希望大家对Trie树有所了解，并在未来开发过程实践和应用Trie树解决中类似情景的问题。