Kubernetes增强了应用服务的横向扩容能力，在应对线上应用服务的资源使用率在高峰和低谷的时候，我们需要能够自动去感知应用的负载变化去调整Pod的副本数量，削峰填谷，提高集群的整体资源利用率和应用的服务质量。为此，Kubernetes1.2版本中引入HorizontalPodAutoscaling(HPA),它与kubectlsc

TreeWidget这个空间类似于一种表格的形式，是一种树状结构效果图：!(https://img2018.cnblogs.com/common/1461224/202001/1461224202001061856012632028549632.png)第一步：打开designer.exe，拖动一个TreeWidget空间到主窗口上

在日志收集服务器上使用Flume（1.6）的KafkaSink将日志数据发送至Kafka，在FlumeAgent启动之后，发现每个Agent的CPU使用率都非常高，而我们需要在每台机器上启动多个FlumeAgent来收集不同类型的日志，如果每个Agent都这样，那肯定会把机器的CPU吃满了，刚开始使用jstack定位到是org.apache.flume

1.DHCP简介：DHCP（DynamicHostConfigurationProtocol，动态主机配置协议）通常被应用在大型的局域网络环境中，主要作用是集中的管理、分配IP地址，使网络环境中的主机动态的获得IP地址、Gateway地址、DNS服务器地址等信息，并能够提升地址的使用率。2.DHCP服务器简介:DHCP服务器指的是由服务器控

一、介绍JUnit是一款优秀的开源Java单元测试框架，也是目前使用率最高最流行的测试框架，开发工具Eclipse和IDEA对JUnit都有很好的支持，JUnit主要用于白盒测试和回归测试。<!more白盒测试：把测试对象看作一个打开的盒子，程序内部的逻辑结构和其他信息对测试人员是公开的；回归测试

一、DHCP概述DHCP（DynamicHostConfigurationProtocol，动态主机配置协议）通常被应用在大型的局域网络环境中，主要作用是集中的管理、分配IP地址，使网络环境中的主机动态的获得IP地址、Gateway地址、DNS服务器地址等信息，并能够提升地址的使用率。DHCP协议采用客户端/服务器模型，主机地址的动态分

AI重构招聘格局：企业应对候选人“AI升级”的破局之道校招季的一组数据正悄然改写招聘生态：近40%的毕业生在校招期间投递岗位超50个，更关键的是，候选人已率先在简历优化、面试准备、自我提升等环节主动运用AI工具，其AI使用率远超企业端。这一变化直接导致企业

最近在新发布某个项目上线时，每次重启都会收到机器的CPU使用率告警，查看对应监控，持续时长达5分钟，对于服务重启有很大风险。而该项目有非常多Consumer消费，服务启动后会有大量线程去拉取消息处理逻辑，通过多次Jstack输出线程快照发现有很多BLOCKED状态线程，此文主要记录分析BLOCKED原因。

1问题回顾1.1问题描述在项目的性能测试中，相关的接口的随着并发数增加，接口的响应时间变长，接口吞吐不再增长，应用的CPU使用率较高。1.2分析思路谁导致的CPU较高，阻塞接口TPS的增长？接口的响应时间的调用链分布是什么样的，有没有慢的点？1）使用火焰图

评估API调频效果时，可以关注以下几个关键指标：正常运行时间：衡量服务可用性的重要指标，通常与服务级别协议（SLA）相关联。CPU和内存使用率：跟踪资源利用率有助于了解何时需要扩展实例，同时作为异常情况的预警指标。错误率：如每分钟错误和错误代码，帮助追踪各