作为云平台用户，我们都希望购买的服务器物尽其用，能够达到最大利用率。然而要达到理论上的节点负载目标是很难的，计算节点总是存在一些装箱碎片和低负载导致的闲置资源。下图展示了某个生产系统的 CPU 资源现状，从图中可以看出，浪费主要来自以下几个方面： 业务需求与节点可调度资源很难完全匹配，因此在每个节点上都可能剩余一些碎片资源无法被分配出去。 业务通常为了绝对稳定，会申请超出自身需求的资源，这会导致业务锁定了资源但事实上未能有效利用。 资源用量存在波峰波谷，很多在线业务都是有着规律性的服务高峰和低峰的，如通常白天负载较高，资源用量较大，而夜间在线访问降低，资源用量也会跌入低谷。
最近，美国人工智能研究机构 Openai 发布了最新的大语言模型 ChatGPT，惊艳的性能在海外掀起了一波又一波热潮。 通过对各种领域专业知识的训练，ChatGPT 不仅可以帮助人们搜索知识，还能进行进一步的总结和分析。 目前，ChatGPT处于测试阶段，只要有 OpenAI 账户就可以免费使用。万万没想到，此超级对话模型一经开放，很多人便深陷其中，无法自拔。就连 OpenAI 背后的投资者马斯克不忘调侃一句，“很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中。”
本章通过对K8s内部原理的说明来对K8s有一个基础认知，来展示一些K8s的架构特种在后面对架构的分析与说明奠定基础。 在Ops的业务中有几项： 1.环境初始化：操作系统安装、运行环境安装、存储挂载、网络划分等等。 2.配置管理：根据运维配置，进行服务的配置。包括：副本数，可靠性保证，指标等。 3.运行服务：选择运行环境进行服务配置与服务启动等。 4.监控与升级：监控服务检查是否超过阈值进行相关的扩缩容，服务的升级工作等。 K8s主要解决的就是在Ops中的业务。以不可变基础设施来解决运行环境、配置管理、运行服务的问题。以声明式API来解决运维标准化的问题。
本文将深入介绍 Chromium 内核组成结构，并以渲染流水线为主线，从接收字节码开始，按渲染流程来一步一步分析这个字节码究竟是如何转变成屏幕上的像素点的。
本文主要针对Feeds流进行介绍，将从Feeds流的演变入手，带你一步步了解Feeds流，而后学习如何从开发角度入手，对其进行建模，抽象出Feeds流常见的架构，最终搭建高可用、高扩展、高性能的Feeds流应用。
近期，我们接管并重构了十多年前的 Query 理解祖传代码，代码量减少80%，性能、稳定性、可观测性都得到大幅度提升。本文将介绍重构过程中系统实现、DIFF修复、coredump 修复等方面的优化经验。
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