本文永久链接 – https://tonybai.com/2021/12/14/the-misconception-of-using-docker-to-break-out-of-6w-ports-of-the-client 近期的一个项目刚刚完成了第一个版本的开发，经过一段时间的自测与集成测试，功能问题已经不是重点了。项目在初期设定了性能目标，压测与性能优化势在必行，因此这一阶段我们都在做压测前的准备，包括压测方案、环境部署、各种工具的开发等。在互联网大厂的一波接着一波的熏陶与教育下，但凡一个有点用户量的系统，交付前不压测与优化一下，似乎都不好意思上线^_^。 ...
这是Java，Go和Rust之间的比较。这不是基准测试，更多是对可执行文件大小、内存使用率、CPU使用率、运行时要求等的比较，当然还有一个小的基准测试，可以看到每秒处理的请求数量，我将尝试对这些数字进行有意义的解读。 为了尝试尽可能公平比较，我在此比较中使用每种语言编写了一个Web服务。Web服务非常简单，它提供了三个REST服务端点(endpoint)。 ...
本文首发于CSDN《程序员》杂志2017.12期，这里是原文地址。 本文为《程序员》杂志授权转载，谢绝其他转载。全文如下： 自从2013年dotCloud公司(现已改名为Docker Inc)发布Docker容器技术以来，到目前为止已经有四年多的时间了。这期间Docker技术飞速发展，并催生出一个生机勃勃的、以轻量级容器技术为基础的庞大的容器平台生态圈。作为Docker三大核心技术之一的镜像技术在Docker的快速发展之路上可谓功不可没：镜像让容器真正插上了翅膀，实现了容器自身的重用和标准化传播，使得开发、交付、运维流水线上的各个角色真正围绕同一交付物，“test what you write, ship what you test”成为现实。 对于已经接纳和使用Docker技术在日常开发工作中的开发者而言，构建Docker镜像已经是家常便饭。但如何更高效地构建以及构建出Size更小的镜像却是很多Docker技术初学者心中常见的疑问，甚至是一些老手都未曾细致考量过的问题。本文将从一个Docker用户角度来阐述Docker镜像构建的演化史，希望能起到一定的解惑作用。 ...
Docker技术从2013年诞生到目前已经4年有余了。对于已经接纳和使用Docker技术在日常开发工作中的开发者而言，构建Docker镜像已经是家常便饭。但这是否意味着Docker的image构建机制已经相对完美了呢？不是的，Docker官方依旧在持续优化镜像构建机制。这不，从今年发布的Docker 17.05版本起，Docker开始支持容器镜像的多阶段构建(multi-stage build)了。 什么是镜像多阶段构建呢？直接给出概念定义太突兀，这里先卖个关子，我们先从日常开发中用到的镜像构建的方式和所遇到的镜像构建的问题说起。 一、同构的镜像构建 我们在做镜像构建时的一个常见的场景就是：应用在开发者自己的开发机或服务器上直接编译，编译出的二进制程序再打入镜像。这种情况一般要求编译环境与镜像所使用的base image是兼容的，比如说：我在Ubuntu 14.04上编译应用，并将应用打入基于ubuntu系列base image的镜像。这种构建我称之为“同构的镜像构建”，因为应用的编译环境与其部署运行的环境是兼容的：我在Ubuntu 14.04下编译出来的应用，可以基本无缝地在基于ubuntu:14.04及以后版本base image镜像(比如：16.04、16.10、17.10等)中运行；但在不完全兼容的base image中，比如centos中就可能会运行失败。 ...
上个月末，Rancher Labs在其官方博客上宣布了 Rancher 1.0正式版本发布。 这是继Apache Mesos、 Google Kubernetes以及Docker 原生 Swarm 之后，又一个可用于Production环境中的容器管理和服务编排工具，而Rancher恰似这个领域的最后一张拼图（请原谅我的孤陋寡闻，如 果有其他 厂商在做这方面产品，请在评论中留言告诉我）。从Rancher Labs的官方about中我们可以看到：Rancher Labs致力于为DevOps team打造一个最好的容器管理平台，让容器的部署和管理变得更加Easy。 ...