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ECharts
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ECharts
数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(42) "npm -v；报错 cannot find module "wrapp""
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(54) "说说css中pt、px、em、rem都扮演了什么角色"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(83) "深入学习JS执行--创建执行上下文（变量对象，作用域链，this）"
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string(30) "C# 排序技术研究与对比"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(72) "【算法】小白的算法笔记：快速排序算法的编码和优化"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(64) "JavaScript数据可视化编程学习（二）Flotr2，雷达图"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(47) "数据结构 队列_队列实例：事件处理"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(47) "久等了,博客园官方Android客户端发布"
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222
k8s概述和架构 - 爱码网
- kubernetes，简称k8s，是用8代替8个字符"ubernete"而成的缩写。是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，kubernates的目标是让部署容器化应用变得简单而且高效 ，kubernates提供了应用部署、规划、更新和维护的机制。
- 传统的应用部署方式是通过插件或脚本来安装的。这样做的缺点是应用的运行、配置、管理和所有的生命周期和当前操作系统绑定在一起，这样做并不利于应用的升级、更新或回滚等操作，当然也可以通过创建虚拟机的方式来实现某些功能，但是虚拟机非常重，并不利于可移植性。
- 新的方式是通过部署容器方式实现，每个容器之间相互隔离，每个容器有自己的文件系统，容器之间进程不会相互影响，能区分计算资源。相对于虚拟机，容器能快速部署，由于容器和底层设施、机器文件系统解耦，所以它能在不同云、不同版本操作系统间进行迁移。
- 容器占用资源少、部署块，每个应用可以被打包成一个容器镜像，每个应用和容器间形成一对一的关系，也使得容器有更大的优势，使用容器可以在build或release的阶段，为应用创建容器镜像，因为每个应用不需要和其余的应用堆栈组合，也不依赖于生产环境基础结构，这使得从研发到测试、生产能提供一致环境。类似的，容器比虚拟机轻量、更“透明”，更便于监控和管理。
- kubernetes是Google开源的一个容器编排引擎，它支持自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理。在生产环境中部署一个应用程序时，通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。
- 在kubernetes中，我们可以创建多个容器，每个容器里面运行一个应用实例，然后通过内置的负载均衡策略，实现对这一组应用实例的管理、发现和访问，而这些细节都不需要运维人员去进行复杂的手动配置和处理。
- 总结：
- k8s是Google开源的容器化集群管理系统。
- 使用k8s进行容器化应用部署。
- 使用k8s有利于应用扩展。
- k8s的目标是让部署容器化应用更加简单和高效。
2 K8s的特性
2.1 概述
- kubernetes是一个轻量的和可扩展的开源平台，用于管理容器化应用和服务。通过kubernetes能够进行应用的自动化部署和扩缩容。在kubernetes中，会将组成应用的容器组合成一个逻辑单元以便管理和发现。
- kubernetes积累了作为Google生产环境运行工作多年的经验，并吸收了来自于社区的最佳想法和实践。
2.2 k8的特性
- 1️⃣自动装箱：基于容器对应运行环境的资源配置要求，自动部署应用容器。
- 2️⃣自我修复和自愈能力：
- 当容器失败的时候，会对容器进行重启。
- 当所部署的Node节点有问题时，会对容器进行重新部署和重新调度。
- 当容器没有通过监控检查的时候，会关闭此容器直到容器正常运行时，才会对外提供服务。
- 3️⃣水平扩展：通过简单的命令、用户UI界面或者基于CPU等资源的使用情况，对应用容器进行规模扩展或规模裁剪。
- 4️⃣服务发现和负载均衡：用户不需要额外的服务发现机制，就能够基于k8s自身能力实现服务发现和负载均衡。
- 5️⃣滚动更新：可以根据应用的变化，对应用容器运行的应用，进行一次性或批量式更新。
- 6️⃣版本回退：可以根据应用部署情况，对应用容器运行的应用，进行历史版本即时回退。
- 7️⃣密钥和配置管理：在不需要重新构建镜像的情况下，可以部署、更新密钥和应用配置，类似热部署。
- 8️⃣存储编排：
- 自动实现存储系统挂载和应用，特别对有状态的应用实现数据持久化非常重要。
- 存储系统可以来自本地目录、网络存储（NFS、Gluster、Ceph等）以及公有云存储服务。
- 9️⃣批处理：提供一次性任务、定时任务，满足批量数据处理和分析的场景。
3 k8s的架构组件
- k8s由Master（主控节点）和Node（工作节点）组成。
- K8s的Master由API Server（集群的统一入口，以REST ful方式提供，存储到etcd中）、Scheduler（做集群节点的调度：调度器根据算法选择Node节点进行应用部署）、Controller Manager（处理集群中常规的后台任务，一个资源对应一个控制器）和etcd（存储系统，用来保存集群中相关数据）组成。
- k8s的Node由kubelte（Master派到Node节点的代表，负责维护容器的生命周期，同时也负责Volume（CVI）和网络（CNI）的管理）、kube-proxy（提供网络代理，负责为Service提供cluster内部的服务发现和负载均衡）和docker组成。
4 k8s核心概念
4.1 Pod
- Pod是k8s中最小的部署单元。
- Pod是一组容器的集合。
- Pod中的容器是共享网络的。
- Pod的生命周期是短暂的。
4.2 Controller
- Controller可以确保预期的Pod的副本数量。
- Controller确保所有的Node运行同一个Pod。
- 一次性任务和定时任务。
- 无状态应用部署。
- 有状态应用部署。
4.3 Service
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