# Docker 超售
在谈论 Docker 的过程中，我们可能会经常听到"超售"这个词。那么，什么是 Docker 超售呢？本文将为您介绍 Docker 超售的概念，并通过一些代码示例来进一步解释。
## 什么是超售？
在计算机领域，超售是指资源的分配超过了实际可用的资源数量。在 Docker 中，超售主要指的是在容器化环境下，为容器分配的资源超过了主机实际可用的资源。这种超售的行为可以提
原创
2023-08-25 13:38:59
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一、概述Docker 在1.13版本之后，从2017年的3月1日开始，版本命名规则变为如下：项目说明版本格式YY.MMStable 每个季度发行Edge版本每个月发行同时Docker划分为CE和EE。CE即社区版(免费，支持后期三个月)，EE即企业版，强调安全，付费使用。本实验虚拟机CentOS7，采用阿里云yum源安装 二、安装Docker CE先决条件官方各个版本安装文档：https
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2023-07-27 10:21:44
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目录初步思考秒杀活动订单防止超卖订单超时如何处理初步思考原文地址前端：页面尽可能静态化，css/js合并，减少请求数扩容：增加机器，提高处理请求能力限流：应用限流（nginx，tomcat设置线程池，最大请求数），服务限流（限流算法，令牌桶/漏桶），MQ堆积消息，用户请求限制（单位时间内访问接口次数）【主要保证每台机器能够处理自己能力之内的任务】使用多线程开发，提高机器处理能力动静分离1、数据拆分
1.什么是生产者消费者模式 生产者消费者模式是通过一个容器来解决生产者和消费者的强耦合问题。生产者和消费者彼此之间不直接通讯，而通过阻塞队列来进行通讯，所以生产者生产完数据之后不用等待消费者处理，直接扔给阻塞队列，消费者不找生产者要数据，而是直接从阻塞队列里取，阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。
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2024-09-30 19:28:42
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一、秒杀带来了什么？ 秒杀或抢购活动一般会经过【预约】【抢订单】【支付】这3个大环节，而其中【抢订单】这个环节是最考验业务提供方的抗压能力的。 抢订单环节一般会带来2个问题： 1、高并发 比较火热的秒杀在线人数都是10w起的，如此之高的在线人数对于网站架构从前到后都是一种考验。 2、超卖 任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商品的人数不超过商品数量的上
KVM虚拟化的简单概论一、什么是虚拟化二、虚拟化技术三、虚拟化技术的发展史四、虚拟化类型五、虚拟化特性六、KVM简介1、广义KVM2、KVM架构及原理①、KVM虚拟化架构/三种模式②、KVM工作原理3、KVM工作流程4、KVM各核心组件功能总结KVM工作原理 一、什么是虚拟化 解决的两个问题：
资源充分利用缩短交付时间二、虚拟化技术三、虚拟化技术的发展史【1】1961年，IBM709机器实
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2024-05-07 13:06:04
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WFilter NGF的“运营管理”模块，集成了用户管理、实时带宽限制、累计流量限制、用户Portal通知等功能。适合酒店、ISP等进行带宽的运营管控。在酒店网络管理、上网行为管理方案和小区宽带运营商的网络管理这两篇教程中，我们介绍了“运营管理”的基本功能。还有一点要补充的，就是对于超流量用户的策略管控。如下图，我们增加了一个“累计带宽”策略，一旦超流量后，就会自动把用户加到“限制上网组“。下拉框
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2024-05-04 22:59:43
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虚拟化技术通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机，在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机， 同时每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互相不影响， 从而提高计算机的工作效率虚拟化技术发展雏形： 1961年，IBM709机器实现了分时系统，将CPU占用切分为多个极短的时间片(1/100sec)每一个时间片执行不同的工作，通过对这些时间片进行轮询 从而将一个C
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2024-03-26 10:16:21
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前言先来就库存超卖的问题作描述：一般电子商务网站都会遇到如团购、秒杀、特价之类的活动，而这样的活动有一个共同的特点就是访问量激增、上千甚至上万人抢购一个商品。然而，作为活动商品，库存肯定是很有限的，如何控制库存不让出现超买，以防止造成不必要的损失是众多电子商务网站程序员头疼的问题，这同时也是最基本的问题。在秒杀系统设计中，超卖是一个经典、常见的问题，任何商品都会有数量上限，如何避免成功下订单买到商
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2023-08-28 22:21:51
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# OpenStack 超售配置详解
在云计算环境中，资源的高效利用是每个云平台追求的目标。而 OpenStack 作为一个开源云计算管理平台，提供了众多的资源调度和管理功能。超售（Overcommit）是一种技术手段，允许云平台在物理资源未完全使用的情况下，允许更多的虚拟资源被分配给用户。这种方法可以提高资源的利用率，但如果配置不当，将可能导致资源不足、性能问题和其他影响。
### 什么是超
# 解决超售问题的Java实现
## 引言
超售是指在旅行、酒店、航空等行业中，出售的产品数量超过了实际可用的数量。这会导致客户在到达目的地后无法享受已预订的服务，给客户和企业带来不便和经济损失。解决超售问题是企业在提供优质服务的同时保证利润的重要一环。本文将介绍如何使用Java语言解决超售问题，并提供一个实际的示例。
## 超售问题的解决方案
超售问题可以通过以下几个步骤来解决：
1.
原创
2023-09-28 09:45:08
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# 深入理解云平台的 CPU 超售比
在云计算的世界中，CPU 超售比是一个至关重要的概念。了解它能够帮助我们更好地管理云基础设施，优化性能，并降低成本。在这篇文章中，我们将探讨 CPU 超售比的定义、工作原理以及其影响，同时还会提供代码示例以及一个类图示例来加深理解。
## 什么是 CPU 超售比？
CPU 超售比是指在云平台上，物理 CPU 资源与虚拟 CPU（vCPU）资源之间的比例关
通过本节能学到什么？什么是抢购的超卖现象？常见的解决思路有哪些？最好的解决思路是什么？目录1、引出问题2、怎么解决3、拓展4、实际场景1、引出问题在做抢购系统的时候，我们首先应该想到的是怎么才能避免超卖，比如说：库存只有100，结果卖了200。这种情况肯定是不能接受的。如果我们不在代码中针对该问题进行相应处理，很有可能就会造成这种不良后果。比如：MySQL，Redis常见错误处理方式，下面用伪代码
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2024-05-29 12:38:09
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宿主存在内存超售情况，可能导致部分宿主机无法正常重启（重启的时候内存分配的总大小大于实际提供的内存导致问题出现）或内存使用异常（内存不够的情况下回使用宿主机的swap，导致性能下降）。
原创
2017-08-31 10:41:04
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# OpenStack物理CPU超售比例探讨
随着云计算技术日渐成熟，OpenStack作为一种开源云计算管理平台，逐渐成为许多企业构建云基础设施的首选。然而，当涉及资源配置时，物理CPU超售比例的管理显得尤为重要。本文将探讨物理CPU超售比例的概念与计算方法，并通过代码示例进行展示。
## 什么是物理CPU超售？
物理CPU超售是指在云计算环境中，虚拟机的CPU资源请求超过了物理主机所拥有
原创
2024-08-31 06:02:05
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# Java超售问题的解决方案
在大型互联网应用中，超售（Overbooking）问题是一个常见且棘手的情况，特别是在售票、酒店预订等场景。超售指的是在可用容量不足的情况下，系统却允许超出限额的预订，这种情况可能导致用户体验下降，甚至带来经济损失。因此，如何使用Java解决超售问题，成为了开发者需要关注的重点。
## 1. 问题描述
以一个简单的机票预订系统为例，假设我们的航空公司在一条航线
KVM配置分为以下三部分1.KVM安装2.创建虚拟机3.KVM的图形界面管理工具（virt-manager） 1.kvm安装1.1环境准备1.1.1硬件环境服务器配置为2核4G开启虚拟化配置虚拟化 Intel 使用的是 intelVT-XAMD 使用的是 AMD-V 1.1.2系统环境检查 CPU 是否支持虚拟化vmx ##(forIntelCPU)svm ##（f
什么是超卖？当商品库存为1，用户A和用户B同时提交了该商品订单，此时两个用户同时读取库存为1，并发进行内存扣减之后，进行更新数据库，导致库存最终更新为-1，产生超卖。我们先看一段会产生超卖问题的代码@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
public Integer createOrder(int purchaseProductId,in
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2023-10-19 10:04:18
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近年来，Kubernetes（K8S）作为一种容器编排系统，已经成为云原生应用部署和管理的首选工具。在使用K8S的过程中，有时候会遇到CPU资源不足的情况，这时我们就需要考虑使用CPU超售来优化资源的利用率。
CPU超售是一种资源管理策略，它允许在物理 CPU 核数少于 Pod 请求的情况下，将多个 Pod 调度到同一个物理节点上。这种策略可以在一定程度上提高 CPU 资源的利用率，但也会增加节
原创
2024-04-12 10:51:34
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在当下这个时代，云服务器是目前最火的IDC产品了，云服务器不仅在价格上很实惠，升级也简单方便，重要的是在安全性上是要比传统服务器还要高的。现在有许多的企业都逐步的转向了云服务器，IT基础上不再采用传统的服务器。也还有一些传统的企业没有步入云计算的行列，他们也在加快信息化进程，把业务也送上云端。有个研究机构的调查显示，只有5%的组织用户还是一直依赖于传统的物理服务器，95%的都已经转移到云计算上了。
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2024-06-25 13:17:25
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