在Kubernetes（K8S）集群中，DNS（Domain Name System）是一个至关重要的组件，它负责为集群中的各种服务提供命名解析服务。通过DNS，我们可以用域名来访问Kubernetes集群中的服务，这对于应用程序之间的通信至关重要。
在Kubernetes中，我们经常需要对DNS进行配置或切换，比如更新DNS服务器、调整DNS解析规则等。本文将向你介绍如何在Kubernetes
原创
2024-04-29 12:36:45
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在Kubernetes（K8S）中，为了实现"switch可用的DNS"，我们需要通过修改配置文件和设置参数来配置DNS。首先，我们需要了解一下整个配置过程，可以通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
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2024-04-28 11:20:42
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在Kubernetes中，使用DNS服务进行服务发现是非常常见的，但有时候可能会遇到DNS解析失败的情况。在这篇文章中，我将向你介绍如何处理“switch dns解析失败”的情况。
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------- | ----------- |
| 1 | 检查DNS配置 |
| 2 | 检查DNS服务器是否可用 |
| 3 | 检查网络连接 |
|
原创
2024-04-28 11:17:56
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在Kubernetes（简称K8S）集群中，DNS（Domain Name System）的稳定性对于应用程序的正常运行至关重要。在实际部署中，经常会遇到需要切换或者配置DNS的情况。本文将针对如何实现“switch稳定的DNS”进行详细解释，并给出相应的代码示例。
首先，让我们来了解一下切换DNS的整个流程。下面是实现“switch稳定的DNS”的步骤，我们可以用表格来展示：
| 步骤 |
原创
2024-04-28 11:20:32
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Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排平台，可以帮助管理容器化应用程序的部署、扩展和运行。在K8S集群中，DNS服务是非常重要的，它帮助容器之间进行通信和服务发现。但有时候会遇到switch无法解析DNS的问题，导致网络通信异常，需要我们进行排查和解决。
接下来，我将向你展示如何排查和解决K8S中switch无法解析DNS的问题。
首先，让我们来整理一下排查和解决这个问题的
原创
2024-04-28 11:18:15
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在Kubernetes（K8S）集群中，DNS解析失败是一个常见的问题，可能导致服务不可用或通信中断。解决这个问题需要对K8S的DNS服务进行适当配置和调试。在本篇文章中，我将向您介绍如何实现“switch DNS解析失败”的操作，帮助您更好地理解并解决这个问题。
首先，让我们了解一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ----- |
| 1 | 查看DNS服务状态
原创
2024-04-28 11:19:19
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在Kubernetes(K8S)中，DNS解析错误是一个常见的问题，可能会导致应用无法正常工作或者无法访问外部资源。解决DNS解析错误的方法之一是通过“switch DNS解析错误”，即更改DNS解析服务器以解决问题。
下面将详细介绍如何在K8S中实现“switch DNS解析错误”，包括整个流程、每个步骤需要做什么以及相应的代码示例。
### 整个流程
在K8S中实现“switch DNS
原创
2024-04-28 11:18:53
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# 解决Switch无法进行DNS解析问题
## 流程概述
在Kubernetes集群中，当Switch无法进行DNS解析时，我们需要设置kube-proxy等组件。以下是解决该问题的详细步骤：
| 步骤 | 操作|
| ------ | ------ |
| 1. 检查网络配置 | 确保网络配置正确 |
| 2. 查看kube-proxy配置 | 检查kube-proxy配置是否正确 |
|
原创
2024-04-28 11:18:04
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# Python Parallel 更慢
在Python编程中，我们常常需要处理大量的数据或者进行耗时的计算。为了提高程序的执行效率，我们可以使用并行计算来加速程序的运行速度。然而，在某些情况下，我们会发现使用Python的并行计算反而比串行计算更慢。本文将探讨为什么在某些情况下Python的并行计算会更慢，并给出相应的解决方案。
## 并行计算的优势
并行计算是指同时利用多个处理单元进行计
原创
2024-07-05 04:38:43
148阅读
"谷歌正在研发一个全新的系统 Fuchsia OS。" 这已经不是什么秘密了，所以大家也没必要把它弄得那么神秘，只不过是谷歌官方很少说起它，所以才让大家以为它很厉害，其实这只不过是谷歌N多实验项目中的一个罢了。 既然 Fuchsia 被称作系统，那么可想而知，它的开发难度有多大。目前除了Windows和苹果家的PC系统之外，并没有第三个系统走进普通PC用户的电脑中（一些专用领域
# 如何实现 "axios 并发请求更慢"
## 概述
本文将教你如何通过使用axios来实现并发请求变慢。首先，我们将介绍整个过程的流程，并使用一个表格来展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例和注释。
## 流程概览
下面是实现 "axios 并发请求更慢" 的整个流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 创建
原创
2024-01-30 06:57:43
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# 如何实现"python ThreadPoolExecutor执行更慢"
## 简介
在实际开发中，我们经常会使用 ThreadPoolExecutor 来实现多线程任务。有时候我们需要人为控制线程执行速度，使其执行更慢，以模拟某些情景或者测试效果。本文将向你介绍如何实现这一功能。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(创建Threa
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2024-07-07 05:07:30
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# MySQL延迟关联知识入门
MySQL 的延迟关联（也称为延迟加载）是一种优化手段，能够提高数据库查询效率，并减少不必要的数据加载。作为一个刚入行的小白，理解这个概念可能有点抽象，但没关系，本文会详细分步讲解如何实现 MySQL 延迟关联。
## 1. 流程概述
首先，我们来简要概述一下整个实现过程。下面的表格展示了实现 MySQL 延迟关联的基本步骤：
| 步骤 | 描述
目录1. IO-Bound与CPU-Bound2.多进程，多线程，多协程的对比3.如何进行选择？ 1. IO-Bound与CPU-BoundIO-Bound IO-Bound指的是程序的运行效率受计算机IO能力的限制。在程序的运行过程中，我们可能经常需要使用到计算机IO，如文件的读写操作，网络拉取下载操作等等。
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2024-01-08 17:54:12
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计时与性能分析在开始优化之前，我们首先需要找到代码的哪一部分真正拖慢了整个程序。有时程序性能的瓶颈显而易见，但当你不知道瓶颈在何处时，这里有一些帮助找到性能瓶颈的办法：注：下列程序用作演示目的，该程序计算 e 的 X 次方(摘自 Python 文档)：最懒惰的「性能分析」首先，最简单但说实话也很懒的方法——使用 Unix 的 time 命令：如果你只想给整个程序计时，这个命令即可完成目的，但通常是
# Java多线程更慢了
在Java编程中，多线程一直被认为是一种提高程序性能的有效方式，通过充分利用计算机的多核处理器，可以同时执行多个任务，提高程序的运行效率。然而，有时候我们会发现，使用多线程并不一定能够达到预期的效果，甚至可能会导致程序运行速度更慢。这种现象可能会让人感到困惑，接下来我们将探讨一下Java多线程为何会出现"更慢"的情况。
## 多线程的优势
在正常情况下，多线程可以显
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2024-04-28 05:30:51
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进程: 一个正在执行的程序.每个进程执行都有一个执行顺序,该顺序是一个执行路径,或叫一个控制单元. 一个进程至少有一个线程.线程:就是进程中的一个独立的控制单元. 线程控制这进程的执行.多进程的缺点：进程切换开销大；进程间的通信很不方便。多线程: 指的是在单个程序中可以同时运行多个不同的线程，执行不同的任务,线程切换的开销小 。线程的生命周期Java 做了很多工作，力求把这些细节抽象化。Java
# Python多线程速度更慢的原因及解决办法
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会刚入行的小白如何解决“Python多线程速度更慢”的问题。在解决这个问题之前，让我们先了解一下整个过程的流程。
## 2. 解决问题的流程
### 2.1 创建多线程
首先，我们需要创建多个线程来执行任务。在Python中，可以使用`threading`模块来进行多线程编程。下面是
原创
2023-09-16 13:32:27
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前言OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！今天我们将开启模型部署入门系列教程，在模型部署开源库 MMDeploy 的辅助下，介绍以下内容：中间表示 ONNX 的定义标准PyTorch 模型转换到 ONNX 模型的方法推理引擎 ONNX Runtime、TensorRT 的使用
一、CPU和内存 说起内存要从cpu和内存的关系说起，由于cpu发展太过迅速，内存读写速度无法跟上cpu的处理速度，于是amd等厂商为每颗cpu每个核加上了一块高速缓冲区，也就是我们常见的cpu L1、L2、L3级缓存。这样做就解决了cpu和物理内存的读写速度差。就像当年用物理内存来解决cpu和物理磁盘的速度差一样。&
