Kubernetes工作负载配置的最佳实践 Fairwinds的Polaris可使您的集群顺畅航行。 它会进行各种检查以确保使用最佳实践来配置Kubernetes Pod和控制器，从而帮助您避免将来出现问题。 北极星可以在几种不同的模式下运行： 北极星可以三种不同的模式运行： 作为，您可以审核集群内部正在运行的内容。 作为，您可以自动拒绝不遵守组织策略的工作负载。 作为，您可以测试本地YAML文件，例如，作为CI / CD流程的一部分。 想了解更多？ （ ），发送电子邮件至opensource@fairwinds.com ，或加入我们的 文献资料 查看 与Fairwinds Insights集成 是一个用于审核Kubernetes集群和执行策略的平台。 如果您想： 跨集群管理北极星 随着时间的推移跟踪发现 将结果发送到Slack和Datadog等服务 从 ， 和等工具中添加其他检查 您可以注册一个。 贡献 欢迎PR！ 有关更多信息，请查看“和”。 更多信息 可以在查看此项目的变更历史 如果您想了解有关Polaris的更多信息，或者想与Kubernetes专家交流，可以联

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本文为E文原文，主要介绍MongoDB性能优化相关的实践和经验，用于各位同学博客中译文对照学习和研究。

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2.2.0 TLS-[改进] Bouncy Castle优化：根据协商的密码，下载速度可能会提高，并且内存不足的部分也会被重写，以使用插件的BufferPool减少GC使用率。作为优化的一部分，该插件现在需要设置“允许'不安全'的代码”-[改进]添加了对Encrypt-then-MAC（RFC 7366）扩展的使用-[改进]添加了ChaCha20-Poly1305（RFC 7905密码）客户端提供的密码套件以与服务器协商-[改进]将读取缓冲区移至最低级别，以减少使用TLS时的上下文切换，将每个TLS消息的读取减半--[改进]删除了引发浏览器行为的可选错误抛出-常规-[新功能]新的计时API

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E文原著。 2010年新书 Publisher: Springer Number Of Pages: 151 Publication Date: 2010-08-01 ISBN-10 / ASIN: 1441963383 ISBN-13 / EAN: 9781441963383 Product Description: This book describes best practices for successful FPGA design. It is the result of the author’s meetings with hundreds of customers on the challenges facing each of their FPGA design teams. By gaining an understanding into their design environments, processes, what works and what does not work, key areas of concern in implementing system designs have been identified and a recommended design methodology to overcome these challenges has been developed. This book’s content has a strong focus on design teams that are spread across sites. The goal being to increase the productivity of FPGA design teams by establishing a common methodology across design teams; enabling the exchange of design blocks across teams. overage includes the complete FPGA design flow, from the basics to advanced techniques.

实验题目 设计和实现关于内存管理的内存布局初始化及内存申请分配、内存回收等基本功能操作函数，尝试对用256MB的内存空间进行动态分区方式模拟管理。内存分配的基本单位为1KB，同时要求支持至少两种分配策略，并进行测试和对不同分配策略的性能展开比较评估。 最佳适应算法（Best Fit）： 　　 它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。因为它要不断地找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，所以比较比较频繁。但是，对内存的利用率高 循环首次适应算法(Next Fit)： 　　 该算法是首次适应算法的变种。在分配内存空间时，不再每次从表头（链首）开始查找，而是从上次找到空闲区的下一个空闲开始查找，直到找到第一个能满足要求的的空闲区为止，并从中划出一块与请求大小相等的内存空间分配给作业。该算法能使内存中的空闲区分布得较均匀。比较次数少于最佳适应算法（Best Fit），内存利用率低于最佳适应算法（Best Fit）。