【国产化容器金蝶AAS及相关中间件】 在IT领域，国产化软件的崛起日益显著，其中金蝶公司的AAS（Application Assembly System）是国产化容器化中间件的代表产品。金蝶AAS是一款高性能、高可靠性的企业级应用服务器，它集成了Web容器和EJB容器功能，为各类企业应用提供了运行平台。本篇文章将深入探讨金蝶AAS以及与之相关的中间件技术。 我们要理解什么是中间件。中间件是位于操作系统和应用程序之间的软件，它提供了一种标准接口和服务，使得不同的应用系统可以在同一平台上进行交互和协同工作。中间件的存在，降低了应用开发的复杂性，提升了系统的可扩展性和兼容性。 金蝶AAS作为一款中间件产品，它的核心功能包括： 1. **Web容器**：这是金蝶AAS的基础组成部分，用于托管Java Servlet和JavaServer Pages (JSP)。Web容器负责解析HTTP请求，创建和管理Servlet实例，处理动态网页内容，并将响应返回给客户端。通过Web容器，开发者可以轻松地构建基于HTTP的Web应用程序。 2. **EJB容器**：Enterprise JavaBeans (EJB) 是Java企业版（Java EE）的一部分，主要用于构建可部署在分布式环境中的组件。金蝶AAS的EJB容器支持EJB组件的生命周期管理，如创建、查找、激活和销毁等，以及事务管理和安全控制，从而实现企业级应用的高可用性和可维护性。 3. **服务集成**：金蝶AAS提供了服务集成能力，支持SOA（Service-Oriented Architecture）架构，能够与其他系统进行服务级别的交互，如通过Web Service、RESTful API等方式，实现跨系统的数据交换和业务流程整合。 4. **集群与负载均衡**：为了提高系统的可用性和性能，金蝶AAS支持集群部署，可以自动进行负载均衡，确保在多台服务器间分散工作负载，从而避免单点故障，提高系统的整体稳定性。 5. **安全管理**：金蝶AAS提供了完善的安全管理机制，包括用户认证、授权和审计等功能，确保企业应用的数据安全和访问控制。 6. **监控与管理工具**：金蝶AAS提供了直观的管理控制台，方便管理员对中间件进行配置、监控和诊断，实时查看系统状态，及时发现并解决问题。 在文件名"国产化容器-金蝶-AASV10-sp2"中，"V10"可能表示这是金蝶AAS的第10个版本，而"sp2"可能是Service Pack 2，意味着这是一个包含错误修复和改进的更新版本。这样的版本迭代通常会带来更好的性能优化和新功能，以满足不断变化的市场需求。 金蝶AAS是国产化中间件的重要代表，它的Web容器和EJB容器为企业级应用提供了稳定、高效且易于管理的运行环境。随着国产化趋势的发展，金蝶AAS将在更多的企业中发挥关键作用，推动国内信息技术产业的进步。

docker-spksrc spksrc 的 Docker 容器。 Spksrc 是一个交叉编译框架，用于为 Synology 的 NAS 创建本地包。 用法 要运行容器，请执行以下操作： docker run -it --rm -v :/spksrc bydavy/spksrc ~$ cd /spksrc/spk/transmission ~$ make arch-88f6281 其中 是您机器上的 spksrc 目录 有关 spksrc 的更多信息，请访问 作者 戴维·莱吉里

docker-ingress-routing-daemon Docker swarm守护程序，可修改入口网格路由以将真实的客户端IP暴露给服务容器： 纯粹通过路由和防火墙规则实施; 所以 无需运行traefik或其他反向代理等其他应用层; 所以 无需重新配置您现有的应用程序。 据我们所知，在编写docker-ingress-routing-daemon时，这是从docker服务启动的容器内访问客户端IP的最轻便的方法。 功能摘要： 支持为所有已发布服务或仅针对指定TCP或UDP端口上的指定服务使用传入流量上的路由替换docker的伪装 支持在服务容器内设置rp_filter=1 （严格）的最新内核（例如在Google Cloud映像中使用的内核）（尽管可以将其禁用） 自动安装内核调整，以提高生产中的IPVS性能 背景 Docker Swarm的现成入口网格路由逻辑使用IPVS和

总结下常见c++容器操作。

C＃中的3D容器包装 这是一个C＃库，可用于查找3D容器包装解决方案（也称为3D箱包装）。 它包括EB-AFIT打包算法的实现，该算法最初是由美国空军技术学院（AFIT）的ErhanBaltacıoğlu（EB）于2001年作为硕士论文开发的。该算法在《发行商的三维托盘》中也有描述包装问题：基于人类智能的启发式方法，作者：ErhanBaltacıoğlu，James T. Moore和Raymond R.Hill Jr.，于2006年发表在《国际运筹学杂志》上（第1卷，第3期）。 EB-AFIT算法支持整个项目轮换，并具有出色的运行时性能和容器利用率。 用法 首先在解决方案中包含ContainerPacking项目。 创建一个Container对象列表，该列表描述了容器的尺寸： List containers = new List();

携程Redis容器化实践-携程李剑.pdf

docker-compose 容器部署 nginx 配置文件

m3u8adskipper 此 Node 模块识别 m3u8 HLS 播放列表中的广告，并将视频转换到 mp4 容器中，跳过广告，而不对内容进行转码。 用法 使用起来非常简单。 如果内容在本地不可用，请使用 m3u8downoader 下载 m3u8 播放列表。 然后您可以使用以下代码段来传输内容，自动跳过广告。 'use strict' ; var m3u8adskipper = require ( 'm3u8adskipper' ) ; var skipper = new m3u8adskipper ( './adestination/m3u8absolute/index.m3u8' , 'output.mp4' ) ; skipper . run ( function ( err ) { if ( err ) { console . log

上传项目不支持Firefox，提示代码附件太大（1.4M），我写了30多分钟的描述全没了，太坑爹了。 10分有点贵，绝对原创，共2个代码文件300多行，下载请谨慎。你下载了，若绝对不爽在评论中说出来，不要让其他同学上当，如果觉得还可以也请留言。 代码采用多工作者多线程执行任务。通过暴露的方法往工作者传递消息，然后采用事件回调返回处理结果，实现的事件有OnThreadComplete，OnAddedTask，OnStart，OnSuccess，OnFailure，OnTimeout。 事件回调支持同步或异步，每工作者可以指定执行超时时间，避免线程阻塞死掉。队列采用线程安全的BlockingCollection，每组工作者用一个队列。委托采用Func来定义的，没有采用传统且不太好理解的Delegate。这让代码减少很多，也更容易理解。多线程应该采用消息中心来交换数据，这样就规避了线程同步交互，等待，阻塞等等，全部是异步调用，全部是接收消息工作，然后产生消息，线程间没有耦合，消息中心有很多成熟的方案如RabbitMQ, Redis（里面有简单的消息交换），微软有消息云服务等。如果应用不复杂，可以采用DB做个简单的消息中心，建议采用HTTP接口来获取与写入消息，方便将来升级重构消息中心。 开发环境VS2012,Framework4.0，代码注释量很大，如果你高兴这代码你可以随意蹂躏，如果你有建设性意见请告诉我。 下面是部分测试代码： //发送消息方法容器 var msgContainer = new Hashtable(); //创建并启动工作者 foreach (var key in workers.Keys) { //创建工作者 //启动5个线程,异步事件回调,方法执行20秒超时,程序跑起来有100个线程,由于引入超时控制,实际线程将达100+50 //下面的20个工作组,有5个是超时的,主要测试OnTimeout事件,你可以设置seleep的时间来控制 //我把sleep的时间设置的有点长,方便你测试 //测试的时候你会看见有异常,那是应为Timeout我采用的是Thread.Abort方法,这样才出发了ontimeout事件 var worker = new Sehui.Worker(5, key.ToString(), (Func)workers[key], false, new TimeSpan(0, 0, 20)); worker.OnStart += worker_OnEvent; worker.OnSuccess += worker_OnEvent; worker.OnFailure += worker_OnEvent; worker.OnTimeout += worker_OnEvent; //启动工作者 worker.Start(); //将增加消息方法放到Hashtable中 //这里我是偷懒,下面可以用循环的方式往线程中add message msgContainer.Add(key.ToString(), new Func(worker.AddTask)); } //向20个工作者发送消息,每个工作者发送20条消息 for (var i = 0; i < 20; i++) { for (var k = 0; k < 20; k++) { ((Func)msgContainer["SyncDb" + k])("[Work " + k + "] Message " + i); Console.WriteLine("send msg to worker{0},msgid:{1}", k, i); } }

docker通过cgroup来控制容器使用的资源配额，包括CPU、内存、磁盘三大方面，基本覆盖了常见的资源配额和使用量控制。 cgroup简介 cgroup是Control Groups的缩写，是Linux 内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组所使用的物理资源(如 cpu、memory、磁盘IO等等) 的机制，被LXC、docker等很多项目用于实现进程资源控制。cgroup将任意进程进行分组化管理的 Linux 内核功能。cgroup本身是提供将进程进行分组化管理的功能和接口的基础结构，I/O 或内存的分配控制等具体的资源管理功能是通过这个功能来实现的。这些具体的资源管理功能称为cgr