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前言大家好，本文是对Docker数据卷及网络详细讲解，讲解了如何创建使用数据卷，以及如何使用Dockernetwork。希望对大家有所帮助~目录前言一、Docker数据卷1.1、数据卷(Volumes)1.2、数据挂载(Bindmounts)1.3、临时挂载(tmpfsmounts)1.4、-v或--mount标志1.4.1、-v或--volume1.4.2、--mount1.5、数据卷操作1.6、挂载数据卷实操二、Docker网络2.1、Docker网络操作2.2、Docker网络交互2.3、network应用场景一、Docker数据卷Docker数据卷是一种广泛使用的工具，用于确保容器在运

运维人员不仅要熟悉操作系统、服务器、网络等只是，甚至对于开发相关的也要有所了解。很多运维工作者可能一时半会记不住那么多命令、代码、方法、原理或者用法等等。这里我将结合自身工作，持续给大家更新运维工作所需要接触到的知识点，希望大家喜欢。今天我们要讲的是 HTTP响应状态码。一、简介超文本传输协议（HTTP）是一个用于传输超媒体文档（例如HTML）的应用层协议。它是为Web浏览器与Web服务器之间的通信而设计的，但也可以用于其他目的。HTTP遵循经典的客户端—服务端模型，客户端打开一个连接以发出请求，然后等待直到收到服务器端响应。HTTP是无状态协议，这意味着服务器不会在两个请求之间保留任何数据（

在JDK9之前，Java基本上平均每三年出一个版本。但是自从2017年9月分推出JDK9到现在，Java开始了疯狂更新的模式，基本上保持了每年两个大版本的节奏。从2017年至今，已经发布了十一个版本到了JDK19。其中包括了两个LTS版本（JDK11与JDK17）。除了版本更新节奏明显加快之外，JDK也围绕着云原生场景的能力，推出并增强了一系列诸如容器内资源动态感知、无停顿GC（ZGC、Shenandoah）、原生的运维能力等等。这篇文章是EDAS团队的同学在服务客户的过程中，从云原生的角度将相关的功能进行整理和提炼而来。希望能和给大家一起认识一个新的Java形态。云原生场景定义云原生的内在推

在Android中，Camera2API提供了对相机硬件的底层访问，包括对焦功能。以下是Camera2对焦原理和框架的简要概述，以及代码实现流程：对焦原理和框架：预览:在开始对焦之前，通常需要先启动相机的预览。预览不仅允许用户看到实时视频流，还可以提供关于相机状态的信息，如对焦模式和当前的对焦区域。对焦模式:Android支持多种对焦模式，如连续自动对焦（AF-C）、单次自动对焦（AF-S）和手动对焦。每种模式都有不同的应用场景和行为。对焦区域:相机可以设置多个对焦区域，每个区域可以独立地对焦。这允许用户选择特定的焦点或自动选择焦点。触发对焦:通过API可以手动触发对焦操作，也可以让系统自动触

前言：之前小程序做的图表，当时没找到太多使用echarts的教程，大多都是二次封装的。连uniapp都是推荐别人二次封装的图表，然后用了之后呢，发现不是自己想要的效果（也许是自己对别人二次封装的代码不够熟悉吧），然后干脆摸索下uniapp引入echarts图表（非他人封装的）。废话少说，看看成果~参考uniapp自定义组件：https://uniapp.dcloud.net.cn/tutorial/miniprogram-subject.html然后根据echarts官网提供跨平台方案中的微信小程序：https://echarts.apache.org/handbook/zh/how-to/c

学生信息管理系统（layUI+servlet+jdbc）使用原生servlet作为后端进行开发后端采用纯servlet进行开发，同时搭配原生的jdbc，整个架构没有使用任何框架，可以说是非常原始了；验证码工具类可以返回验证码图片和验证码内容，数据库连接工具类可以返回一个数据库连接和关闭数据库连接的方法（但是封装和设计模式不好，虽然线程安全，但使用会频繁创建数据库连接，开销很大），还有一个工具类借助gson将request的数据转换为json串；Dao层都是单表的CURD，没有复杂的业务所以也就没有添加事务的处理；**这里的业务层和控制层几乎耦合在了一起，一个业务一个servlet的方式造成了严

上一课时我主要介绍了实现自动化测试的范围、流程和结构图，自动化测试是持续集成实践不可或缺的一部分，从而使得软件向高效率和高质量迈进了一大步。持续集成主要关注的是代码是否可以编译成功、是否可以通过单元测试和验收测试等。但持续集成并不能实现软件包向测试环境和生产环境部署的要求。如果软件包不能很快的部署到测试环境和类生产环境，就导致开发人员不能及时的收到反馈，就会使软件存在更多的缺陷。今天介绍的内容——部署流水线，就是搭建一套从开发到测试，到运维的流水线，能够实现一键式的将软件部署到生产环境。什么是部署流水线？软件开发过程是一个将客户或用户的想法变成一个真实可用的特性的过程。部署流水线是这个过程中的

应用可观测性可以对企业运营产生的实际数据进行分析，可观测性将成为企业数据驱动决策的最强支撑。云原生时代的基础设施更复杂，也暴露出可观测性存在一些问题，包括基础设施观测能力不足，缺乏应用视角的基础设施观测数据等，这些都为下一代云原生可观测提供了机会与挑战。openEuler社区项目gala-gopher[1]基于eBPF技术完成一系列全栈可观测实践工作。eBPF及其对可观测的意义eBPF是一个能够在内核运行沙箱程序的技术，提供了一种在内核事件和用户程序事件发生时安全注入代码的机制，使得非内核开发人员也可以对内核进行控制。随着内核的发展，eBPF逐步从最初的数据包过滤扩展到了网络、内核、安全、跟踪

1kafkabroker1.1kafkabroker工作流程        这一部分大体了解下kafkaBroker的工作流程，看一下zookeeper在kafkabroker工作中发挥的作用，那些重要数据在zookeeper中存储。1.1.1zookeeper存储kafka的信息        zookeeper在kafka中扮演了重要的角色，kafka使用zookeeper进行元数据管理，保存broker注册信息，包括主题（Topic）、分区（Partition）信息等，选择分区leader，在低版本kafka消费者的offset信息也会保存在zookeeper中。如图使用zookeepe