小编Kee*_*eto的帖子

我可以理解dockerizing无状态服务背后的优势,例如Web服务器,应用程序服务器,负载平衡器等......如果您在一组计算机上运行这些服务,那么很容易以较低的开销移动这些容器.我不明白的是容器化数据库背后的目的是什么？数据库连接到在特定硬盘中持久存在的数据卷.由于状态,实际移动数据库容器并不容易,效率也不高.所以任何人都可以看到为什么Docker化数据库可能有用吗？

我试图理解paxos和两阶段提交之间的区别,作为在多台机器之间达成共识的手段.两阶段提交和三阶段提交很容易理解.似乎3PC解决了在2PC中会阻塞的故障问题.所以我真的不明白Paxos正在解决什么问题.任何人都能说明Paxos究竟解决了什么问题吗？

我想使用Dockerfile来构建图像.但是,命令在运行时需要用户输入.目前,构建不成功,因为docker退出用户输入.我知道我可以在docker run命令上使用-i -t选项,但我想在Dockerfile上执行此操作.怎么可能？

首先我要说这不是一个家庭作业问题.我正在尝试设计一个缓存,其驱逐策略取决于缓存中发生率最高的条目.在软件方面,假设我们有一个包含不同元素的数组,我们只想找到最常出现的元素.例如:{1,2,2,5,7,3,2,3}应返回2.由于我正在使用硬件,因此天真的O(n ^ 2)解决方案需要巨大的硬件开销.使用哈希表的更智能的解决方案适用于软件,因为哈希表大小可以改变,但在硬件中,我将有一个固定大小的哈希表,可能不是那么大,因此冲突将导致错误的决定.我的问题是,在软件中,我们可以在O(n)时间复杂度和O(1)空间中解决上述问题吗？

是否可以执行argc = 0的进程？我需要执行一个程序,但它的argc等于0是非常重要的.有没有办法做到这一点？我试图在命令行中放置2 ^ 32个参数,使其看起来好像argc = 0但是参数个数有一个最大限制.

我正在使用python 3,我试图找到一种方法来获取列表的所有排列,同时执行一些约束.

例如,我有一个清单 L=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

我想找到所有的排列.但是,我的约束是:

• 1应始终在2之前.
• 3应该在4之前,而5应该在5之前.
• 最后,6应该在7之前.

当然,我可以生成所有排列并忽略那些不遵循这些约束的排列,但我认为这不会有效.

我正在尝试建立一个基于谷歌+ api的网站.我刚刚开始研究api,似乎他们没有像facebook那样提取一个人的圈子和朋友的方法.api实际上非常小,我想确保我没有错过任何东西.所以有人使用谷歌+ api并从用户的个人资料中提取朋友信息.

我正在尝试调查docker的IO性能开销,所以我在特定的机器上创建了一个mysql docker容器,并运行了sysbench mysql基准来测量IO性能.Sysbench基本上在一段时间内执行一些读/写事务,然后输出已完成事务的数量和事务/秒速率.

当我在本机上运行基准测试时,我每秒获得779.5次事务.当我在mysql容器中运行基准测试时,我得到336个事务/秒.几乎是每秒交易数量的一半.这是docker的正常性能开销吗？这对于在生产系统中的容器中运行数据库是一个巨大的缺点,特别是对于IO /数据库密集型应用程序

我正在尝试跨站点脚本.我有一个网站,允许用户插入评论并在网站上查看.该网站虽然从评论中过滤了字符串"script"但它允许iframe.我知道我可以嵌入一个指向我制作的网站的iframe,我可以运行我想要的任何脚本.我的问题是:我的iframe脚本能否读取原始网站发起的cookie？我已经尝试过alert(document.cookie),但它显示的是一个没有任何内容的警报.当客户请求时,原始网站始终设置cookie.知道我错过了什么吗？

我是qemu的新手,我读到它允许单步模式仿真.这很有用,因为我试图在每个周期转储一些物理ram的地址.不幸的是,qemu文档非常糟糕.我知道如何从qemu监视器启用单步操作模式,但我不知道在每一步都放置我想要执行的代码.有没有人有这方面的信息？