前面说过最原始的复杂度为 O(n2) 的冒泡和选择排序，也跳跃到了复杂度为 O(n log n) 的快速排序，现在又再看一个复杂度同样为 O(n2) 的插入排序。从排序名称结合代码我们理解了为什么叫做冒泡或是选择，快速排序自认高名，那么何以这又谓之插入排序呢？是怎么插入，从左边往右边插，还是从右边往左边插，这得搞清它的排序原理：
它在列表较低的一端维护一个有序的子列表(从最左端一个元素开始)，并逐个将每个新元素(高端的)"插入"这个子列表。插入的时候遍历低端列表，找准位置插入便是，插入点后的元素需后移，当所有高端的元素插入完成了，整个列表就变得有序了。
整个排序操作示意图如下： 阅读全文 >>
熟悉了传统的 C++/Java 类定义的风格，来感受一下 Python 是如何定义类的。本篇是阅读 《The Quick Python Book》第二版关于类定义的笔记，由原书内容进一步引申，不过是依照本人的思考顺序来组织的。在理解 Python 类定义的同时头脑中应该闪现出 JavaScript/Java 如何定义类的情景。
class MyClass:
pass
由于 class MyClass 后面要有个冒号，而冒号后总得有点东西才能表示该类定义结束了，于是放个 pass 当占位符。Python 也像 Java 一样，有一个根类，叫做 object，例如上面的定义
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>>> MyClass.__bases__ (<class 'object'>,) >>> import inspect >>> inspect.getmro(MyClass) (<class '__main__.MyClass'>, <class 'object'>) |
我们能看到它隐式的基类是 object, 而不用显式的声明为 class MyClass(object)。看到 __bases__ 属性是一个 Tuple, 意识到 Python 是支持多重继承的。 阅读全文 >>
冒泡和选择排序的简单粗暴也许在某些人眼里都不能称作算法，现在要进入一种更优雅的排序算法，快速排序。它使用分而治之(Divide and Conquer, D&G) 的策略，要应用到递归调用。快速排序敢说自己快速，也确实比选择排序快很多很多。冒泡和选择排序，尤其是选择排序是非常自然的排序算法，而快速排序就不是一般人会随意想出来的。
快速排序的演绎需要用递归来思考循环的问题，然而我之前总是在及力用循环来避免递归调用，有趣的是诸如 Haskell 等函数式编译语言根本没有循环，只能用递归来编写循环的效果。来看一个简单的例子，比如要从 1 加到 100，我们很自然会用循环从 1 累加到 100，如果换成递归，看下面的代码
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def summary(arr): if len(arr) == 0: return 0 else: return arr[0] + summary(arr[1:]) print(summary(list(range(1, 101)))) # 5050 |
递归有助于我们把大问题分解为小问题，上面代码的思维是数组的和总是很一个元素加上剩下元素列表的和，直到最后元素列表为空(和为 0)。 阅读全文 >>
因 COVID-19 漫延各自居家，也更有闲时，便拣起一本关于算法的书籍来研究。本不是科班出身，算法方面自然是自己的薄弱环节。平时用各种 SDK，只大概听说了些算法，仅能就自己如何选择哪种实现而作为参考。
如今阅读的是一本入门的书籍，名为 《算法图解》，英文版书名是 《Grokking Algorithms》。 该书图文并茂，十分适合初学者，关于排序最基本莫过于冒泡与选择排序。该书并未提及冒泡，而是直接从选择排序切入，在阅读本书之前我就一直对这两咱排序方式傻傻不分。一直以为头脑中的选择排序就是冒泡排序，那就来看下什么是真正的冒泡排序。 阅读全文 >>
前边折腾了各种安装 Kubernetes 集群的操作，还跑到 AWS 上撸了一把 EKS，也在 Kubernetes 上部署过服务。继续更深一步的学习如何部署应用和怎么通过 Service 去访问 Pod 中的应用，顺带看看内部的网络是怎么流转的。
测试平台还是以本地启动的三个 Vagrant 虚拟机组成的 Kubernetes 集群，安装方法见 Kubernetes 学习笔记(一) - 初上手。
测试应用的镜像为 yanbin/python-web, 代码见 github 上的 yabqiu/python-web-docker/app.py, 一个默认启动在 80 端口上的 Flask Web 应用，输出为当前 hostname 和一个唯一标识符。
《每天5分玩转Kubernetes》里用的 Kubernetes 是 1.7 版本，其中还在用 kubectl run 的方式来部署应用(它会产生一个隐式的 deployment 对象)，该方式已在 Kubernetes 1.12 中不推荐使用了，建议用 kubectl create deployment...，而实际中更应该用 yaml 文件编排后再 kubectl apply -f <your-yaml-file>, 这样多种对象可以编写在一起，更方便日后同样的命令更新各种对象，或者用 kubectl delete -f <your-yam-file> 批量删除所创建的对象。 阅读全文 >>
用自己 Kubernetes 学习笔记(一) - 初上手 一文中的方法用 Vagrant 虚拟机安装的 Kubernetes 集群，部署应用什么的都没问题，然而却在用
$ kubectl exec -it <pod-name> -- sh
试图登陆 docker 容器时出问题了，总是报错说
error: unable to upgrade connection: pod does not exist
kubectl 登陆不了 docker 容器，而且 kubectl logs 也会报一样的错，必须到具体的工作节点上用 docker exec 或 docker logs 才能访问到该节点上的容器信息。
这就不太对头，网上找了下原因，结果是因为节点间通信时选错了 IP 地址。
比如三个 Vagrant 虚拟机分别是
在 k8s-master 中初始集群时用的命令也是指定的 172.28.128.14 IP 地址 阅读全文 >>
Java 多线程编程常用的一个接口是 ExecutorService, 其实就一个线程池的接口，一般由两种方式创建线程池，一为 Executors 的工厂方法，二则创建 ForkJoinPool 实例，当然也有直接使用 ThreadPoolExecutor 的。
关于什么时候用 ForkJoinPool 或普通的线程池(如 Executors.newFixedThreadPool(2) 或 new ThreadPoolExecutor(...)) 不过多的述说。如果要运用到 ForkJoinTask 的话就要用 ForkJoinPool, 它是 Java7 新引入的线程池类型。
关于 Java7 的 fork-join 框架可参考很多年前的一篇 Java 的 fork-join 框架实例备忘。ForkJoinPool 的一个典型特征是能够进行 Work stealing。它也是 Akka actor 效率高效的一个有力保证。
本文只能某一种情形下在选择普通线程池与 ForkJoinPool 的区别，直接说吧，普通线程更容易造成死锁，而 ForkJoinPool 却能应对相同的状况。 阅读全文 >>
在 AWS 上创建好 EKS 后，想要在本地用 kubectl 来管理 EKS，必须用 aws eks update-kubeconfig 来更新本地的 ~/.kube/config 文件或者 KUBECONFIG 环境变量指向的别的配置文件。
比如说你创建 EKS 的用户在本地 ~/.aws/credentials 中的 profile 是 my-aws-profile, 那么完整的 update-kubeconfig 命令就是
$ aws eks --profile my-aws-profile --region us-east-1 update-kubeconfig --name myeks-cluster
Updated context arn:aws:eks:us-east-1:069762108088:cluster/myeks-cluster in /Users/yanbin/.kube/config
再来执行 kubectl get pods 如果出现错误 error: You must be logged in to the server (Unauthorized)，肯定是因为你使用的 awscli 命令比较老(到底有多老呢？在 github 上已经无法追溯了，大概是 1.16.266 之前的)。大约生成的 ~/.kube/config 文件末尾像下面那样 阅读全文 >>
前面从无到有或是分别以 Docker Desktop, Minikube, kind 来搭建过 Kubernetes 集群。而如今各大云服务提供商基本都推出了各自的 Kubernetes 服务，例如：
所以对 Kubernetes 的进一步学习过程中何不一跃而直上云霄，直接尝试 AWS 的 EKS 如何搭建。EKS 是在 2018 年 6 月份正式推出，见 Amazon Elastic Container Service for Kubernetes Now Generally Available。EKS 在 AWS 上是与 ECS 并列的服务，它们的功能也比较类似，都是伸缩性的容器服务，ECS 配置管理更分散，EKS 本身就是一个集群管理工具。它们也有些共同的东西，如 Auto Scaling Groups, Launch Templates。
现在用 Terraform 脚本来演示一下如何创建一个 EKS 集群，并启动三个 EC2 Worker 节点(EKS 也支持 Fargate Worker 节点)，并部署一个应用。Terraform 脚本将会列出完成该任务的基本要素，也将会看看背后发生了什么。 阅读全文 >>