上篇文章中提到了阅读gRPC源码的几大困难，其中数据结构是基础中的基础。如果连这些数据结构的原理和作用都不了解的话，阅读起代码来肯定事倍功半。因此这篇文章对gRPC提供的数据结构进行讲解。grpc_closure闭包闭包是一些编程语言中提供的功能，如python.closure就是闭包的英文名称.简单的理解，闭包函数将创建闭包时的上下文中的变量与自己绑定在一起，将变量的...

grpc_closure_scheduler顾名思义，闭包调度器的作用就是对闭包进行调度。下面是它的定义：struct grpc_closure_scheduler {const grpc_closure_scheduler_vtable* vtable;};typedef struct grpc_closure_scheduler_vtable {void (*ru...

文心一言给出了分析udp延迟的步骤比较具体(数据包达到和应用程序读取之间的时间差)chatgpt4给出的原理更加抽象,需要记录期望的2个时间点间的时间差,适用范围明显更广.

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直接从源码开始分析neutron/plugins/ml2/drivers/linuxbridge/agent/linuxbridge_neutron_agent.py:common_config.init(sys.argv[1:])common_config.setup_logging()try:interface_mappings = n_

云服务”现在已经快成了一个家喻户晓的词了。如果你不知道PaaS, IaaS 和SaaS的区别，那么也没啥，因为很多人确实不知道。“云”其实是互联网的一个隐喻，“云计算”其实就是使用互联网来接入存储或者运行在远程服务器端的应用，数据，或者服务。 任何一个使用基于互联网的方法来计算，存储和开发的公司，都可以从技术上叫做从事云的公司。然而，不是所有的云公司都一样。不是所有人都是C

Docker的横空出世很大程度上推动了容器技术的热度和发展。容器技术和传统的虚拟化技术有很大的不同，具体包括：首先是相对于传统的虚拟机，以前一个虚拟机里做的事情，要打散成很多个容器去做，它们各自的职能会更少；第二点是会造成以前一个虚机的IP会变成很多个容器的多个IP，容器之间的关系会变得更加复杂；第三点是整个网络中的网络端点数量呈现一个上升的趋势；第四点是容器的生命周期其实会更短。此外，容器由于其

在部署大规模Docker集群时，网络成为了最大挑战。纯粹的Docker原生网络功能无法满足广大云计算厂商的需要，于是一大批第三方的SDN解决方案如雨后春笋般涌现出来，如Pipework, Weave, Flannel, SocketPlane等。2015年3月,Docker宣布收购SocketPlane,一个新的Docker子项目"Libnetwork"开始酝酿。一个月后，Libnetwo

这篇文章将会持续更新，分享使用neutron过程中遇到的那些问题。问题一：搭建了控制和计算节点2台虚拟机环境，每台机器上都启动了linux bridge agent,但是通过openstack network agent list命令只能看到计算节点的linux bridge agent.分析:有了前面neutron源码的分析积累，我们知道linux bridge

1. 为什么需要Vxlan　　普通的VLAN数量只有4096个，无法满足大规模云计算IDC的需求，而IDC为何需求那么多VLAN呢，因为目前大部分IDC内部结构主要分为两种L2，L3。L2结构里面，所有的服务器都在一个大的局域网里面，TOR透明L2，不同交换机上的服务器互通靠MAC地址，通信隔离和广播隔离靠的vlan，网关在内网核心上。而L3结构这是从TOR级别上就开始用协议进行互联，网关在T