最近正在做系统的迁移，准备将虚拟机项目迁移到K8S集群中，谈谈自己的实践和想法。本文将深入探讨如何掌握常见的 YAML 配置，快速理解其内容，并进行有效的参数调优。为了应对流量波动，您可以使用 Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 自动调整 Pod 的数量。通过实践 通过以上调优，将能更有效地处理高流量情况，同时保持资源的高效使用和应用的高可用性

最近正在做系统的迁移，准备将虚拟机项目迁移到K8S集群中，谈谈自己的实践和想法。本文将深入探讨如何掌握常见的 YAML 配置，快速理解其内容，并进行有效的参数调优。为了应对流量波动，您可以使用 Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 自动调整 Pod 的数量。通过实践 通过以上调优，将能更有效地处理高流量情况，同时保持资源的高效使用和应用的高可用性

关于如何在 CI/CD 流程中集成 GitLab、Drone 和 Harbor 。介绍了如何在 GitLab 中设置代码仓库和版本控制，描述了在 Drone 中配置持续集成和持续部署的步骤，包括构建、测试和 Docker 镜像的创建，如何在 Drone 中实现部署、上传 Maven 仓库和企业微信通知的功能

CRISPE框架Zero-ShotFew-ShotsCOTSCTOTStep-BackPrompt 模式结果主观评分Zero-Shot花费大量时间思考不同可能的未来情景及其概率可能会令人着迷，但我建议尝试完全不同的方法——自己构建原型。首先，这非常具有挑战性和有趣。其次，它将帮助我们以更有结构的方式审视我们的工作。第三，它将为我们提供实践最先进方法之一——LLM代理的机会。

Rebalance指的是在消费组中的消费者数量发生变化或者消费的分区数发生变化时，Kafka会重新分配消费者与分区的关系。如果当前的控制器宕机，其临时节点将消失，其他broker将监听该节点的变化，一旦发现节点消失，它们将再次竞选成为新的控制器，这便构成了控制器的选举机制。在Rebalance过程中，消费者无法从Kafka消费消息，这可能会对Kafka的吞吐量产生影响，特别是在包含大量节点的Kaf

CRISPE框架Zero-ShotFew-ShotsCOTSCTOTStep-BackPrompt 模式结果主观评分Zero-Shot花费大量时间思考不同可能的未来情景及其概率可能会令人着迷，但我建议尝试完全不同的方法——自己构建原型。首先，这非常具有挑战性和有趣。其次，它将帮助我们以更有结构的方式审视我们的工作。第三，它将为我们提供实践最先进方法之一——LLM代理的机会。

MHA（Master High Availability）是一个用于MySQL高可用性的开源工具，专门用于处理MySQL主从复制架构中的主节点故障。本文深入探讨了MHA的关键组成部分，包括MHA Manager和MHA Node的角色，以及它如何在主节点故障时自动提升一个从节点为新的主节点，同时保持数据一致性。文章还涵盖了MHA的安装和配置过程，包括准备MySQL的复制环境、安装MHA包、配置MH