LSM Tree其实本质是一种思想，而具体是否需要WAL，内存表用什么有序数据结构来组织，磁盘上的SSTable用什么结构来存放，是否需要布隆过滤器来加快不存在数据的判断等都需要根据业务场景来做特定优化。

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1、device plugin端启动自己服务, 地址为(/var/lib/kubelet/device-plugins/sock.sock).2、device plugin向地址为(/var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock)发送注册请求(含有resoucename以及自己服务的地址/var/lib/kubelet/device-plugins/soc

alertmanger在处理告警时有一个延迟等待时间，以避免多个实例争抢处理告警的，导致重复。

内容： 记录当UDP报文数据内容大于MTU大小的时候，其实不一定分片UDP什么时候分片？UDP报文中有长度的字段，是16位的，那么UDP报文的最大长度是65536字节，但是一般MTU的大小不会达到65536字节这么大，而是一般为1500字节，那么这时候就会引起分片UDP一定会分片吗？答案：不一定，当UDP报文是上交本地协议栈的时候，并不会引起分片的！原因：本地环回报文实际并不需要层层封装到链路层再

系统自带了3个策略，序号分别是0、32766、32767，策略匹配过程是从小到大执行的。以0号策略为例，它表示匹配任意来源IP的数据包，然后用名字叫做local的路由表进行路由匹配。如果local路由表里的规则能匹配成功，那么后续的rule就不会执行了，否则还会继续匹配后面的main，defaylt等路由规则每1条策略最终都会关联到1张路由表，同1个路由表可以被N个策略关联，路由表总是随着路由策略

tcpdump原理是注册一种虚拟协议，使得每个包在遍历当前的协议列表时有机会被处理，如果tcpdump发现包符合要求就会使用skb_clone一份，送到用户态程序去分析。tcpdump还会使网络设备进入混杂模式，是为了让包能过进入网络协议栈，从而有机会被捕捉，这样才能抓到包。

但 Prometheus 可能会出现错误配置，导致多个目标共享相同的标签集，这可能会导致结果时间序列之间的标签集冲突。然后，TSDB 会将多个原始系列的流视为单个系列，但当它们的样本因无序或重复时间戳而相互冲突时，会拒绝无效追加。但是，Prometheus 可能会出现错误配置，导致 Prometheus 尝试附加到 TSDB 时获得重复或无序的样本时间戳，但未能成功。当样本具有不同的样本值时，它还

docker 本身并不原生支持GPU，但使用docker的现有功能可以对GPU的使用进行支持。如上所述，通过 --device 来指定挂载的GPU设备，通过 -v 来将宿主机上的 nvidia gpu 的命令行工具和相关的依赖库挂载到容器。这样，在容器中就可以看到和使用宿主机上的GPU设备了。这样使用，对于GPU的可用性（哪些GPU是空闲的等）需要人为的判断，效率很低。

prometheus触发告警恢复：对于已经恢复的告警指标，如果之前是pending或者之前的ResolvedAt非空，且在resolvedRetention（15m）之前的，则删除此告警；否则更新告警的状态为恢复，且恢复的时间为当前时间对告警进行判断是否需要发送恢复时间是大于上次发送告警的时间，证明恢复是在告警后发生的，那么已经恢复了，需发送恢复设置告警的ValidUntil，如果这条告警过了Va