本文翻译自文章Service Discovery via Consul with Amazon ECS
现如今随着微服务架构的出现，很多应用都是以一套分布式组件的形式来部署。在这样的架构中，你需要在多个EC2实例上的多个Docker容器中，配置和协调各种各样的应用程序。
亚马逊EC2容器服务(ECS)提供了一个用于管理资源、任务以及容器调度的集群管理框架。但是，很多应用仍然需要额外的组件来管理分布式组件之间的联系。服务发现的概念就是用来定义这种帮助管理这些联系的组件。
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eventlet中的backdoor
OpenStack中编程模型中大量使用了GreenThread，使用eventlet库实现，关于eventlet可以参考官方文档。这里单独说一说backdoor的使用。
OpenStack每一个服务在创建时，都会根据backdoor_port配置项决定是否创建backdoor server，允许telnet到服务所在的节点进行调试，主要用于获取某个长时间运行的进程的状态。其原理是这样的：在程序的代码中，专门运行一个协程，这个协程一般不会被调度到，所以不会影响程序的正常运行。这个协程中跑了一个backdoor_server，比如下面的这行代码：
eventlet.spawn(backdoor
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算法:由输入经过一系列的计算步骤得到输出
排序问题：将无序的输入经过处理按照一定的孙徐输出
优秀的算法：
- 正确性(思路清晰)
- 高效(算法分析)
- 易于实现(现成的算法)
算法的用处：
- 生物信息学
- 网络(图论，字符串查找)
- 信息安全(RSA..)
- 优化(调度)
算法问题：
- 图论(最短路径...)
- LCS(动态规划...)
- 拓扑排序
- 凸包
数据结构：
C++ STL 优缺点 效率
难解问题:
并行算法
CPU效率
算法技术
算法的效率
渐近记号
问题规模量 时间T(n)
数组去重
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总结：
各个厂商对Nova社区的参与依然如火如荼，积极将自身虚拟化产品作为driver与Nova对接。其中VMware、Hypver-V两家的积极性最高，不断弥补自身产品与社区KVM特性的差距，向A类driver看齐；
Nova社区开始关注NFV特性，引领开源云计算向电信领域拓展；
随着OpenStack大规模部署，调度瓶颈开始凸显，社区已经启动新的项目Gantt，逐步将nova-scheduler剥离；
社区已经找到版本间兼容的新的方式：microversion，特性扩展更加严格；
随着Nova代码规模的上涨，社区开始有意识的进行内部重构，优化代码逻辑
详细分析：
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在了解堆排序之前，我们有必要清楚“什么是堆呢？”。
堆（英语：Heap）是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵树的数组对象。在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因为实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。
堆的逻辑定义：
堆的实现通过构造二叉堆（英语：binary heap），实为二叉树的一种；由于其应用的普遍性，当不加限定时，均指该数据结构的这种实现。这种数据结构具有以下性质。
任意节点小于（或大于）它的所有后裔，最小元（或最大元）在堆的根上（堆序性）。
堆总是一棵完全树。即
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原子操作，线程间交互数据最细粒度的同步操作，它可以保证线程间读写某个数值的原子性。
由于不需要加重量级的互斥锁进行同步，因此非常轻量，而且也不需要在内核间来回切换调度，效率是非常高的。。
那如何使用原子操作了，各个平台下都有相关api提供了支持，并且向gcc、clang这些编译器，也提供了编译器级的__builtin接口进行支持
windows的Interlockedxxx和Interlockedxxx64系列api
macosx的OSAtomicXXX系列api
gcc的__sync_val_compare_and_swap和__sync_val_compare_and_swap_8等__builtin接口
x86和x86_
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隔离CPU核心
从一般内核 SMP 平衡和调度算法中删除指定的 cpu (由cpu_number定义)。 将进程移动到或移出“独立” CPU 的唯一方法是通过 CPU 亲和系统调用。 cpu 数量从0开始，因此最大值比系统上的 cpu 数量少1
此选项是隔离 cpu 的首选方法。 另一种方法是手动设置系统中所有任务的 CPU 掩码，这可能会导致问题和次优的负载均衡器性能
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