ref: https://blog.kubecost.com/blog/kubernetes-labels/

本篇文章是一個 Kubernetes Label 介紹文， Kubernetes 的使用者一定都知道 Kubernetes 內的物件很大量依賴 Label 的使用，最基本的用法就是
Deployment 與 Pod 之間是透過 Label 與 LabelSelector 互相溝通的。

Kubernetes 提供兩種不同的方式來為資源打上標記，分別是
1. labels
2. annotations

兩者都是基於 key/value 的方式來設定，不過用途是完全不同。 Label 主要是用來提供辨識的功能，讓使用者可以透過 key/value 的方式來辨識當前的資源，就如同前述提到的 Deployment 與 Pod 的關係。
透過 Label 來標示 Pod，而 Deployment 則透過 LabelSelector 來選擇符合標準的 Pod。

Label 主要有兩大用法
1. Grouping Resource for Queries
2. Bulk Operations.

第一種用法就是前述提到的，將一群資源透過 Label 給標記起來，另外一個則是透過 kubectl 等指令操作時，可以一口氣操作多個資源，譬如
kubectl delete deployment -l environment in (dev,sit)
上述資源可以一口氣將符合 environmnet=dev 以及 environmnet=sit 的 deployment 給一次刪除。

文章中還列舉了其他介紹與學習 Labeling 概念的網站，最後還提到一個使用 Label 上要注意的相關事項
1. 不要將一些會一直改變的資料放到 Label 中
2. 沒有任何理由的話，不要輕易去修改運行資源的 Label 內容
3. Label 本身的設計不是一個 data store，所以不要將一些 Application 的重要資料給存放到 Label 上

對於 Label 這概念想要更深理解的可以參閱全文

在這個非常時期，大家都必須待在家裡，於是要吃東西就剩下兩個選項。我們可以自己下廚，享用居家小料理，或者也可以用手機APP叫吃的。​
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我很常在家裡叫餐。主要是很方便，不過有時候也蠻花時間的。要等外送員送餐，有時因為不同的理由，有時候可能會晚到。​
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想問大家：你們是有耐心的人嗎？​
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如果餐點遲了很久才到，你們會怎麼會做呢？​
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En ces temps difficiles, nous sommes obligés de rester à la maison et nous avons donc deux choix qui s’offrent à nous pour manger. Nous pouvons cuisiner et manger de bons petits plats faits maison, ou nous pouvons commander à manger en utilisant une application mobile. ​
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Personnellement, je commande beaucoup en restant chez moi. C’est toujours très pratique mais quelques fois cela prend du temps. Il faut attendre que le livreur arrive et pour certaines raisons, ils peuvent arriver en retard. Est-ce que vous êtes patients ? ​
​
Que feriez-vous en voyant votre commande arriver avec beaucoup de retard ?​
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💡就算沒有疫情，我們也還是會叫外送因為懶得下廚。​
« Avoir la flemme » 意思是：不想做某件事情，因為沒動力。(就是「懶得...」的意思啦🤣)​
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👉Même sans la pandémie, on peut commander à manger parce qu’on a la flemme de cuisiner. « Avoir la flemme » veut dire qu’on a pas envie de faire quelque chose parce qu’on n’est pas motivé.​
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​【🙋‍♂️我跟怎麼用？舉例....】
🇫🇷🇨🇭J’ai la flemme de cuisiner donc je vais commander à manger.​
我懶得煮飯所以我要來叫外送。​
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🇫🇷🇨🇭Je reste à la maison toute la journée parce que j’ai la flemme de sortir.​
我整天宅在家因為懶得出門​
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#情境法語​
#法文邂逅​
#當外送遲到一小時，你怎麼做😂​
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🎉朋友們，【主題式閱讀口說講座】開張！💯​
👉歡迎中高階以上的法語學習者來體驗！在講座中，我們一起用法語航行，讓你發掘更多你所不知道的法語文化秘辛！🥂🇫🇷🇨🇭​
https://bonjouratous.com/high-level-french-trial-class/

本篇文章是個經驗談，作者想要聊聊是如何將一個 4vCPU 的VM給調整到可以達到每秒處理 1.2M(120萬)個 JSON Reuqest，本篇文章非常的長，所以會分多天來介紹。

整篇文章探討的是各種 turning 的步驟，來聊聊如何從最初每秒 224k(22萬四千) 給調整到每秒 1.2M 的處理能力。

整個過程分成九大步驟，後面同時標示每個過程後的每秒請求能力
1. Application Optimizations (347k)
2. Speculative Execution Migtigations (446k)
3. Syscall Auditing/Blocking (495k)
4. Disabling iptables/netfilter (603k)
5. Perfect Locality (834k)
6. Interrypt Optimizations (1.06M)
7. The Case of the Nosy Neighbor (1.12M)
8. The Battle Against the Spin Lock (1.15M)
9. This Gost to Twelv (1.20M)

作者強調，上述的過程不一定適合你的應用程式，但是透過這些步驟能夠讓你更佳瞭解應用程式的運作行為，同時也有機會發現一些潛在的瓶頸問題。

環境介紹
1. 團隊使用 Techempower 來進行 JSON Serialization 的測試
2. 使用 libreactor(event-driven框架) 來搭建一個簡單的 API Server
3. HTTP 的解析使用 picohttpparser，同時使用 libclo 來處理 JSON 的編碼
4. 硬體環境
- Server: 4 vCPU, c5n.xlarge AWS VM
- Client: 16 vCPU, c5n.4xlarge AWS VM (clinet太弱會變成瓶頸)
- Network: Server/Client 屬於同一個可用區域(AZ)
5. 軟體環境
- 作業系統: Amazon Linux2 (Kernel 4.14)
- Server: 使用 libreactor (使用不同版本，分別是 Round18 以及 Round20)
- Client: 修改 wrk 這個知名的工具並重新命名為 twrk，詳細差異自己看文章內部，主要都跟顯示有關
6. 實驗方式
- 每個測試跑三次，取中間值
- 256 連線，16 threads，同時每個 thread 都會 pin 到一個固定的 CPU
- 每個實驗都有兩秒的暖機時間來建立連線


Ground Zero
第一個要探討的就是什麼最佳化都還沒有使用前，到底當前應用程式可能的瓶頸在哪裏
首先團隊將該應用程式與其他常見的應用程式或是開發框架比較，譬如 Netty, Nginx, Actix, aspcore 等， libreactor 的效能不錯，有中上水準。

接者作者使用火焰圖(Flame Graphs)來 Profile 該伺服器，作者很好心地將文章中所有的火焰圖都調整了一下，讓所有的 user-space 相關的 function call 都轉成藍色，而剩下跟 kernel 相關都維持紅色。
1. 大部分的時間都在 Kernel 處理
2. 主要是花費在收封包與送封包
3. 應用程式本身主要是分兩大部分，解析 HTTP 的封包以及處理請求與回應。
從上述兩點來看，作者認為目前的應用程式寫得算不錯，因為瓶頸很明顯是卡在 Kernel 端

接下來就正式進入到各種 Turning 的章節探討

Application Optimizations

長話短說:
- 作者基於 libreactor Round18 的框架進行修改，並且所有的修改都已經被合併到 Round20 的版本中，而這些修改主要是實作方面的強化以及整個框架的最佳化。

1. 作者首先透過 htop 觀察運行過程，發現 Server 只有使用 2vCPU 而已(系統有 4vCPU)，因此這是作者進行的第一個修改，讓 Server 使用了 4vCPU，這個簡單調整就讓效能提升 25%

註: 作者特別強調，不要覺得從 2vCPU 變成 4vCPU 效能就可以變成兩倍，主要是1) 沒有使用的 vCPU 還有很多其他的工作要處理，因此不是完全都送給你應用程式處理。2)基於 hypter-thread vCPU 的架構，環境只有兩個真正的 CPU 而是透過邏輯的方式產生四個抽象的 CPU，所以全用一定會變快，但是基於很多資源還是要競爭與共用，數字不是單純翻倍

2. 作者自己的應用程式本身使用 gcc 建置時有使用 "-o3" 的方式來最佳化處理，然而框架本身卻沒有使用 "-o3" 的方式來弄，因此作者也針對這個部分來處理，讓建制框架時能夠使用 -o3
3. 從實作方面來看，作者觀察到 libreactor 1.0 版本使用的是 read/write 這兩個常見的方式來處理封包的送收，作者將其修改成 recv/send 整個效能就提升了將近 10%。

註: write(針對 FD，更全面廣泛的用法) 與 send(針對 Socket，更針對的用法) 使用上差異不大，但是 write 於底層 Kernel 最終還是會呼叫到 send 來處理，所以基本上可以理解就是在沒有特別參數需求時，可以直接跳過幾個 kernel function 來達到加速的效果。

write kernel 內的走向: sys_write -> vfs_write -> __vfs_write -> sock_write_iter -> sock_sendmsg

send kernel 內的走向: sendto -> sock_sendmsg

4. 作者觀察到火焰圖中有一些 pthread 相關的資料，進而發現 libreactor 會創造一個 thread pool 來處理非同步的 DNS 名稱解析問題。對於一個 HTTP Client 來說，如果今天要發送請求到多個不同的 domain，而每個 domain 都會需要進行一個 blocking 的解析過程，透過這種方式可以減少 DNS 解析造成的 blocking 問題。然而對於 HTTP Server 來說，這個使用情境帶來的效益似乎就稍微低了些，畢竟 Server 只有 Bind Socket 之前可能會需要去解析一次 DNS 而已。
大部分的情境下， thread pool 都是應用程式初期會去創造而接者就不太會管她，但是對於錙銖必較的效能除錯人來說，任何能夠調整的部分都可能是個值得探討的地方。
作者透過修改 Server 端(準確來說是 libreactor 框架內的程式碼)關於 Thread Pool 的一些用法，成長的讓整個效能提升了 2~3%

結論來說，透過上述四個概念來提升的程式碼效能。
1. vCPU 盡量使用: 25%-27%
2. 使用 gcc -O3 來建置框架的程式碼: 5%-10%
3. 使用 march=native 等參數來建置最後的 server 應用程式: 5%-10%
4. 使用 send/recv 而非 write/read: 5%-10%
5. 修改 pthread 的用法: 2%-3%

註: 作者強調每個最佳化的結果並非是單純累積的概念，反而還會有互補的效果。
可能前述的操作實際上也會讓後續的操作達到更好的效果，
譬如如果先跑 vCPU 的調整，效能大概提升 25%，但是如果先執行別的最佳化過程，最後再來調整 vCPU，就可以達到 40% 的效果，主要是 CPU 可以共有效率的去執行程式。

最後，這個部分讓整個處理封包能力從 224k 提升了 55% 到 347k (req/s)。
從火焰圖來看，整個 user-space 的範圍縮小許多，同時 send/recv 的處理也有使得整體的高度下降一點點(大概四格..)

為了避免文章過長，本篇文章就探討第一個最佳化的過程，剩下的就敬請期待後續!

https://talawah.io/blog/extreme-http-performance-tuning-one-point-two-million/

List 在 App Inventor 中是一個重要的程式編寫元件，它有點像其他程式語言中的 Array，但它們有相同也有不相同之處，因此我會一連幾集詳細解釋 List 的特點和用法。

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