ref: https://blog.argoproj.io/argo-workflows-2021-survey-results-d6fa890030ee
這篇是由 Argo 官方所發表的統計文章，該文章主要是探討 Argo Workflows 的使用，總共有效的問券有 60 份

你是誰
1. 32% DevOps Engineer
2. 26% Software Engineer
3. 15% Architect
4. 9% Data Engineer

使用案例(前六大項)
1. Infrastructure Automation
2. Data Processing
3. CI/CD
4. Batch Processing
5. Machine Learning
6. ETL

由於問券內容中大部分都是 DevOps 相關職缺，所以答案會偏向 Infrastructure, CI/CD 也是不太意外。

最受歡迎的功能(按照名次排序)
1. Workflow Template
2. CronWorkflows
3. API
4. Prometheus Metrics
5. Workflow Archive
6. Golang/Java/Python Clients
7. SSO
8. WebHooks
9. Workflow Reports
10. Node Offloading
11. Memoization
12. Semaphores/Mutexes

Argo 官方對於這個評比是有點經驗，本以為會更多人使用(6)與(12)，不過這些功能實際上的釋出也是相對新。

規模
1. 大部分的使用者一天會運行 10~100 個左右的 workflows
2. 有三個使用者每天會運行 1000 個以上的 workflows
3. 大部分使用者每個 workflow 運行的 pod 數量範圍為 10~100
4. 有兩個使用者每個 workflow 運行的 pod 數量超過 10,000

導入生產環境的困境
1. 有七個人表示習慣使用 Python，所以使用 YAML 語法相對困難
2. 有三個人表示需要去熟悉 Cloud-native/Container 的相關用法與概念

為什麼使用 Argo Workflows
1. 28 個人表示因為其是 Cloud Native/Kubernetes 相關專案
2. 有六個人表示 Argo Workflow 是目前最好用的 workflow 專案
3. 有五個人表示輕量與容易上手
4. 有五個人表示與 Argo CD 可以輕鬆整合無煩惱

對 Argo Workflow 有興趣的人可以參考這個專案，其還可以組合出符合 DGA 拓墣的關係圖，讓你的 job 組合變化多端

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/

看來還是要講些殘酷的真話
大家才會意識到自己的英文很有問題

一直以來我大多笑笑的
但講完幾百場推廣英文學習的講座之後
我發現最大的問題是「不要緊」心態導致缺乏行動

所以我就直說了：台灣人的英文，考試還可以，但真的要用的時候，文法簡直爛到炸裂，口說和寫作都是，你們就是缺乏訓練和思考

再繼續背模板嘛。會背但不會變化應用，有什麼用？

過了雅思托福多益英檢門檻，實際留學都怯生生不說話，國際會議默不發言，有什麼意義？混日子嗎？

連好基礎好基礎的主詞動詞一致，單數名詞前面加個不定冠詞都不會，還不知道自己錯在哪裡，政府在推2030雙語國家，我真的拜託你們快來上課，以免到時候落後新生代那些國際學校出來英文很好的小孩才開始集體焦慮

當然，這不是你們的錯，而是整個系統的問題

但我說句狠一點的，多少英文老師只是考試匠？根本沒辦法用英文流利對答？也有一些待過國外的，用流利的「感覺」矇混破爛的文法，騙不懂的學生

我一樣是從體制內出生，土生土長
但我的英文卻是英文母語高學歷挑剔朋友都覺得 freaking good 的好（她還為此寫了一篇網誌）
我很不想一直強調要下多少苦工才能練到跟我一樣 near native （近母語）程度，背後又有多少除了語言，更要學習的文化和知識，才能真正達到這程度而且享受這程度看電影和政治笑話會真心狂笑而不是假笑陪笑的快樂

但今天實在是意識到問題嚴重性所以寫比較重
想看我罵人請到 IG 搜尋浩爾，都在限時動態，應該再半天就看不到了

以前那樣溫和的啟發式教學讓太多人覺得沒關係
每天有空看看粉專，英文就會變好了

別再騙自己了。

承認自己的不足是進步的開始

你的英文就是要有決心，才會改掉爛文法跟不知所云的用法
而我，就在等你來報名，來上課，等你有決心，你才會珍惜
我才會幫助你，那時候才真的有幫助

當然，我知道有非常非常非常少數跟我一樣自發認真的學生
這篇文章你讀起來可能很不舒服
但不好意思，事實是，你的語言能力很可能還是比你想得差
不信來我的口譯班就知道了，這禮拜才有留學回來的學生覺得自己怎麼中英文都不行

因為未經驗證的能力，不是真正的實力。
只是自我感覺良好而已

台灣浩語文中心的課程設計
完全針對實際應用

#完美寫手特訓班 從閱讀和寫作讓大家跳脫「背文法」的詛咒，學會終生受用的「思考文法」
想練聽力和口說就來 #國際商務溝通 讓你會聽會講，挑戰更快速的一來一往
最高階班 #雙語經理人 綜合聽說讀寫都訓練，讓英文跟你的母語能力和專業背景接軌，不再感覺隔靴搔癢

這週五晚上，台灣浩第一次公開課
名額很少，有決心改變就來上課。

【雙語經理人】https://fb.me/e/3yLeeBTgg

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不只學英文，更是國際溝通能力
人生路上想要機會和資源比別人多，就需要這投資
報名請看清楚步驟和內容，以免報名失敗向隅

*如果想從頭打好基礎，強烈推薦 Leeds Mayi 的基礎班和文法班，準備往應用程度進階再來台灣浩

打招呼的英語用法好多，熟人和陌生人的不一樣，長官和朋友的用法都可以不太一樣。英語的Native Speaker會怎麼講呢？

📣【口語】跟著Joy老師輕鬆開口說英文：
http://bit.ly/32K1G5q

📣【職場】跟著Joy老師商務社交說話術：
http://bit.ly/2VpnW27

📣【簡報】跟著Joy老師學商務簡報專用的英文表達：
http://bit.ly/30PuRTd

📣【寫作】英文商務Email的結構化寫作法：
http://bit.ly/2nt7S2Y

OTK：06:02、08:55
BGM：https://youtu.be/qIIOza9ZaXw?t=50s
BGM：Bouncey、Lost Native、Atlanta
※本牌組勝率很低，請斟酌使用

更多貓貓請看：https://youtu.be/93jSIQf58Pc

火砲彈幕
Cannon Barrage
對一個隨機敵人造成3點傷害，然後再依你場上海盜數量重複施放
Deal 3 damage to a random enemy. Repeat for each of your Pirates.

海盜派奇
Patches the Pirate
在你打出海盜後，從你的牌堆召喚這個手下
After you play a Pirate, summon this minion from your deck.

倚多為勝
Gang Up
選擇一個手下。將3張該手下的卡牌洗入你的牌堆
Choose a minion. Shuffle 3 copies of it into your deck.


前置動作
派奇1+倚多2+倚多2+暗影0

費用：
法師4+準備0+彈幕3+準備0+彈幕3
共10費

缺一張準備
共13費(需大帝降費)

傷害：最高70點

※本牌組勝率很低，請斟酌使用
附上牌組：
火砲彈幕
職業：盜賊
規則：開放

2x (0) 暗影閃現
2x (0) 準備
2x (0) 背刺
1x (1) 海盜派奇
2x (2) 倚多為勝
1x (2) 剔骨
2x (2) 掠寶囤積者
1x (2) 血法師薩爾諾斯
1x (3) 索妮雅‧影舞者
2x (3) 飛舞刀刃
2x (4) 法多雷蛛行者
2x (4) 精靈說唱人
1x (4) 進化的狗頭人
1x (4) 逼迫下海
1x (4) 黑巫森林吹笛手
1x (5) 古董治療機器人
1x (5) 惡棘屠殺者
1x (5) 蒼藍龍
1x (6) 消失
2x (6) 火砲彈幕
1x (6) 索瑞森大帝

AAEBAaIHDMQB7QW5BogH9Q/WEYisApG8AoHCAs/hAqbwAs6MAwm0AfsB7QKbBYYJgBLc0QLb4wLbjAMA

#爐石OTK

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THIS YOUTUBE VIDEO ABOUT "GRWU 睽違一年啦～"
(問問題之前，先打開看看有沒有答案吧！)
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今天要跟你們分享的是很久沒做的跟姐姐一起化妝

希望大家喜歡這個影片 
p.s.影片有英文用法錯誤請見諒
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如果覺得影片不錯也請幫我按個喜歡
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3.影片開頭結尾等圖片都在哪裡找：Pinterest、tumblr、google (png檔)
4.Instagram影片怎麼下載的：
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5.相機使用哪一台：CANON G7X
6.光療指甲哪裡做：
店名：愛美甲 i Mega Nail Cafe
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