『壹』 J2EE涓鐨勫瑰櫒閮藉寘鎷鍝浜沖java瀹瑰櫒閮芥湁鍝浜
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『貳』 程序開發中常用的組件是什麼
組件就是自包含的、可編程的、可重用的、與語言無關的軟體單元,軟體組件可以很容易被用於組裝應用程序中。
Python 解釋器可以從多種源獲得輸入：作為標准輸入或程序參數傳入的腳本，以交互方式鍵入的語句，導入的模塊源文件等等。 這一章將給出在這些情況下所用的語法。
9.1. 完整的 Python 程序
雖然語言規范描述不必規定如兄轎啟何發起調用語言解釋器，但對完整的 Python 程序加以說明還是很有用的。 一個完整的 Python 程序會在最小初始化環境中被執行：所有內置和標准模塊均為可用，但均處於未初始化狀態，只有 sys (各種系統服務), builtins (內置函數、異常以及 None) 和 __main__ 除外。 最後一個模塊用於為完整程序的執行提供局部和全局命名空間。
適用於一個完整 Python 程序的語法即下節所描述的文件輸入。
解釋器也可以通過交互模式被發起調用；在此情況下，它並不讀取和執行一個完整程序，而是每次讀取和執行一條語句（可能為復合語句）。 此時的初始環境與一個完整程序的相同；每條語句會在 __main__ 的命名空間中被執行。
一個完整程序可通過三種形式被傳遞給解釋器：使用 -c 字元串 命令行選項，使用一個文件作為第一個命令行參數，或者使用標准輸入。 如果文件或標准輸入是一個 tty 設置，解釋器會進入交互模式；否則的話，它會將文件當作一個完整程序來執行。
Python 解釋器可以從多種源獲得輸入：作為標准輸入或程序參數傳入的腳本，以交互方式鍵入的語句，導入的模塊源文件等等。 這一章將給出在這些情況下所用的語法。
9.1. 完整的 Python 程序
雖然語言規范描述不必規定如何發起調用語言解釋器，但對完整的 Python 程序加以說明還是很有用的。 一個完整的 Python 程序會在最小初始化環境中被執行：所有內置和標准模塊均為可用，但均處於未初始化狀態，只有 sys (各種系統服務), builtins (內置函數、異常以及 None) 和帆衫 __main__ 除外。 最後一個模塊用於為完整程序的執行提供局部和全局命名空間。
適用於一個完整 Python 程序的語法即下節所描述的文件輸入。
解釋器也可以通過交互模式被發起調用；在此情況下，它並不讀取和執行一個完整程序，而是每次讀取和執行一條語句（可能為復合語句）。 此時的初始環境與一個完整程序的相同；每條語句會在 __main__ 的命名空間中被執行。
一個完整程序可通過三種形式被傳遞給解釋器：使用 -c 字元串 命令行選項，使用一個文件作為第一個命令行參數，或者使用標准輸入。 如果文件或標准輸入是一個 tty 設置，解釋器會進入交互模式；否則的話，它會將文件當作一個完整羨如程序來執行。
『叄』 百戰程序員：編程里有一個術語叫做容器，它是什麼意思
容器，我們常規的說就是一個器皿，比如，杯子，它可以裝水
程序中的容器也是一樣，指的就是程序中的器皿，它可以存放數據，
但是程序中的數據是多種多樣的，所以容器也就慧多種多樣。
但是也有很多萬能的容器，比如object，ArrayList,哈西表等等。
『肆』 微服務架構之「 容器技術 」
現在一聊到容器技術，大家就默認是指 Docker 了。但事實上，在 Docker 出現之前，PaaS社區早就有容器技術了，以 Cloud Foundry、OpenShift 為代表的就是當時的主流。
那為啥最終還是 Docker 火起來了呢？
因為傳統的PaaS技術雖然也可以一鍵將本地應用部署到雲上，並且也是採用隔離環境（容器）的形式去部署，但是其兼容性非常的不好。因為其主要原理就是將本地應用程序和啟停腳本一同打包，然後上傳到雲伺服器上，然後再在雲伺服器里通過腳本啟動這個應用程序。
這樣的做法，看起來很理想。但是在實際情況下，由於本地與雲端的環境差異，導致上傳到雲端的應用經常各種報錯、運行不起來，需要各種修改配置和參數來做兼容。甚至在項目迭代過程中不同的版本代碼都需要重新去做適配，非常耗費精力。
然而 Docker 卻通過一個小創新完美的解決了這個問題。在 Docker 的方案中，它不僅打包了本地應用程序，而且還將本地環境（操作系統的一部分）也打包了，組成一個叫做「 Docker鏡像 」的文件包。所以這個「 Docker鏡像 」就包含了應用運行所需的全部依賴，我們可以直接基於這個「 Docker鏡像 」在本地進行開發與測試，完成之後，再直接將這個「 Docker鏡像 」一鍵上傳到雲端運行即可。
Docker 實現了本地與雲端的環境完全一致，做到了真正的一次開發隨處運行。
一、容器到底是什麼？
容器到底是什麼呢？也許對於容器不太了解，但我們對虛擬機熟悉啊，那麼我們就先來看一下容器與虛擬機的對比區別：
上圖的左側是虛擬機的原理，右側是Docker容器的原理。
虛擬機是在宿主機上基於 Hypervisor 軟體虛擬出一套操作系統所需的硬體設備，再在這些虛擬硬體上安裝操作系統 Guest OS，然後不同的應用程序就可以運行在不同的 Guest OS 上，應用之間也就相互獨立、資源隔離了，但是由於需要 Hypervisor 來創建虛擬機，且每個虛擬機里需要完整的運行一套操作系統 Guest OS，因此這個方式會帶來很多額外資源的開銷。
而 Docker容器 中卻沒有 Hypervisor 這一層，雖然它需要在宿主機中運行 Docker Engine，但它的原理卻完全不同於 Hypervisor，它並沒有虛擬出硬體設備，更沒有獨立部署全套的操作系統 Guest OS。
Docker容器沒有那麼復雜的實現原理，它其實就是一個普通進程而已，只不過它是一種經過特殊處理過的普通進程。
我們啟動容器的時候（docker run …），Docker Engine 只不過是啟動了一個進程，這個進程就運行著我們容器里的應用。但 Docker Engine 對這個進程做了一些特殊處理，通過這些特殊處理之後，這個進程所看到的外部環境就不再是宿主機的那個環境了（它看不到宿主機中的其它進程了，以為自己是當前操作系統唯一一個進程），並且 Docker Engine 還對這個進程所使用得資源進行了限制，防止它對宿主機資源的無限使用。
那 Docker Engine 具體是做了哪些特殊處理才有這么神奇的效果呢？
二、容器是如何做到資源隔離和限制的？
Docker容器對這個進程的隔離主要採用2個技術點：
弄清楚了這兩個技術點對理解容器的原理非常重要，它們是容器技術的核心。
下面來詳細解釋一下：
三、容器的鏡像是什麼？
一個基礎的容器鏡像其實就是一個 rootfs，它包含操作系統的文件系統（文件和目錄），但並不包含操作系統的內核。
rootfs 是在容器里根目錄上掛載的一個全新的文件系統，此文件系統與宿主機的文件系統無關，是一個完全獨立的，用於給容器進行提供環境的文件系統。
對於一個Docker容器而言，需要基於 pivot_root 指令，將容器內的系統根目錄切換到rootfs上，這樣，有了這個 rootfs，容器就能夠為進程構建出一個完整的文件系統，且實現了與宿主機的環境隔離，也正是有了rootfs，才能實現基於容器的本地應用與雲端應用運行環境的一致。
另外，為了方便鏡像的復用，Docker 在鏡像中引入了層（Layer）的概念，可以將不同的鏡像一層一層的迭在一起。這樣，如果我們要做一個新的鏡像，就可以基於之前已經做好的某個鏡像的基礎上繼續做。
如上圖，這個例子中最底層是操作系統引導，往上一層就是基礎鏡像層（Linux的文件系統），再往上就是我們需要的各種應用鏡像，Docker 會把這些鏡像聯合掛載在一個掛載點上，這些鏡像層都是只讀的。只有最上面的容器層是可讀可寫的。
這種分層的方案其實是基於 聯合文件系統UnionFS（Union File System）的技術實現的。它可以將不同的目錄全部掛載在同一個目錄下。舉個例子，假如有文件夾 test1 和 test2 ，這兩個文件夾裡面的文件 有相同的，也有不同的。然後我們可以採用聯合掛載的方式，將這兩個文件夾掛載到 test3 上，那麼 test3 目錄里就有了 test1 和 test2 的所有文件（相同的文件有去重，不同的文件都保留）。
這個原理應用在Docker鏡像中，比如有2個同學，同學A已經做好了一個基於Linux的Java環境的鏡像，同學S想搭建一個Java Web環境，那麼他就不必再去做Java環境的鏡像了，可以直接基於同學A的鏡像在上面增加Tomcat後生成新鏡像即可。
以上，就是對微服務架構之「 容器技術 」的一些思考。
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