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阐述 `Vue` 的 `scheduler` (调度器) 是如何批处理 DOM 更新的，以及它如何利用微任务队列来避免多次渲染。

各位老铁，大家好！今天咱们来聊聊 Vue 的调度器，这玩意儿就像 Vue 的大脑，决定着它怎么高效地更新 DOM。别担心，我会用大白话把这看似高深的东西讲明白，保证你们听完都能跟人吹牛皮。 开场白：DOM 更新的烦恼 想象一下，你正在做一个复杂的 Vue 应用，用户疯狂点击按钮，触发各种数据变化。如果没有一个好的调度机制，每次数据一变，Vue 就吭哧吭哧地更新 DOM，那性能可就惨了。就像你家水管，稍微有点动静就哗哗漏水，谁受得了？ Vue 的调度器就是来解决这个问题的，它就像一个精明的管家，把所有的 DOM 更新请求都收集起来，然后找个合适的时间，一次性搞定。 啥是调度器（Scheduler）？ 简单来说，调度器就是一个控制更新的“总指挥部”。它负责： 收集依赖: 当组件的数据发生变化时，调度器会知道哪些组件需要更新。 去重: 避免同一个组件因为多种原因被重复更新。 排序: 决定更新的顺序，通常是父组件先更新，子组件后更新。 批处理: 将多个更新操作合并成一个，减少 DOM 操作次数。 利用微任务: 将更新操作放到微任务队列中，确保在下一个渲染周期执行。 依赖收集：谁变了，我都知道！ …

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解释 Vue 3 源码中 `scheduler` (调度器) 的作用，它是如何批处理更新任务，避免不必要的重复渲染？

各位观众老爷，晚上好！ 今天咱们不聊风花雪月，直接上硬菜：Vue 3 源码中的 scheduler（调度器），这可是 Vue 3 性能优化的核心秘密之一。 想象一下，如果没有它，Vue 3 就像一个急性子，稍微有点风吹草动就恨不得把整个页面都重新渲染一遍，那性能肯定凉凉。 所以，scheduler 的作用，一句话概括：它是 Vue 3 的大脑，负责统一管理和调度更新任务，避免不必要的重复渲染，让我们的应用跑得更快更流畅。 接下来，咱们就一层层扒开它的神秘面纱，看看它到底是怎么工作的。 1. 为什么需要调度器？ 在深入 scheduler 之前，我们先搞清楚一个问题：为什么 Vue 需要这么一个复杂的调度机制？直接同步更新不行吗？ 答案是：不行！ 考虑以下场景： <template> <div> <p>Count: {{ count }}</p> <button @click=”increment”>Increment</button> </div> </template> <scrip …

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JS `scheduler.yield()` (提案)：更精细的协作式多任务调度

各位观众，大家好！今天咱们聊聊一个挺有意思，但可能很多人还没太注意到的 JavaScript 新提案：scheduler.yield()。这玩意儿啊，说白了，就是想让咱们 JavaScript 的多任务调度更灵活，更可控，更“协作”。 一、 啥是协作式多任务调度？凭啥需要更精细的控制？ 要说 scheduler.yield()，得先明白啥是协作式多任务调度。简单来说，它跟“抢占式多任务调度”是相对的。 抢占式多任务调度 (Preemptive Multitasking): 这是操作系统常用的方式，比如你用 Windows 或者 macOS，开一堆程序，操作系统会负责分配 CPU 时间片，轮流让它们跑。如果某个程序太霸道，一直占用 CPU，操作系统会强制把它暂停，让给其他程序。这种方式，操作系统说了算，程序自己没法控制什么时候让出 CPU。 协作式多任务调度 (Cooperative Multitasking): 在这种方式下，程序要主动“合作”，自己决定什么时候让出 CPU。如果程序一直不让，那其他程序就只能干等着。JavaScript 以前就是靠这种方式，浏览器只有一个主线程，所有代 …

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K8s 调度器（Scheduler）高级定制与优化：实现复杂业务调度需求

K8s 调度器：你的应用，我来安排！(高级定制与优化，复杂业务需求攻略) 大家好！我是你们的老朋友，代码界的段子手，今天咱们聊点硬核的——K8s 调度器！ 🚀 别害怕，虽然名字听起来像个高冷的霸道总裁，但其实它就是个勤勤恳恳的“老妈子”，负责帮你把应用安排得妥妥当当，舒舒服服地住进 K8s 这个大House里。 但是！ “老妈子”也有自己的脾气，默认的调度方式可能满足不了你花样百出的业务需求。 这时候，就需要我们这些 “程序猿老爸” 们出手，定制和优化它，让它更好地为你服务！ 💪 一、 默认调度器：入门必修课，摸清底细是关键！ 在深入高级定制之前，先得摸清默认调度器的底细。 就像追女神，你得先知道人家喜欢吃啥，讨厌啥，才能对症下药嘛！ 😜 K8s 默认调度器（kube-scheduler）的核心职责就是“将 Pod 绑定到最合适的 Node 上”。 它的工作流程可以简单概括为： 过滤（Filtering）： 筛选出满足 Pod 资源需求、端口需求、亲和性/反亲和性等条件的 Node。 想象一下，这就像一个严格的相亲节目，不符合条件的直接pass！ 🙅‍♂️ 打分（Scoring）： 对 …

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YARN Capacity Scheduler：多租户资源隔离与配额管理

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“YARN Capacity Scheduler：多租户资源隔离与配额管理”专场脱口秀！我是你们的老朋友，代码界的段子手，bug界的终结者——程序猿小码！ 今天咱们不聊高深的理论，咱们就用最接地气的方式，把YARN的Capacity Scheduler扒个底朝天，看看它怎么在多租户环境下玩转资源隔离和配额管理，让你的集群资源像瑞士银行一样安全、高效、可控！ 开场白：租户的烦恼，集群的焦虑 想象一下，你是一家大型互联网公司的技术负责人，手下有电商、视频、广告等多个业务部门。每个部门都嗷嗷待哺，需要大量的计算资源来支撑各种应用。没有YARN Capacity Scheduler的日子，简直就是一场灾难片： 电商部门： “双十一”大促期间，流量暴增，需要紧急扩容！ 视频部门： 高清视频转码，每天都要消耗大量的CPU和内存！ 广告部门： 模型训练，动不动就要跑几天几夜的MapReduce任务！ 结果呢？ 资源抢夺： 电商部门抢走了视频部门的资源，导致用户观看卡顿，投诉如潮！ 任务饥饿： 广告部门的任务永远在排队，模型训练遥遥无期！ 集群崩溃： 资源分配不均， …

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YARN ResourceManager 调度器：Capacity Scheduler 与 Fair Scheduler 对比

YARN ResourceManager 调度器：Capacity Scheduler 与 Fair Scheduler 的一场“公平”较量 (ง •̀_•́)ง 各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的段子手”的程序猿老张。今天，咱们不聊风花雪月，也不谈诗词歌赋，来聊聊大数据领域里一个非常重要的组件——YARN ResourceManager 的调度器。 大家都知道，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中负责资源管理的“大管家”。而 ResourceManager 就像 YARN 的大脑，负责整个集群资源的分配和调度。大脑好不好用，直接决定了整个集群的效率高不高。 ResourceManager 的核心组件之一就是调度器（Scheduler）。调度器就像一个“交通警察”，负责协调各个应用程序对集群资源的请求，避免出现资源争抢和浪费，保证集群高效稳定运行。 目前，YARN 提供了多种调度器，其中最常用的就是 Capacity Scheduler 和 Fair Scheduler。今天，咱们就来一场“公平” …

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MapReduce 框架的调度器：Fair Scheduler 与 Capacity Scheduler

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“MapReduce 调度员那些事儿”脱口秀！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的程序猿李白。今天咱们不吟诗作对，就来聊聊Hadoop MapReduce框架里那些默默耕耘的调度器，特别是Fair Scheduler（公平调度器）和 Capacity Scheduler（容量调度器）。 话说这MapReduce啊，就好比一个大型工厂，里面有无数的工人在辛勤劳作。而这些调度器，就像是工厂里的生产经理，负责分配任务，确保生产线高效运转，不让工人闲着，也不让资源浪费。 咱们今天就来扒一扒这两位“生产经理”的底裤，看看他们到底有什么能耐，又是如何各显神通的！ 一、背景故事：为什么需要调度器？ 在开始之前，咱们先得明白一个道理：为什么要有调度器？难道不能让工人（MapReduce任务）自己抢活干吗？ 想象一下，如果真这样，那画面太美我不敢看！ 资源抢夺战： 如果没有统一调度，任务们就会像一群饿狼一样争抢资源，CPU、内存、磁盘IO，通通都是抢夺的目标。最后的结果，要么是某些任务饿死，要么是整个集群因为资源过度竞争而崩溃。 效率低下： 没有规划的生产，效率肯 …

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Kubernetes Scheduler 扩展与自定义调度算法实现

Kubernetes Scheduler 扩展与自定义调度算法：让你的 Pod 住进“豪宅”🏡 各位观众老爷，各位技术大佬，大家好！我是你们的老朋友，爱写代码的段子手，今天咱们来聊聊 Kubernetes 调度器（Scheduler）的扩展与自定义调度算法。 话说这 Kubernetes 集群啊，就像一个大型社区，里面住满了各种各样的 Pod，它们就像社区里的居民。而 Kubernetes Scheduler，就是这个社区的“房屋中介”，负责给这些 Pod 安排“房子”，也就是节点（Node）。 默认情况下，Scheduler 已经足够智能，能根据资源需求、污点容忍等因素，把 Pod 安排到合适的节点上。但是，人嘛，总是会有一些“特殊癖好”的，Pod 也一样。比如，有的 Pod 偏爱 SSD 硬盘，有的 Pod 喜欢靠近 GPU 节点，还有的 Pod 就是想和它的“好基友”Pod 住在一起。 这时候，默认的 Scheduler 就有点力不从心了。怎么办呢？别慌，Kubernetes 提供了强大的扩展机制，允许我们自定义调度算法，满足 Pod 的各种“任性”需求，让它们住进心仪的“豪宅” …

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