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伴随着码良上线运行2年之际，今天正式提供了组件商城，也借此来给大家推荐一下码良，一个免费开源的网页搭建系统，功能非常完善。码良项目在公司内部已经支撑了3000多次活动稳定运行中，能在自己公司内部搭建供运营活动相关支持，我们提供源码，docker两种方式安装。 下面多图预警 介绍 码良是什么 码良是一个 在线生成 H5 页面并提供页面管理和页面编辑的平台 ，用于快速制作 H5 页面。用户无需掌握复杂的编程技术，通过简单拖拽、少量配置即可制作精美的页面，可用于营销场景下的页面制作。同时，也为开发者提供了 完备的编程接入能力 ，通过脚本和组件的形式获得强大的组件行为和交互控制能力。 码良为谁而作 如上所述，码良不仅可服务于运营人员用来制作轻业务的营销页面，基于完备的编程接入能力，甚至可以作为开发者进行快速业务迭代的工具。 码良的初心是创建一个开源免费的平台，希望有才的人在平台上贡献自己的组件，脚本，设计模板页面，如果需要后续可以提供组件或脚本开发者设置免费或则收费使用 当然完全也支持公司内部搭建使用。 核心功能演示 组件商城 提供第三方组件快速导入自己搭建的系统，也可以把自己开发比较好的组件上传到组件商城提供他人免费或者付费使用 组件接入简单 如果第三方组件满足不了你，我们提供方便的脚手架创建组件，你可以把一个小功能，一个页面，一个项目做成一个组件，暴露参数给其他同学在编辑器里面填写

在分布式调度中为了保证服务的高可用和容灾需求，通常都会讲服务在多个区域、机架、节点上平均分布，从而避免单点故障引起的服务不可用，在k8s中自然也实现了该算法即SelectorSpread, 本文就来学习下这个算法的底层实现细节 1. 设计要点 1.1 zone与node zone即代表一个区域，node则是一个具体的节点，而该打散算法的目标就是将pod在zone和node之间进行打散操作 1.2 namespace namespace是k8s中进行资源隔离的实现，同样的筛选也是如此，在筛选的过程中，不同namespace下面的pod并不会相互影响 1.3 计数与聚合 SelectorSpread算法是scheduler中优先级算法的一种，其实现了优先级算法的map/reduce方法，其中map阶段需要完成对各个节点亲和性的统计, 也就是统计该节点上的匹配的pod的数量，而reduce阶段则是聚合所有匹配的数量，进行统计打分 1.4 参考对象 在k8s中有很多上层对象诸如service、replicaSet、statefulset等，而算法打散的对象也是依据这些上层对象，让单个service的多个pod进行平均分布 1.5 选择器 在传统的基于数据库的设计中，数据之间的关联关系通常是基于外键或者对象id来实现模型之间的关联

优选阶段通过分map/reduce模式来实现多个node和多种算法的并行计算，并且通过基于二级索引来设计最终的存储结果，从而达到整个计算过程中的无锁设计，同时为了保证分配的随机性，针对同等优先级的采用了随机的方式来进行最终节点的分配，如果大家后续有类似的需求，不妨可以借鉴借鉴 1. 设计基础 1.1 两阶段: 单点与聚合 在进行优选的时候，除了最后一次计算，在进行针对单个算法的计算的时候，会分为两个阶段：单点和聚合 在单点阶段，会根据当前算法针对单个node计算 在聚合阶段，则会根据当前单点阶段计算完成后，来进行聚合 1.2 并行: 节点与算法 单点和聚合两阶段在计算的时候，都是并行的，但是对象则不同，其中单点阶段并行是针对单个node的计算，而聚合阶段则是针对算法级别的计算，通过这种设计分离计算，从而避免多goroutine之间数据竞争，无锁加速优选的计算 1.3 map与reduce 而map与reduce则是针对一个上面并行的两种具体实现，其中map中负责单node打分，而reduce则是针对map阶段的打分进行聚合后，根据汇总的结果进行二次打分计算 1.4 weight map/reduce阶段都是通过算法计算，如果我们要进行自定义的调整，针对单个算法，我们可以调整其在预选流程中的权重，从而进行定制自己的预选流程 1.5 随机分布 当进行优先级判断的时候