開啟 flask debug mode

$ export FLASK_ENV=development

$ python flask_main.py

Mirror

git clone --mirror source_repo
git push --mirror dest_repo

即使 更新也可以這樣使用

OpenShift 介紹

OpenShift 介紹

Openshift 是一個 Redhat 所建的 PaaS 服務，讓使用者可以在 k8s 跟 docker 的基礎上，方便快速建構應用程式。

整體架構如下，包含可以讓使用者程式碼可以被建成 image 的 source-to-image

Openshift Overview (10 mins)

詳細 stack 說明

- Redhat 的 OpenShift 投影片

Openshift Workshop (很多實作)

- 超推薦
https://github.com/RedHatWorkshops/openshiftv3-workshop

- AWS 上實現 openshift
https://aws.amazon.com/tw/quickstart/architecture/openshift/

- AWS 快速開始 openshift

Openshift CI/CD Demo (17mins)

    Sonar : 代碼品質管理
    Nexus : Maven Repo 管理器
    Apache Maven : Java 專案管理與自動構建工具

Openshift Source-to-Image (s2i)

Openshift 產品線(紅帽)

PDF 檔案

紅帽被 IBM 收購後，有風險與質疑。但似乎金融界很多都採用紅帽方案。

認證相關課程
 - Linux Academy 
 - Redhat 

OpenMP : 一個成熟穩定、使用 CPU 多核心的 library

一般單執行緒 (mono-thread) 的 code，多核心處理器是沒有辦法提升處理效能的，但多執行緒（multi-thread）的 code，可以透過多核心的平行計算，來達到加速目的。那要怎麼簡單使用CPU的多核心計算資源呢?  OpenMP 就是一個好答案。

OpenMP 在 1997 年就開始了，一直維護改版至今。算是很穩定與老牌的函式庫了。
https://www.openmp.org/
https://zh.wikipedia.org/wiki/OpenMP

使用方法: (編輯 test.c)

#include     // 引入library
#include
#include

int main(int argc, char* argv[]) 
 { 
   #pragma omp parallel    //這一行很重要
   printf("Hello, world.\n"); 
   return 1; 
 }



編譯方法: (編譯 test.c)

gcc -o test -fopenmp test.c





直接執行編譯出來的執行檔即可



解釋

語法

#pragma omp [clause[[,] clause] ...]  

其中，directive共11個：

• atomic 記憶體位置將會原子更新（Specifies that a memory location that will be updated atomically.）
• barrier 執行緒在此等待，直到所有的執行緒都執行到此barrier。用來同步所有執行緒。
• critical 其後的程式碼塊為臨界區，任意時刻只能被一個執行緒執行。
• flush 所有執行緒對所有共用物件具有相同的記憶體視圖（view of memory）
• for 用在for迴圈之前，把for迴圈並列化由多個執行緒執行。迴圈變數只能是整型
• master 指定由主執行緒來執行接下來的程式。
• ordered 指定在接下來的程式碼塊中，被並列化的 for迴圈將依序執行（sequential loop）
• parallel 代表接下來的程式碼塊將被多個執行緒並列各執行一遍。
• sections 將接下來的程式碼塊包含將被並列執行的section塊。
• single 之後的程式將只會在一個執行緒（未必是主執行緒）中被執行，不會被並列執行。
• threadprivate 指定一個變數是執行緒局部儲存（thread local storage）

共計13個clause：

• copyin 讓threadprivate的變數的值和主執行緒的值相同。
• copyprivate 不同執行緒中的變數在所有執行緒中共用。
• default Specifies the behavior of unscoped variables in a parallel region.
• firstprivate 對於執行緒局部儲存的變數，其初值是進入並列區之前的值。
• if 判斷條件，可用來決定是否要並列化。
• lastprivate 在一個迴圈並列執行結束後，指定變數的值為迴圈體在順序最後一次執行時取得的值，或者#pragma sections在中，按文字順序最後一個section中執行取得的值。
• nowait 忽略barrier的同步等待。
• num_threads 設定執行緒數量的數量。預設值為目前電腦硬體支援的最大並行數。一般就是CPU的內核數目。超執行緒被作業系統視為獨立的CPU內核。
• ordered 使用於 for，可以在將迴圈並列化的時候，將程式中有標記 directive ordered 的部份依序執行。
• private 指定變數為執行緒局部儲存。
• reduction Specifies that one or more variables that are private to each thread are the subject of a reduction operation at the end of the parallel region.
• schedule 設定for迴圈的並列化方法；有 dynamic、guided、runtime、static 四種方法。
• schedule(static, chunk_size) 把chunk_size數目的迴圈體的執行，靜態依序指定給各執行緒。
• schedule(dynamic, chunk_size) 把迴圈體的執行按照chunk_size（預設值為1）分為若干組（即chunk），每個等待的執行緒獲得目前一組去執行，執行完後重新等待分配新的組。
• schedule(guided, chunk_size) 把迴圈體的執行分組，分配給等待執行的執行緒。最初的組中的迴圈體執行數目較大，然後逐漸按指數方式下降到chunk_size。
• schedule(runtime) 迴圈的並列化方式不在編譯時靜態確定，而是推遲到程式執行時動態地根據環境變數OMP_SCHEDULE 來決定要使用的方法。
• shared 指定變數為所有執行緒共用。

細節可參考 Wiki