Auth gcp

[aibangjuxin]

要使用Google Cloud SDK进行身份验证而无需每次都通过浏览器进行手动登录，可以使用服务账户进行身份验证。服务账户可以配置为自动化脚本的凭证，以便脚本可以无缝地访问Google Cloud资源。

以下是使用服务账户JSON密钥文件进行身份验证的步骤：

1. 创建服务账户和密钥文件：

   1. 转到 Google Cloud Console。
   2. 创建一个新的服务账户。
   3. 授予该服务账户所需的角色权限，例如BigQuery Admin或BigQuery Data Viewer。
   4. 创建一个新的密钥，并选择JSON格式。下载该JSON密钥文件。

2. 配置gcloud命令行工具以使用服务账户：
   将下载的服务账户密钥文件路径设置为环境变量GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS。

   export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/your-service-account-file.json"

3. 使用服务账户进行身份验证：
   使用服务账户凭证执行身份验证。

   gcloud auth activate-service-account --key-file="$GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"

4. 使用服务账户进行BigQuery查询：
   现在，您可以使用bq命令行工具进行BigQuery查询，而不需要每次都通过浏览器进行手动验证。

   bq query --use_legacy_sql=false 'SELECT * FROM `your-dataset.your-table` LIMIT 10;'

通过这种方法，您可以在脚本中自动化Google Cloud操作，而不需要每次都通过浏览器进行手动登录。

请注意，如果您必须使用个人帐户而不能使用服务帐户，还有其他方法，例如使用OAuth 2.0刷新令牌或授权设备代码流程，但这些方法通常更复杂且不适合直接在脚本中使用。使用服务账户是最推荐的自动化方法。

[aibangjuxin]

在GKE（Google Kubernetes Engine）中，如果你想临时回收一些被Pod占用的内存，可以考虑以下几种方法：

1. 调整Pod的资源限制和请求：

   • Kubernetes允许你为Pod配置资源请求和限制。资源请求确保Pod有足够的资源，而资源限制则防止Pod使用过多资源。可以通过调整Pod的配置来限制其内存使用。

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: mypod
   spec:
     containers:
     - name: mycontainer
       image: myimage
       resources:
         requests:
           memory: "512Mi"
         limits:
           memory: "1Gi"

2. 使用Vertical Pod Autoscaler (VPA)：

   • VPA可以自动调整Pod的资源请求和限制，从而帮助管理内存使用。它可以根据Pod的实际使用情况动态调整资源。

   apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
   kind: VerticalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-vpa
   spec:
     targetRef:
       apiVersion: "apps/v1"
       kind:       Deployment
       name:       my-deployment
     updatePolicy:
       updateMode: "Auto"

3. 重启Pod：

   • 重启Pod会释放其占用的所有资源。可以使用Kubernetes的命令来删除并重新创建Pod，从而回收内存。

   kubectl delete pod mypod

4. 使用节点级别的内存管理工具：

   • 可以在节点上安装一些内存管理工具，如oom-killer或其他Linux内存管理工具，这些工具可以在内存紧张时自动释放或回收内存。

5. 清理缓存：

   • 在容器内部或节点上执行一些脚本来清理缓存。例如，使用sync命令和echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches来释放缓存。

   sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches

6. 调整应用程序代码：

   • 优化应用程序代码以减少内存使用，特别是对于那些有内存泄漏或不必要的内存占用的应用程序。

请注意，临时回收内存可能会影响应用程序的性能和稳定性，因此在实施这些方法时需要谨慎。

以下是一个示例流程图，描述了在GKE中管理Pod内存的步骤：

flowchart TD
    A[调整Pod的资源限制和请求] --> B[使用Vertical Pod Autoscaler (VPA)]
    A --> C[重启Pod]
    A --> D[使用节点级别的内存管理工具]
    A --> E[清理缓存]
    A --> F[调整应用程序代码]

Loading

这些方法可以帮助你在需要时回收Pod占用的内存，并保持系统的稳定运行。

[aibangjuxin]

在Python环境中，如果你想临时增加内存压力以触发垃圾回收（GC），可以使用一些方法来人为地增加内存使用并强制垃圾回收。以下是一些可能的方法：

1. 手动创建大量对象：
   创建大量临时对象以增加内存压力，触发垃圾回收。

   import gc
   
   def create_memory_pressure():
       large_list = [bytearray(10**6) for _ in range(100)]
       del large_list
       gc.collect()
   
   create_memory_pressure()

2. 使用gc模块强制进行垃圾回收：
   Python的gc模块允许手动进行垃圾回收。

   import gc
   
   def force_gc():
       gc.collect()
   
   force_gc()

3. 控制GC参数：
   可以通过调整垃圾回收器的阈值来增加内存压力并触发GC。

   import gc
   
   def adjust_gc_threshold():
       gc.set_threshold(100, 10, 10)
       create_memory_pressure()
   
   adjust_gc_threshold()

4. 使用内存填充工具：
   可以使用第三方库来临时增加内存使用。

   import numpy as np
   
   def use_numpy():
       large_array = np.zeros((10000, 10000))
       del large_array
       gc.collect()
   
   use_numpy()

以下是一个综合示例，展示了如何在Python环境中临时增加内存压力并触发GC：

import gc
import numpy as np

def create_memory_pressure():
    # 创建大量临时对象
    large_list = [bytearray(10**6) for _ in range(100)]
    del large_list
    
    # 使用numpy创建大数组
    large_array = np.zeros((10000, 10000))
    del large_array
    
    # 强制垃圾回收
    gc.collect()

# 调整GC阈值以增加内存压力
gc.set_threshold(100, 10, 10)
create_memory_pressure()

这些方法可以帮助你在Python环境中临时增加内存压力并触发垃圾回收。请注意，频繁进行垃圾回收可能会影响程序性能，因此在实际应用中需要谨慎使用。

[aibangjuxin]

如果你想用简单的Python命令在交互式环境中增加内存压力并触发垃圾回收，可以使用以下方法：

1. 创建大量临时对象：
   通过创建大量临时对象来增加内存压力。

   [bytearray(10**6) for _ in range(100)]

2. 强制垃圾回收：
   使用gc模块强制进行垃圾回收。

   import gc
   gc.collect()

综合起来，可以按顺序运行以下命令：

# 增加内存压力
[bytearray(10**6) for _ in range(100)]

# 强制垃圾回收
import gc
gc.collect()

这样，你可以在Python交互式环境中临时增加内存压力并触发垃圾回收。