// Read 100MiB of the object from the beginning
				fmt.Sprintf("bytes=%d-%d", 0, 100*humanize.MiByte),
				// Read 100MiB of the object from the end
				fmt.Sprintf("bytes=-%d", 100*humanize.MiByte),
			}
			for _, rangeHdr := range rangeHdrs {
				mkGetReq(oi, rangeHdr, caseNumber, sf)
				caseNumber++
			}
		}
	}

	// HTTP request for testing when `objectLayer` is set to `nil`.

        .containsExactly(
            list(0, 0, 0),
            list(0, 0, 1),
            list(0, 1, 0),
            list(0, 1, 1),
            list(1, 0, 0),
            list(1, 0, 1),
            list(1, 1, 0),
            list(1, 1, 1))
        .inOrder();
  }

  public void testCartesianProduct_contains() {

				go initFederatorBackend(buckets, newObject)
			})
		}

		// Initialize batch job pool.
		bootstrapTrace("newBatchJobPool", func() {
			globalBatchJobPool = newBatchJobPool(GlobalContext, newObject, 100)
			globalBatchJobsMetrics = batchJobMetrics{
				metrics: make(map[string]*batchJobInfo),
			}
			go globalBatchJobsMetrics.init(GlobalContext, newObject)
			go globalBatchJobsMetrics.purgeJobMetrics()
		})

        try {
            processRobotsTxt(url);
        } catch (final CrawlingAccessException e) {
            if (logger.isInfoEnabled()) {
                final StringBuilder buf = new StringBuilder(100);
                buf.append(e.getMessage());
                if (e.getCause() != null) {
                    buf.append(e.getCause().getMessage());
                }
                logger.info(buf.toString());

s := make([]int, 1e3)           // slice with len(s) == cap(s) == 1000
s := make([]int, 1<<63)         // illegal: len(s) is not representable by a value of type int
s := make([]int, 10, 0)         // illegal: len(s) > cap(s)
c := make(chan int, 10)         // channel with a buffer size of 10
m := make(map[string]int, 100)  // map with initial space for approximately 100 elements

## Changes since v1.1.1

### Major Themes

  * <strong>Significant scale improvements</strong>. Increased cluster scale by 400% to 1000 nodes with 30,000 pods per cluster.
Kubelet supports 100 pods per node with 4x reduced system overhead.
  * <strong>Simplified application deployment and management. </strong>
     * Dynamic Configuration (ConfigMap API in the core API group) enables application

- github.com/prometheus/procfs: [v0.10.1 → v0.15.1](https://github.com/prometheus/procfs/compare/v0.10.1...v0.15.1)
- github.com/rogpeppe/go-internal: [v1.10.0 → v1.12.0](https://github.com/rogpeppe/go-internal/compare/v1.10.0...v1.12.0)
- github.com/sergi/go-diff: [v1.1.0 → v1.2.0](https://github.com/sergi/go-diff/compare/v1.1.0...v1.2.0)

	// is reached and keep reusing the same source string - that
	// should therefore be always resident in the L1 cache - until we
	// have completed the construction of the result.
	// This yields significant speedups (up to +100%) in cases where
	// the result length is large (roughly, over L2 cache size).
	const chunkLimit = 8 * 1024
	chunkMax := n
	if chunkMax > chunkLimit {
		chunkMax = chunkLimit / len(b) * len(b)
		if chunkMax == 0 {

			t.Fatal(err)
		}
		buf = xlMetaV2TrimData(buf)

		vers = append(vers, metaCacheEntry{
			name:     "a",
			metadata: buf,
		})
	}

	// Shuffle...
	for i := range 100 {
		rng := rand.New(rand.NewSource(int64(i)))
		rng.Shuffle(len(vers), func(i, j int) {
			vers[i], vers[j] = vers[j], vers[i]
		})
		var entries []chan metaCacheEntry
		for _, v := range vers {

3台のサーバーにお金を払っているにも関わらず、そのRAMとCPUを少ししか使っていないとしたら、おそらく**お金を無駄にしている** 💸、おそらく**サーバーの電力を無駄にしている** 🌎ことになるでしょう。

その場合は、サーバーを2台だけにして、そのリソース（CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク帯域幅など）をより高い割合で使用する方がよいでしょう。

一方、2台のサーバーがあり、そのCPUとRAMの**100%を使用している**場合、ある時点で1つのプロセスがより多くのメモリを要求し、サーバーはディスクを「メモリ」として使用しないといけません。（何千倍も遅くなる可能性があります。）
もしくは**クラッシュ**することもあれば、あるいはあるプロセスが何らかの計算をする必要があり、そしてCPUが再び空くまで待たなければならないかもしれません。