L'un de ces systèmes de gestion de conteneurs distribués comme Kubernetes dispose normalement d'une manière intégrée de gérer la **réplication des conteneurs** tout en supportant l'**équilibrage de charge** des requêtes entrantes. Le tout au **niveau du cluster**.

            log.debug("Failed to get info", e);
            return super.toString();
        }
    }

    @Override
    public void dispose() throws SmbException {
        if (this.gssContext != null) {
            try {
                this.gssContext.dispose();
            } catch (GSSException e) {
                throw new SmbException("Context disposal failed", e);
            }
        }
    }

     */
    @Override
    public String toString() {
        return "SPNEGO[" + this.mechContext + "]";
    }

    /**
     *
     */
    @Override
    public void dispose() throws CIFSException {
        this.mechContext.dispose();
    }

            getSubjectGenerator().getInnerGenerator())
        .sampleValues();
  }

  @Override
  protected Collection<Entry<K, V>> actualContents() {
    return multimap.entries();
  }

  // TODO: dispose of this once collection is encapsulated.
  @Override
  @CanIgnoreReturnValue
  protected M resetContainer(M newContents) {
    multimap = super.resetContainer(newContents);
    return multimap;
  }

il pourrait être préférable de n'avoir que 2 serveurs et d'utiliser un pourcentage plus élevé de leurs ressources (CPU, mémoire, disque, bande passante réseau, etc.).

À l'inverse, si vous avez 2 serveurs et que vous utilisez **100 % de leur CPU et de leur RAM**, à un moment donné un processus demandera plus de mémoire, et le serveur devra utiliser le disque comme « mémoire » (ce qui peut être des milliers de fois plus lent), voire **planter**. Ou un processus pourrait avoir besoin de faire...

            getSubjectGenerator().getInnerGenerator())
        .sampleValues();
  }

  @Override
  protected Collection<Entry<K, V>> actualContents() {
    return multimap.entries();
  }

  // TODO: dispose of this once collection is encapsulated.
  @Override
  @CanIgnoreReturnValue
  protected M resetContainer(M newContents) {
    multimap = super.resetContainer(newContents);
    return multimap;
  }

        } finally {
            if (settingsCleaner != null) {
                settingsCleaner.run();
            }
            try {
                container.dispose();
            } finally {
                Thread.currentThread().setContextClassLoader(oldCL);
            }
        }
    }

Imaginons que le chargement du modèle puisse **prendre pas mal de temps**, car il doit lire beaucoup de **données depuis le disque**. Vous ne voulez donc pas le faire pour chaque requête.

     * @throws InvokerException if an error occurs during the invocation process.
     */
    int invoke(@Nonnull InvokerRequest invokerRequest) throws InvokerException;

    /**
     * Closes and disposes of this {@link Invoker} instance, releasing any resources it may hold.
     * This method is called automatically when using try-with-resources statements.
     *

## Retorne os mesmos dados de entrada { #return-the-same-input-data }

Aqui estamos declarando um modelo `UserIn`, ele conterá uma senha em texto simples: