Docker Kubernetes 容器扩容与缩容 环境: 系统:Centos 7.4 x64 Docker版本:18.09.0 Kubernetes版本:v1.8 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.168.1.78 工作节点:192.168.1.77 创建环境: 1.Deployment名称:nginx-deployment 2.pods副本数为:3  3.image镜像:nginx1.9 管理节点:扩容或缩容deploymnet的pod副本数. kubectl scale

lvm:logical volume monitor 逻辑卷管理器 作用: 采用lvm划分磁盘:磁盘空间不够时,方便扩展磁盘.物理卷加到卷组时被划分等大的pe,即pv是由众多pe构成.pe是卷组的最小单位.默认情况下一个pe对应一个le.一个le可以对应多个pe(相当于raid1,一般不做),但一个pe只能对应一个le.    1.pv: physical volume  物理卷  命令有:pvs/ pvdisplay/pvcreate/pvmove/pvremove 2.vg: volume

基本介绍Linux用户安装Linux 操作系统时遇到的一个最常见的难以决定的问题就是如何正确地给评估各分区大小,以分配合适的硬盘空间.随着 Linux的逻辑盘卷管理功能的出现,这些问题都迎刃而解, lvm是逻辑盘卷管理(Logical Volume Manager)的简称,它是 Linux环境下对磁盘分区进行管理的一种机制, LVM是建立在硬盘和分区之上的一个逻辑层,来提高磁盘分区管理的灵活性. LVM基本术语:1)物理存储介质:这里指系统的存储设备:硬盘,如: /dev/hda./dev/sd

在生产环境下,在面临服务需要扩容的场景时,可以使用Deployment/RC的Scale机制来实现.Kubernetes支持对Pod的手动扩容和自动扩容. 手动扩容缩容 通过执行扩容命令,对某个deployment直接进行扩容: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4 当要缩容,减少副本数量即可: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=2 自动扩容缩容

map的自动扩容与手动缩容 首先还是提出问题:扩容和缩容有什么用?为什么需要扩容和缩容? 在想解答这个问题之前,首先还是需要了解一下go语言中的map go语言中的map与Java中的map实现还是有些不同,go的map底层实现方式是hash表(哈希桶+数组),Java中,JDK1.6,JDK1.7里HashMap采用位桶+链表实现,JDK1.8中,HashMap采用位桶+链表+红黑树实现,当链表长度超过阈值(8)时,将链表转换为红黑树. 先看map的数据结构吧: const ( bucketC

数据迁移与扩容实践: 工具目前从 mycat1.6,准备工作:1.mycat 所在环境安装 mysql 客户端程序. 2.mycat 的 lib 目录下添加 mysql 的 jdbc 驱动包. 3.对扩容缩容的表所有节点数据进行备份,以便迁移失败后的数据恢复. 步骤: 1.复制 schema.xml.rule.xml 并重命名为 newSchema.xml.newRule.xml 放于 conf 目录下. 2.修改 newSchema.xml 和 newRule.xml 配置文件为扩容缩容后的

上一篇我们讲到了dapr提供的bindings,通过绑定可以让我们的程序轻装上阵,在极端情况下几乎不需要集成任何sdk,仅需要通过httpclient+text.json即可完成对外部组件的调用,这样只需要对外暴露一个轻量级的http服务器提供restapi即可作为一个云函数提供对外服务.上一篇我们同时也提到了在serverless框架下的函数还可以按需进行自动扩容缩容的,在极端情况下甚至可以将实例缩容至0,理想情况下serverless在无人访问时不占用系统除磁盘外的任何资源,当有访问时通过自

本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本,公众号:bin的技术小屋 前文回顾 在前边的系列文章中,我们从内核如何收发网络数据开始以一个C10K的问题作为主线详细从内核角度阐述了网络IO模型的演变,最终在此基础上引出了Netty的网络IO模型如下图所示: 详细内容可回看<从内核角度看IO模型的演变> 后续我们又围绕着Netty的主从Reactor网络IO线程模型,在<Reactor模型在Netty中的实现>一文中详细阐述了Netty的主从Reactor模型的创建

本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. Hi,大家好,欢迎大家和我一起学 K8S,这是系列第 12 篇. 上一篇我们了解了 Pod 的手动扩容和缩容,本篇来看看自动的方式. K8S 作为一个集群式的管理软件,自动化.智能化是免不了的功能.Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了这个 Pod 横向自动扩容的功能(Horizontal Pod A

本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. Hi,大家好,欢迎大家和我一起学 K8S,这是系列第 11 篇. 资源的伸缩在云计算环境中是至关重要的,云计算的动机就是企图提高资源的利用率,在用户请求高峰期的时候能够对资源进行横向扩容,反之,当用户请求回落低谷的时候,能够及时缩减资源,避免资源的浪费. 这就像双十一的时候,随着用户不断地涌入,阿里后台需要不断调

查看版本 kubectl version 查看节点 kubectl get nodes 部署app 说明: 提供deployment名称和app镜像地址(docker镜像地址) kubectl run kubernetes-bootcamp --image=gcr.io/google-samples/kubernetes-bootcamp:v1 --port= 再如: run test --image=preparedman/mytomcat:tagname --port= 查看app kube

部署Pod应用 创建delpoyment控制器对象 [root@master ~]# kubectl run myapp --image=ikubernetes/myapp:v1 --port=80 --replicas=1 kubectl run --generator=deployment/apps.v1 is DEPRECATED and will be removed in a future version. Use kubectl run --generator=run-pod/v1

一 Pod的扩容和缩容 Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置.自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整. 1.1 手动缩容和扩容 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-deployment.yaml apiVersion:

将有状态的应用程序部署到Kubernetes是棘手的. StatefulSet使它变得容易得多,但是它们仍然不能解决所有问题.最大的挑战之一是如何缩小StatefulSet而不将数据留在断开连接的PersistentVolume成为孤立对象上.在这篇博客中,我将描述该问题和两种可能的解决方案. 通过StatefulSet创建的每个Pod都有自己的PersistentVolumeClaim(PVC)和PersistentVolume(PV).当按一个副本按比例缩小StatefulSet的大小时,其

Airbnb的动态kubernetes集群扩缩容 本文介绍了Airbnb的集群扩缩容的演化历史,以及当前是如何通过Cluster Autoscaler 实现自定义扩展器的.最重要的经验就是Airbnb是如何一步步演化到当前架构的,其驱动因素又是什么. 译自:Dynamic Kubernetes Cluster Scaling at Airbnb 简介 Airbnb的基础设施的一个重要作用是保证云能够根据需要自动执行扩缩容.我们每天的流量波动都非常大,需要依靠动态扩缩容来保证服务的正常运行. 为了

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

用RC的Scale机制来实现Pod的扩容和缩容 把redis-slave的pod扩展到3个  ,  kubectl scale rc redis-slave --replicas=3 现在来缩容,把 redis-slave 缩小到1个 kubectl scale rc redis-slave --replicas=1

LVM就是动态卷管理,可以将多个硬盘和硬盘分区做成一个逻辑卷,并把这个逻辑卷作为一个整体来统一管理,动态对分区进行扩缩空间大小,安全快捷方便管理. 后期出现问题恢复数据也比较麻烦. 概念: ①PE(Physical Extend) 物理拓展 ②PV(Physical Volume) 物理卷 ③VG(Volume Group) 卷组 ④LV(Logical Volume) 逻辑卷 特点: LVM最大的特点就是可以对磁盘进行动态管理.因为逻辑卷的大小是可以动态调整的,而且不会丢失现有的数据.我们如果

将原硬盘上的LVM分区/dev/mapper/RHEL-Data由原来的60G扩展到80G Step1:将LVData扩容+20G,如下图: [root@esc data]# lvextend -L +20G /dev/RHEL/Data Size of logical volume RHEL/Data changed from 60.00 GiB (15360 extents) to 80.00 GiB (20480 extents). Logical volume RHEL/Data suc

docker微服务部署之:六.Rancher管理部署微服务 Rancher有两个特色用起来很方便,那就是扩容和缩容. 一.扩容前的准备工作 为了能直观的查看效果,需要修改下demo_article项目的代码. 修改demo_article项目中ArticleController中的三处代码: 1.注入HttpServletRequest:2在findAll()方法的message参数后面加上request.getLocalAddr(),用于显示从调用的是哪个ip的容器的服务:3.注释掉pom中的