我们在服务里面创建如下的应用(以下是创建完复制过来的json): { "id": "/nginxtest", "cmd": null, "cpus": 0.1, "mem": 65, "disk": 0, "instances": 1, "acceptedResourceRoles": [ "*" ], "contai

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:

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

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

背景 在 K8s 1.18 之前,HPA 扩容是无法调整灵敏度的: 对于缩容,由 kube-controller-manager 的 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window 参数控制缩容时间窗口,默认 5 分钟,即负载减小后至少需要等 5 分钟才会缩容. 对于扩容,由 hpa controller 固定的算法.硬编码的常量因子来控制扩容速度,无法自定义. 这样的设计逻辑导致用户无法自定义 HPA 的扩缩容灵敏度,而不同

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

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

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

Knative Serving 默认情况下,提供了开箱即用的快速.基于请求的自动扩缩容功能 - Knative Pod Autoscaler(KPA).下面带你体验如何在 Knative 中玩转 Autoscaler. Autoscaler 机制 Knative Serving 为每个 POD 注入 QUEUE 代理容器 (queue-proxy),该容器负责向 Autoscaler 报告用户容器并发指标.Autoscaler 接收到这些指标之后,会根据并发请求数及相应的算法,调整 Deploy

通过HPA实现业务应用的动态扩缩容 HPA控制器介绍 当系统资源过高的时候,我们可以使用如下命令来实现 Pod 的扩缩容功能 $ kubectl -n luffy scale deployment myblog --replicas=2 但是这个过程是手动操作的.在实际项目中,我们需要做到是的是一个自动化感知并自动扩容的操作.Kubernetes 也为提供了这样的一个资源对象:Horizontal Pod Autoscaling(Pod 水平自动伸缩),简称HPA 基本原理:HPA 通过监控分析

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 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

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

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

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

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

Redis Cluster 自动化安装,扩容和缩容 之前写过一篇基于python的redis集群自动化安装的实现,基于纯命令的集群实现还是相当繁琐的,因此官方提供了redis-trib.rb这个工具虽然官方的的redis-trib.rb提供了集群创建. 检查. 修复.均衡等命令行工具,之所个人接受不了redis-trib.rb,原因在于redis-trib.rb无法自定义实现集群中节点的主从关系.比如ABCDEF6个节点,在创建集群的过程中必然要明确指定哪些是主,哪些是从,主从对应关系,可惜通过

作者 | 邓青琳(轻零) 阿里云技术专家 导读:本文分为三个部分,首先给大家演示 Serverless Kubernetes 集群的创建和业务应用的部署,其次介绍 Serverless Kubernetes 的常用功能,最后对应用扩缩容的操作进行探讨. 集群创建及应用部署 1. 集群创建 在对 Serverless Kubernetes 的基础概念有了充分了解之后,我们直接进入容器服务控制台(https://cs.console.aliyun.com/#/authorize)进行集群的创建. 在

目录 HDFS-集群扩容及缩容 添加白名单 配置白名单的步骤 二次配置白名单 增加新服务器 需求 环境准备 服役新节点具体步骤 问题1 服务器间数据均衡 问题2 105是怎么关联到集群的 服务器间数据均衡 应用场景 服务器间数据均衡配置 开启数据均衡命 停止数据均衡命令 黑名单退役旧节点 黑名单配置步骤 HDFS-集群扩容及缩容 添加白名单 白名单:在白名单的主机IP地址可以访问集群,对集群进行数据的存储.不在白名单的主机可以访问集群,但是不会在主机上存储数据 企业中:配置白名单,可以尽量防止黑

1.背景介绍 随着实时计算技术在之家内部的逐步推广,Flink 任务数及计算量都在持续增长,集群规模的也在逐步增大,本着降本提效的理念,我们研发了 Flink 任务伸缩容功能: 提供自动伸缩容功能,可自动调节 Flink 任务占用的资源,让计算资源分配趋于合理化.一方面避免用户为任务配置过多资源,造成资源浪费:另一方面,降低用户在调节资源方面的运维成本. 提供手动伸缩容功能,降低调节资源过程对业务的影响.伸缩容操作本质是先申请资源,待资源准备就绪后,才执行 Recover 操作,和重启任务相比,

背景 当数据规模越来越大,存储成本也水涨船高.随着时间推移,数据热度分布往往呈 2⁄8 原则,即 80% 的访问集中在 20% 的数据上.对于那不经常访问的 80% 数据来说,使用多个 SSD 来存储真是巨大的浪费,需要将冷数据迁移到其他存储成本更低的系统里.这时 JuiceFS 成了理想之选,成本下降 20 倍,同时又提供跟 HDFS 一样高性能的元数据能力(避免Metastore 遍历元数据时雪崩),大量扫描冷数据时也有很高的吞吐量.如果 80% 的数据转移到 JuiceFS 上来,整体成本