1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

第一步:创建服务 1. 配置 nginx 的 yaml 文件 apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: my-nginx spec: replicas: template: metadata: labels: run: my-nginx spec: containers: - name: my-nginx imagePullPolicy: IfNotPresent #默认拉取方式,先查本地是否存在 image:

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

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

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

扩(缩)容服务 扩容服务 Service还提供了复制(类似kubernetes里的副本)功能.可以通过 docker service scale 命令来设置服务中容器的副本数: docker service scale masl=4 和创建服务一样,增加scale数之后,将会创建新的容器,这些新启动的容器也会经历从准备到运行的过程,过一分钟左右,服务应该就会启动完成,这时候可以再来看一下 masl 服务中的容器 可以看到,之前masl容器在manager-node和node1节点上各有一个实例,

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 概述/理解 使用场景 创建vmis 扩缩容 弹性伸缩 方法1 方法2 概述/理解 VirtualMachineInstanceReplicaSet(vmis)确保指定数量的 VirtualMachineInstance(vmi) 副本在任何时候都在运行. 我们可以这样理解,vmis就是kubernetes(k8s)里面的控制器(DeployMent,ReplicaSet)管理我们pod的副本数,实现扩缩容.回滚等.也可以借助HorizontalPodAutoscaler(hpa)实现弹

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

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

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

1. 查询deploy副本数,ready数表示副本数 kubectl get deploy 2.通过命令直接扩容或者缩容,--replicas=1表示把my-dep缩容到副本数1,--replicas=4表示把my-dep扩容到副本数4, kubectl scale deployment my-dep --replicas=1 3.查询扩缩后的副本数是否正确

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

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

应用升级 Kubectl set image --help 有案例指定新版本 [root@k8s-master ~]# kubectl set image deployment/nginx nginx=nginx:1.11 升级之后他会将所有版本进行替换,用describe来查看版本 [root@k8s-master ~]# kubectl get pods NAME                       READY     STATUS    RESTARTS   AGE busybox

本文章主要参考walkthrough,aggregation和auth.涉及custom metric API的注册认证以及API server aggregation的相关知识.walkthrough中主要实现了Prometheus adapter的功能,Prometheus adapter主要从Prometheus以一定间隔收集可用的metrics,然后以特定的格式暴露该metrics. 强烈建议阅读官方文档:setup an extension API server HorizontalP

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

本文档应用环境为 kafka-0.8.2.0, 其余版本请先行测试 场景 线上很多 kafka 的 topic 的副本数为1,这样的设置丧失了 kafka 高可用的特性,所以我们需要把 topic 的副本数至少设置为2(当前3台 kafka) 我们使用 kafkat 这个工具,这个工具是 ruby 写的,所以我们先安装 ruby 环境 参考 https://ruby-china.org/wiki/rvm-guide 这时候你应该已经由了 gem 命令 继续参考https://github.com

minikube metrics-server pod 错误 启动 minikube addons enable metrics-server 之后查看 metrics-server pod 会有如下错误 Failed to pull image "k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.5.2": rpc error: code = Unknown desc = Error response from daemon: Get https://k8s.gc

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