EMR产品文档中说明，当集群的存储资源不足时，可通过控制台对Core节点（Core为存储数据及计算的节点，Task为纯计算节点，不存储数据）进行扩容。当集群的计算资源充足仅需要扩容存储资源时就是本文的场景。
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 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
Go源码版本1.13.8 系列导读 本系列基于64位平台、1Page=8KB 前言 是的，我也是一个PHPer，对于我们PHPer转Gopher的银?，一定有个困扰：Go语言里每次遍历Map输出
这样的设计逻辑导致用户无法自定义 HPA 的扩缩容速率，而不同的业务场景对于扩容容灵敏度要求可能是不一样的，比如：
7月中旬，腾讯云7*24h售后支持群收到来自X-Girl（化名）客户的消息，客户直呼咱家数据库帮大忙了，想要亲自感谢腾讯云MySQL团队。
本文主要讲述了飞车团队在面临大规模扩容、运维工作复杂度提升、团队技能要求提升的情况下，如何通过一系列技术改造和生态建设，实现飞车的稳定运行，并提升团队效率。通过标准化、分层解耦、自动化、工程化、开放化、社区化等六大原则，飞车的运维能力得到了持续提升。同时，通过扩容流程的标准化、自动化，以及基于蓝鲸的运维平台的建设，让飞车的扩容更简单，并实现了多模块、多线程的扩容方式，为未来更多的应用场景和需求预留了足够的扩展空间。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第三篇《亿级流量场景下的平滑扩容：TDSQL的水平扩容方案实践》。
腾讯云是一种可以储存用户个人数据的管理中心，对于一些用户来说，在使用腾讯云的过程中可能会出现云盘空间不足的情况，所以需要给腾讯云硬盘进行扩容。但是由于对相应的技术并不了解，很多人不知道腾讯云硬盘扩容怎么解决，下面为大家简单介绍腾讯云硬盘扩容怎么解决？
注：本文以腾讯云容器服务集群进行测试，对pvc进行扩容，实际是云盘大小扩容，对应容器内相应磁盘空间进行适配
ArrayList是Java中常用的动态数组实现类，它可以根据需要自动调整大小。当我们向ArrayList添加元素时，如果当前容量不足以容纳新元素，ArrayList会自动进行扩容操作，即增加底层数组的长度。
@(架构说)[redis] 为了回答上次遗留问题 哈希表如何扩容问题? 重点内容： 1 注释代码：最新版本 https://github.com/aleafboat/redis.git
在家里呆了有15天了，空闲时间只有看书，不断充实自己。细致研究，发现简单的事，细细品味，也有新的体会，就像喝葡萄酒细细品尝的感觉相同。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月17日郑寒的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
当底层实现涉及到扩容时，容器或重新分配一段更大的连续内存（如果是离散分配则不需要重新分配，离散分配都是插入新元素时动态分配内存），要将容器原来的数据全部复制到新的内存上，这无疑使效率大大降低。
当现有磁盘空间不足时，首先需要考虑的是增加磁盘容量。通常的做法是为服务器添加新的硬盘或使用已有的硬盘但未分配的空间。
windows云硬盘扩容有以下两种场景需求： 1. 对于新增的容量空间，建立独立的新分区，老的分区保持不变。 2. 扩容旧的分区至新增的空量空间，并且保持老分区的数据不丢失。 以上两种场景，在您的windows云硬盘升级成功之后（看到云硬盘容量变化），都可以通过windows下的分区扩容工具—-分区助手，完成分区扩容，并且保证原数据不会丢失。（可以到腾讯电脑管家里的软件管理下载安装分区助手5.2）。 以下分别介绍两种场景下的操作流程：
切片，相信大家用了 Go 语言那么久这这种数据类型并不陌生，但是平日里聊到关于切片是如何扩容的，很多人可能会张口就来，切片扩容的时候，如果老切片的容量小于 1024 那么就再扩容 1倍，也就是新的切片容量是老切片容量的两倍，同理，如果老切片容量大于 1024，那么就扩容1.25 倍
ConcurrentHashMap设计思路 Hashtable vs ConcurrentHashMap ---- Hashtable vs ConcurrentHashMap Hashtable 对比 ConcurrentHashMap Hashtable 与 ConcurrentHashMap 都是线程安全的 Map 集合 Hashtable 并发度低，整个 Hashtable 对应一把锁，同一时刻，只能有一个线程操作它 ConcurrentHashMap 并发度高，整个 ConcurrentHashM
通过查看Java JDK1.8putVal()源码可看到，有两种情况可能会触发扩容。
众所周知服务器的硬盘是可以扩展容量的，随着服务器的工作内容增加，本身挂载硬盘的内存或者空间不足，就需要来扩展容量来保障系统的正常运行。每种服务器系统的内存扩展方式是不太一样的，及时的扩展容量，对于服务器的效率和性能会有更大的益处。云服务器硬盘扩容后可以取消吗？
vector的数据安排以及操作方式，与array非常相似。两者的唯一区别在于空间的运用的灵活性。array是静态空间，一旦配置了就不能改变；要换个大（或小）一点的房子，可以，一切琐细都得由客户端自己来：首先配置一块新空间，然后将元素从旧址一一搬往新址，再把原来的空间释还给系统。vector是动态空间，随着元素的加入，它的内部机制会自行扩充空间以容纳新元素。因此，vector的运用对于内存的合理利用与运用的灵活性有很大的帮助，我们再也不必因为害怕空间不足而一开始要求一个大块头的array了，我们可以安心使用array，吃多少用多少。
一位2年工作经验的小伙伴面试时被问到，说，HashMap什么时候扩容，为什么要扩容？这个问题本身不是很难，但是这位小伙伴对底层实现原理没有太多关注，所以，被这个问题难住了。
用语： client：使用对象池的线程 pool：对象池 deque：对象池的容器 base-object：初始化时client传入的基本对象 object：对象池的存储对象 size：池内剩余object个数 total_size：池所创建的对象个数（包括被取走的object）
在Go语言中，slice（切片）和Rust语言中的Vec都是用于存储一组固定长度的元素的数据结构。它们的扩容流程略有不同，下面是它们的基本概述：
ConcurrenHashMap 在扩容过程中主要使用 sizeCtl 和 transferIndex 这两个属性来协调多线程之间的并发操作，并且在扩容过程中大部分数据依旧可以做到访问不阻塞，具体是如何实现的，请继续 。
自去年12月底发布后，腾讯会议40天更新14个版本，8天紧急扩容超过10万台云主机，投入的计算资源超100万核。疫情复工期间，每周都有数万家企业和政府相关机构使用腾讯会议复工复产，通过腾讯会议开拓了云签约、云招标、云面试、云培训等云上协同场景。
本教程讲解 MBR 分区下的Linux CentOS 7.X 云服务器数据盘扩容教程，必须确认服务器符合以下要求，否则请勿操作。
当前腾讯云文档中心提供的在线扩容只是 对裸盘(整块盘没有创建分区) 实现了在线扩容
线程安全：Vector使用了 Synchronized 来实现线程同步，是线程安全的，而
渐进式扩容：扩容并非一次性完成所有桶迁移，而是在map操作时分多次完成迁移，防止性能瞬时抖动
关于slice是go里面最常见也用得最多的数据结构，我们翻一下源码看下结构，路径在Go/src/runtime/slice.go文件里面。
建立完善的cephfs的扩容方案，满足cephfs用户数据存储空间在各种场景下的扩容需求。目前扩容只涉及到用户的数据存储，元数据部分因为空间使用率较低所以不需要考虑扩容。
所谓裸盘就是硬盘未进行分区，直接格式化成文件系统后挂载使用，但当磁盘容量不够用时，需要进行扩容
Hash表是Memcached里面最重要的结构之一，其采用链接法来处理Hash冲突，当Hash表中的项太多时，也就是Hash冲突比较高的时候，Hash表的遍历就脱变成单链表，此时为了提供Hash的性能，Hash表需要扩容，Memcached的扩容条件是当表中元素个数超过Hash容量的1.5倍时就进行扩容，扩容过程由独立的线程来完成，扩容过程中会采用2个Hash表，将老表中的数据通过Hash算法映射到新表中，每次移动的桶的数目可以配置，默认是每次移动老表中的1个桶。 //hash表中增加元素 int as
当硬盘空间不够大的时候，相信很多人的第一反应就是扩容，尤其是不少硬盘都被分区，但是当数据变得越来越多的时候，确实需要更大的容量才可以继续支持日常工作，此时合并也是一个有效的方法。云服务器硬盘扩容是否能合并？有的人可不敢轻易合并，就担心会造成数据丢失的现象，那么是否真的如此呢？
当我们新买的电脑或者硬盘进行分区安装系统后发现 c盘或者其他盘的空间太小,不够我们使用,或者有强迫症,那么这个时候我们就要考虑给分区扩容了.
底层数组+链表实现，无论key还是value都不能为null，线程安全，实现线程安全的方式是在修改数据时锁住整个HashTable，效率低，ConcurrentHashMap做了相关优化 初始size为11，扩容：newsize = oldsize*2+1 计算index的方法：index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length
技术是为了解决问题而生的，ConcurrentHashMap 解决了多个线程同时操作一个 HashMap 时，可能出现的内部问题。当多个线程同时操作一个 HashMap 时，有可能会出现多线程同时修改一个共享变量（HashMap 类的成员变量），导致数据被覆盖，产生意想不到的错误。
（1）JDK1.7用的是头插法，而JDK1.8及之后使用的都是尾插法，那么他们为什么要这样做呢？因为JDK1.7是用单链表进行的纵向延伸，当采用头插法时会容易出现逆序且环形链表死循环问题。但是在JDK1.8之后是因为加入了红黑树使用尾插法，能够避免出现逆序且链表死循环的问题。
本文分析 HPA 功能增强的建议，而不是真正的实现。Kubernetes 1.16 发布前夕，该功能增强还没有合入，所以最快也要到 1.17 版本发布。
近年来，不断有技术开发人员和项目团队提出各种各样的解决方案。这些解决方案，主要可以分为两大类：链上扩容和链下扩容。
背景说明：数据库负责人反馈ogg同步中断，监控告警触发系统磁盘空间不足，需尽快扩容。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战， 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时，需要重新平衡数据分布，可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下，TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
震惊！ConcurrentHashMap里面也有死循环，作者留下的“彩蛋”了解一下？ - 掘金 这道面试题我真不知道面试官想要的回答是什么
总所周知，HashMap不是线程安全的，在高并发情况下会出现问题。特别是，在java1.7中，多线程的HashMap会出现CPU 100%的严重问题。这个问题是怎样产生的，后续版本还会有这个问题吗（指java8及后续版本）？下面就来用通俗的语言讲解下。
2013年是英雄联盟在线爆发式的增长的一年，年初的运营数据已经让全体英雄联盟运营团队感受到了巨大的压力。去年，扩容相关工作占到占据了英雄联盟运维较多的工作时长，这使得致力于提升用户体验的英雄联盟运维团队在年初就已经着手研究如何实现自动化扩缩容。 自动化扩缩容的目的主要有三个部分，首先是用户体验的保障，我们必须以最快的响应速度去应对用户增长的需求，否则必然会出现大规模的掉线或者拥挤排队，影响游戏基本体验；其次是资源的最有效利用，英雄联盟业务的单位运营成本，已经超过了其他同类型业务的平均线，我们需要考虑除了快速
每一次总结都意味着重新开始，同时也是为了更好的开始。ConcurrentHashMap 一直是我心中的痛。虽然不敢说完全读懂了，但也看了几个重要的方法，有不少我觉得比较重要的知识点。 putVal 方
fdisk/e2fsck/resize2fs 自动扩容工具适用于 Linux 操作系统，用于将新扩容的云硬盘空间添加到已有的文件系统中，扩容能够成功必须满足以下四个条件：
XP下载站 扩容的假容量U盘怎么可靠检测出来 某宝里价格超级便宜，容量又大得吓人的U盘是真的吗?比如256G的U盘只要8G U盘的价格真的吗?很明白的告诉你八成是扩容U盘，也就是说容量是虚拟出来的，实
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