container的日志 kubectl exec - execute a command on a container in a pod 在`pod`中的container上执行命令 获取应用配置 查看应用是否在运行...$POD_NAME curl localhost:8080 扩容 设置deployments的replica数量为4 kubectl scale deployments/kubernetes-bootcamp...--replicas=4 查看结果： 可以看到修改replica设置生效 NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE kubernetes-bootcamp...结果： Replicas: 4 desired | 4 updated | 4 total | 4 available | 0 unavailable 查看service是否是负载均衡的...| Running on: kubernetes-bootcamp-6bf84cb898-zbmj4 | v=1 缩容 kubectl scale deployments/kubernetes-bootcamp
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。...这个例子中扩容最高不能超过 10 个，缩容最低不能少于 1 个。...（3）targetAverageUtilization 指定 CPU 使用率，也就是自动扩容和缩容的触发条件，当 CPU 使用率超过 50% 时会触发自动动态扩容的行为，当回落到 50% 以下时，又会触发自动动态缩容的行为...命令行 这种方式就是通过 kubectl autoscale 命令来实现创建 HPA 对象，实现自动扩容和缩容行为。...OK，本文就到这里，更多实践的例子大家可以参考 K8S 官网。下文我们将会探索 K8S 的容错机制。 ----
光是导 2 亿数据，都要导个几个小时，6 点，刚刚导完数据，还要搞后续的修改配置，重启系统，测试验证，10 点才可以搞完。所以不能这么搞。...谈分库分表的扩容，第一次分库分表，就一次性给他分个够，32 个库，1024 张表，可能对大部分的中小型互联网公司来说，已经可以支撑好几年了。...哪怕是要减少库的数量，也很简单，其实说白了就是按倍数缩容就可以了，然后修改一下路由规则。...路由的规则，orderId 模 32 = 库，orderId / 32 模 32 = 表 扩容的时候，申请增加更多的数据库服务器，装好 mysql，呈倍数扩容，4 台服务器，扩到 8 台服务器，再到 16...我们这边就是修改一下配置，调整迁移的库所在数据库服务器的地址。 重新发布系统，上线，原先的路由规则变都不用变，直接可以基于 n 倍的数据库服务器的资源，继续进行线上系统的提供服务。
设计可以动态扩容缩容的分库分表方案其实就是对我们服务的发展做一定的评估,根据吞吐量来计算要求的数据库梳理(比如一个数据库服务器2000并发,我们预计达到1W就设计5个库),根据数据量大小计算表数据(比如一个表我们最多放...如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表 3、扩容的时候，申请增加更多的数据库服务器，装好mysql，倍数扩容，4台数据库服务器...、由dba负责将原先数据库服务器的库整个迁移到新的数据库服务器上去(比如这里的db0~db3)，,不需要进行数据迁移或者表迁移啥的，dba有很多工具，库迁移，比较便捷 5、我们这边只需要修改一下数据库地址的配置...比如说假定一台数据库服务器可以承受2000写并发，一张表我们预计存500W数据，我们这个32个数据库，32张表，最多可以放32*500W约=40亿的数据，后面申请服务器资源的话也只是对并发数量进行扩容，...而不是对表存储量扩容。
Kubernetes 作为一个集群管理系统，提供了两种资源伸缩的方式：手动和自动。本文先来看手动方式。...Kubernetes 的资源伸缩本质上指的是 Pod 的扩容和缩容（scale up/down），也就是增加或减少 Pod 的副本数。...其中，用 --replicas 来指示增缩的数量，对于缩容，将 --replicas 设置为比当前 Pod 副本数量更小的数字即可，比如缩容到 2 个如下： ?...以上是通过命令的形式来实现手动的扩容和缩容，我们也可以修改 YAML 配置文件中的 replicas 来实现，只要修改完之后执行 kubectl apply 即可。...OK，本文到此为止，下文我们再来 Pod 伸缩的另一种方式——自动扩容和缩容
如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？...； 基于选择好的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表的环境，然后测试一下能否正常进行分库分表的读写； 完成单库单表到分库分表的迁移，双写方案； 线上系统开始基于分库分表对外提供服务； 扩容了...，扩容成 6 个库，每个库需要 12 个表，你怎么来增加更多库和表呢？...那么现在问题来了，你现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容咋办？这个可能就是说你的每个库的容量又快满了，或者是你的表数据量又太大了，也可能是你每个库的写并发太高了，你得继续扩容。...停机扩容（不推荐） 这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。
DS，玩家开始对战：核心诉求：玩家同时在线数量可能暴涨或暴跌，需支持 DS 的动态扩缩容，且扩容速度要快，避免玩家等待过久。...Pod 销毁立即自动停止计费，即能保证隔离性和扩容速度，又能按需使用，降低成本，所以托管 Kubernetes 服务选择了 TKE。...它们都无法做到标识 Pod 中的房间是否空闲，缩容的时候，非空闲的 Pod 可能会被删除，影响正在对战的玩家。...HPA 计算出来的期望副本数，这意味着无法绝对保证所有空闲 Pod 都不被缩容，只能做到优先缩容非空闲 Pod，还需结合合理的配置才能尽可能保证空闲 Pod 不被缩容。...Allocated，可以避免被再次分配，更重要的是，可以保证缩容时 Allocated 的 GameServer 一定不会被销毁。
，基于用户实际使用资源的画像来进行扩缩容，覆盖所有组件，一方面可以解决业务 Pod Request 与实际使用值差异较大的问题 （成本浪费大头），另一方面也可以解决少量 Pod OOM 后无自动扩容的不可用问题...（二）HPA HPA 是 Kubernetes 项目内置的水平扩缩容开源项目，它会基于 HPA 资源中业务声明的各种 Metrics 指标和扩缩容条件，周期性计算副本数，判定是否需要扩缩容，它的架构图如下...)，如 Evict Pod + Admission Webhook 修改Request/limit、Deployment 的滚动更新、原地更新、先扩容再指定 Pod 缩容、修改Operator 触发对应的...支持多样化的扩缩容规则，如精细化到每个容器级别的 VPA 扩容规则、缩容规则、 HPA 扩缩容规则等，以及全局的扩缩容 Dryrun 开关。...（比如扩容稳定窗口为180秒、缩容随机为12-24h、扩容 CPU/Memory 阈值为90、缩容为30%、HPA最小最大副本数等）。
，基于用户实际使用资源的画像来进行扩缩容，覆盖所有组件，一方面可以解决业务 Pod Request 与实际使用值差异较大的问题 （成本浪费大头），另一方面也可以解决少量 Pod OOM 后无自动扩容的不可用问题...HPA HPA 是 Kubernetes 项目内置的水平扩缩容开源项目，它会基于 HPA 资源中业务声明的各种 Metrics 指标和扩缩容条件，周期性计算副本数，判定是否需要扩缩容，它的架构图如下：...Request/limit、Deployment 的滚动更新、原地更新、先扩容再指定 Pod 缩容、修改Operator 触发对应的 Workload 更新等。...（比如扩容稳定窗口为180秒、缩容随机为12-24h、扩容 CPU/Memory 阈值为90、缩容为30%、HPA最小最大副本数等）。...在整个变更过程中，KMetis 对外暴露了丰富的 metrics，如下图所示，总缩容次数、缩容组件名、总扩容次数、扩容组件名、队列长度、组件 OOM 次数、扩缩容延时、处于更新中的总组件数等。
HPA 是 Kubernetes 自带的 Pod 水平自动伸缩器，只能根据监控指标对工作负载自动扩缩容，指标主要是工作负载的 CPU 和内存的利用率（Resource Metrics），如果需要支持其它自定义指标...，由 KEDA 通过修改工作负载的副本数实现（闲时副本数小于 minReplicaCount，包括 0，即可以缩到 0）。...（比如快速扩容，缓慢缩容），可以直接通过配置 HPA 的 behavior 字段来实现 (要求 Kubernetes 版本 >= 1.18)。...此时，我们可以利用 KEDA 来实现多级快速扩容：Deploy A 可根据自身负载或网关记录的 QPS 等指标扩缩容。...周期性规律如果业务有周期性的波峰波谷特征，可以使用 KEDA 配置定时伸缩，在波峰来临之前先提前扩容，结束之后再缓慢缩容。
基于资源请求扩缩容对象 使用场景：当有些应用不适合水平扩缩容时，此时可以通过调整对资源的请求量来实现扩缩容。相较方式1是扩容副本数实现水平扩缩容，此时扩容的是容器对资源的请求量，属于垂直扩缩容。...计算利用率时，可以设置 Daemonset 类型不计入 Pod 占用资源。 CA 判断集群的状态是否可以触发缩容，需要满足如下要求： 节点空闲时长要求（默认10分钟）。...集群扩容缓冲时间要求（默认10分钟）。 CA 判断该节点是否符合缩容条件。您可以按需设置以下不缩容条件（满足条件的节点不会被 CA 缩容）： 含有本地存储的节点。...业务被缩容之后，针对下次的突发流量是否能快速扩容？特别是如果剩余资源被别的业务抢占，或云上的资源售罄的情况下，临时再扩容是一件风险比较大的事情。...业务的应用之间存在依赖关系时，一个应用扩缩容后，另一个应用是否也该扩缩容？是否会有连锁反应？这些都是可能导致系统故障的风险点。
客户端拿到 DS 地址后就可以连上 DS，玩家开始对战： 核心诉求： 1. 玩家同时在线数量可能暴涨或暴跌，需支持 DS 的动态扩缩容，且扩容速度要快，避免玩家等待过久。 2....被分配的 DS 不能被再次被分配，缩容时也不允许已分配的 DS 被销毁，避免玩家中断。...DS，并配置根据空闲房间数量和比例的自动扩缩容。...它们都无法做到标识 Pod 中的房间是否空闲，缩容的时候，非空闲的 Pod 可能会被删除，影响正在对战的玩家。...OpenKruiseGame 和 Agones 都提供了专门针对游戏场景的 Kubernetes 自定义工作负载类型，都能实现 DS 的动态伸缩，且能避免缩容时销毁非空闲的 DS。
不过在缩容之前很有必要先聊聊扩容，Pulsar 一开始就是存算分离的架构（更多关于 Pulsar 架构的内容本文不做过多介绍，感兴趣的可以自行搜索），天然就非常适合 kubernetes 环境，也可以利用...kubernetes 的能力进行快速扩容。...扩容 Pulsar 的扩容相对比较简单，在 kubernetes 环境下只需要修改副本即可。...Broker 当我们的 broker 层出现瓶颈时（比如 CPU、内存负载较高、GC 频繁时）可以考虑扩容。 计算层都扩容了，也需要根据流量计算下存储层是否够用。...缩容 其实本文的重点在于缩容，特别是 Bookkeeper 的缩容，这部分内容我在互联网上很少看到有人提及。
自动 自动 否 x 秒 level 0 系统还处在比较原始的阶段，服务不支持任何形式的扩容缩容。...从实现的技术难度来讲，缩容要考虑的细节要多一些。比如扩容时由于都是添加资源和服务，较容易做到业务无感知。...该公司 可以指定一个定时伸缩策略，每天早晨 5 点将集群规模扩大 x 倍，xx 业务规模扩大 y 倍，11 点再缩容至原规模，下午 4 点再进行扩容， 以此类推。...level 5 的弹性伸缩的实现，依赖于 level 3 和 level 4 对基础设施和中间件的优化与改造，只有在能保证扩缩容的过程中 不会对业务产生影响，才可以频繁地进行扩缩容。...这样会倒是有一批利用率较低，但未到缩容阈值的节点，因此会导致无法成功缩容，资源利用率低。因此实际使用时，需要 调整 kubernetes 调度策略，来达到最优的结果。
检查你的指标管道以查看是否有可用的 Kubernetes 指标适配器。 对于外部指标，将使用 external.metrics.k8s.io API。可能由上面的自定义指标适配器提供。...HPA扩缩容算法 从最基本的角度来看，Pod 水平自动扩缩控制器根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例。...缩容 冷却/延迟: 如果延迟（冷却）时间设置的太短，那么副本数量有可能跟以前一样出现抖动。...这可以在一定程度上抑制扩缩的幅度。 存在未就绪的pod的时候：我们保守地假设尚未就绪的 Pod 消耗了期望指标的 0%，从而进一步降低了扩缩的幅度。...averageUtilization: 40 # CPU 平局资源使用率达到40%就开始扩容，低于40%就是缩容 # 设置内存 # AverageValue：40
HPA 的扩缩容算法 HPA 什么时候会扩容，这一点是很好理解的。但是 HPA 的缩容策略，会有些迷惑，下面简单分析下。 HPA 的「目标指标」可以使用两种形式：绝对度量指标和资源利用率。...HPA 的扩缩容算法为： 期望副本数 = ceil[当前副本数 * ( 当前指标 / 目标指标 )] 从上面的参数可以看到： 只要「当前指标」超过了目标指标，就一定会发生扩容。...因为上述问题存在，使用 CPU 扩缩容，就可能会造成服务频繁的扩容然后缩容，或者无限扩容。而有些服务（如我们的「推荐服务」），对「扩容」和「缩容」都是比较敏感的，每次扩缩都会造成服务可用率抖动。...对 kubernetes 1.18+，可以直接使用 HPA 的 behavior.scaleDown 和 behavior.scaleUp 两个参数，控制每次扩缩容的最多 pod 数量或者比例。...: 60 selectPolicy: Min # 上面的 policies 列表，只生效其中最小的值作为缩容限制（保证平滑缩容） 而对于扩容不够平滑这个问题，可以考虑提供类似 AWS ALB
渐进式演进方案主要有弹性扩缩容和离在线混合部署两种模式，两个模式的侧重点略有不同，弹性扩缩容主要聚焦于如何利用云原生资源，借助serverless技术，快速扩容资源以补充算力，满足业务实时需求。...图2 Yarn on Kubernetes Pod 5.2 渐进式演进之弹性扩缩容模式 在弹性扩缩容模式中，弹性扩缩容模块会根据大数据集群资源的使用情况，动态的向serverless Kubernetes...图4 扩缩容规则管理--负载伸缩 对于按时间弹性伸缩，用户可以设置不同的时间规则来触发扩缩容，比如设置一次性、按天、按周、按月重复的规则，当规则触发后，进行弹性扩缩容流程，通过创建(删除)EKS集中的Yarn-opterator...图5 扩缩容规则管理--时间伸缩 另外对于云上客户自建的大数据集群，也可以通过将集群导入到EMR的管系统形式来实现弹性扩缩容，提升资源使用的效率。...借助腾讯云EKS的serverless能力，我们实现的快速自动扩缩容方案，正好可以满足该用户的诉求。 在控制台上，用户使用我们提供的自动扩缩容的配置策略，自由配置自动扩容、缩容的触发阈值。
现状 Kubernetes 和云计算提供敏捷性和伸缩性，我们可以通过 cluster-AutoScaler 等组件为训练任务设置弹性策略，利用 Kubernetes 的弹性能力，按需创建，减少 GPU...也就是允许一个训练任务在执行的过程中动态的扩容或者缩容训练 worker， 从不会引起训练任务的中断。...Worker 扩容 / 缩容 除了 TrainingJob 外，et-operator 同时支持 ScaleOut 和 ScaleIn 两种 CRD，下发训练任务扩容和缩容操作。...缩容训练任务 Worker 执行缩容时，可以通过 ScaleIn CR 中的 spec.toDelete.count 或 spec.toDelete.podNames 字段指定缩容的 worker。...在训练任务运行过程中动态地扩容和缩容参与运算的 Workers。
Vertical Pod Autoscaler 垂直扩缩容的目的是增加或降低现有Pods分配的资源(CPU或内存)。在Kubernetes中，它会修改Pod请求的资源容量。...结论 每种自动扩缩容策略下都会执行者四种实验场景。每种方式的初始Pods数为2，每个Pod的CPU-core为0.15，并会随时间被扩缩容器所修改。...场景4的负载峰值较短，只有在阶段8才出现了资源的申请，此外还可以看到，在进行扩容时，VPA request的CPU要大于所需的CPU，在缩容时，VPA也更加保守。...可以得出，在较长时间的实验中，可以生成更多的pod执行的历史数据，垂直自动扩缩容将更有效地执行自动扩缩容决策。...此外，本次实验使用了Kubernetes的默认配置，因此修改参数可能会产生不同的结果。
集群中运行，并且这些服务具备根据HTTP负载自动扩容或者缩容到零的能力 Knative事件模块（Eventing） 可以将Knative Service和其他的事件流系统（如Apache Kafka主题等...将当前命名空间设置为chapter-1 $ kubens chapter-1 第2章 理解Knative服务模块 Knative服务模块通过提供更加简化的语法来部署应用，它会基于HTTP负载的变化选择自动扩容或者缩容到零...可以看作HPA的扩展版本，对默认HPA算法进行了一些调整，使其能更适应且更快速地响应并处理流量驱动的Knative扩缩容需求 配置Knative Service自动扩缩容 Kubernetes的knative-serving...命名空间下的ConfigMap config-autoscaler定义了所有关于缩容到零和自动扩缩容的参数 。...❷ stable-window: 60s ❸ scale-to-zero-grace-period: 30s ❹ ❶ 每个服务Pod能随的最大请求并发数，默认值是100 ❷ 是否允许缩容到零
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
