redis在容器化的过程中，涉及到纵向扩pod实例cpu、内存以及redis实例的maxmemory值，statefulset管理的pod需要重启。所以把redis集群的状态检查放到了健康检查中，依赖statefulset的原生能力（pod实例ready后才重启下一个，ready后endpoints controller将pod信息更新到endpoints资源对象中）,而没有在redis operator中写逻辑去判断。
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后，基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量，与当前运行的 Pod 副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：
作者: Amit Dsouza, Frederick Kautz, Kristin Martin, Abigail McCarthy, Natali Vlatko
这几年，Serverless数据库大火，被业内称为数据库的下一代变革性技术，是云原生数据库发展的必然结果。作为早在2020年就于国内率先推出Serverless数据库的腾讯云，近年来不断在Serverless数据库领域深耕探索，今年更是推出预付费资源类型资源包，Serverless集群挂载只读实例等一系列更新，为用户的降本增效以及国内云原生技术普惠提供了一份自己的答卷。
在C语言中我们经常说，局部变量存放在栈区，动态内存开辟的空间是向堆区申请的，只读常量存放在常量区等等。其实这里我们所说的区域都是虚拟进程地址空间的一部分，具体划分如下：
本文介绍了腾讯弹性计算平台在提升资源利用率、减少能源浪费方面的实践和成果。通过多种虚拟化技术、资源调度算法、智能优化策略等，实现了弹性资源的精细化管理和调度，降低了资源浪费，提高了资源利用率，并降低了碳排放和能源成本。
以上指标可以根据业务需求自定义和配置。通常，可以使用Kubernetes的水平Pod自动扩展（HPA）功能来实现自动垂直扩缩容。通过创建Pod资源并定义自动扩缩容的策略，可以在Pod资源中设置触发垂直扩缩容的指标和阈值。
Linux的核心思想之一就是”一切皆文件”。即Linux中所有的内容都是以文件的形式保存和管理的，它为不同类型的文件提供了统一的操作接口，对于不同类型的文件，我们都可以使用fopen()/fclose()/fwrite()/fread()等对这些文件进行读写处理。在Linux中，普通文件、目录、链接文件、字符设备、块设备以及网络套接字等等都以文件的形式存在。
王玉君，腾讯云后台工程师，拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强，腾讯云后台工程师，拥有两年大数据EMR集群管控运维经验，目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起，越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮，以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术（如容器，不可变基础设施和声明式API等)，使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
MCU集合了FLASH、RAM和一些外围器件。MPU的FLASH和RAM则需要设计者自行搭建，当然MCU也可以外扩。MPU的电路设计相对MCU较为复杂。
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务，比如游戏的排行榜，分布式锁等场景。
近些年随着云计算和云原生应用的兴起，容器技术可以很好地解决许多问题，所以将大数据平台容器化是一种理想的方案。本文将结合袋鼠云数栈在Flink on Kubernetes的实践让您对大数据平台容器化的操作和价值有初步的了解。
mmap（memory map）即内存映射，用于将一个文件或设备映射到进程的地址空间，或者创建匿名的内存映射。
容器化，是指使用容器技术（Docker/containerd等）运行应用程序（容器），并使用容器编排技术（例如 K8s）来管理这些容器。
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部的原理。
作者：jingjunli，腾讯 IEG 后台开发工程师 Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部
d. 风险控制：测试没问题，再上线，环境依次是，work --> test --> ut --> prod 灰度 --> prod 全量；做好回滚虚拟机的应急方案
作者黄雷，腾讯云工程师，曾负责构建腾讯云云监控新一代多维业务监控系统，擅长大规模分布式监控系统设计，对golang后台项目架构设计有较深理解，后加入TKE团队，致力于研究Kubernetes相关运维技术，拥有多年Kubernetes集群联邦运维管理经验，目前在团队主要负责大规模集群联邦可观测性提升，主导研发了腾讯云万级Kubernetes集群监控告警系统，智能巡检与风险探测系统。 概述 不久前，我们在文章《如何扩展单个Prometheus实现近万Kubernetes集群监控？》中详细介绍了腾讯云容器服务T
stdint.h中定义了一些整数类型，规则如下(其中N可以为8，16，32，64)
Redis 作为高性能缓存经常被广泛应用到各个业务——如游戏的排行榜、分布式锁等场景。 但Redis也并非万能的，在长期的使用过程中，我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐等。 因此，腾讯云数据库Tendis诞生了，今天，我们就结合视频，一起回顾腾讯云数据库Tendis混合存储版的整体架构, 并且详细揭秘其内部的原理。 进入“腾讯云数据库”公众号，后台回复“0331李景军”，即可下载分享PPT。 Redis&Tendis 使用 Redis
本文为联合撰稿，作者团队包括：布莱德，携程技术专家；向晨，携程数据库专家；骋成，携程技术专家；小峰，携程高级软件工程师。
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田，那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源，来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向，尤其在疫情冲击下的经济社会中，更是一份社会责任。 在技术上深研，突破极致弹性，让客户像使用自来水一样的使用数据库，用多少、怎么用由客户决定，计费由使用量决定，这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
为什么要扩容 说人话就是, 无论如何优化性能,能达到的最大值是一定的,对于一个用户量大的应用,可以对服务器进行各种优化,诸如限流、资源隔离,但是上限还是在那里,这时候就应该改变我们的硬件,例如使用更强
Horizontal Pod Autoscaler（HPA，Pod水平自动伸缩），根据平均 CPU 利用率、平均内存利用率或你指定的任何其他自定义指标自动调整 Deployment 、ReplicaSet 或 StatefulSet 或其他类似资源，实现部署的自动扩展和缩减，让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适用于无法缩放的对象，例如DaemonSet。
从技术上讲，容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势，但Kubernetes到处布满了成本陷阱，可能会使你超出预算。幸运的是，有一些策略可以控制云成本，自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好，运行应用程序的成本就越低。
译自：Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes
大海是我多年老友，六七年前我们因OpenStack而相识，然后一起北上创业。创业结束后，他加入了某大厂，成为一名运维骨干。他做事负责，为人靠谱；勤于学习，从OpenStack运维，到K8S和云原生应用运维，不断更新自己的技术栈；喜欢写代码，笃信“能用代码做的事情就不人工做”，经常说“嗨，你看看我新写的这个工具...”；还喜欢分享，写过不少技术文章，我们也常夜聊技术。技术一直在变，我们对技术的热情不变，我们的友情也不变。
运营push发送数量较大，发送时间密集，同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
Docker是基于Go语言实现的开源应用容器引擎，通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使的用户的应用及其运行环境能够做到“一次封装，到处运行”。
随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业开始选择将自己的数据库部署在云上，以更好了的支持企业数字化转型以及业务创新，在这个过程中，很多客户会遇到这样一个问题，业务会存在高峰期和低谷期，同样数据库的访问量也是会存在相应的高峰期和低谷期。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准，为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能，它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中，我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)，它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
王涛，腾讯云专家工程师，从事Kubernetes容器平台的研发近6年，目前主要负责腾讯海量自研业务容器化上云的平台研发。在利用云原生技术构建DevOps、ServiceMesh、AI、大数据平台等场景有丰富经验。
jokey，腾讯云容器产品工程师，热衷于云原生领域。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。 概述 Kubernetes Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler，以下简称 HPA）可以基于 CPU 利用率、内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩 Pod 的副本数量，以使得工作负载服务的整体度量水平与用户所设定的目标值匹配。本文将介绍和使用腾讯云容器服务 TKE 的 HPA 功能实现 Pod 自动水平扩缩容。 使用场景 H
随着Kubernetes生态的不断壮大，一度被誉为新一代数据中心操作系统（DCOS），从资源角度来讲，K8S其核心工作也是管理整个集群的计算资源，并按需合理分配给系统里的程序（以Pod为基础的各种WorkLoad）。本质也是解决资源与业务负载之间供需平衡的问题。因此，了解Kubernetes自动扩展功能的相关原理，可以帮助我们在资源管理层面获得更多的价值，有利于提升运维效能。
KEDA (Kubernetes-based Event-Driven Autoscaler) 是在 Kubernetes 中事件驱动的弹性伸缩器，功能非常强大。不仅支持根据基础的 CPU 和内存指标进行伸缩，还支持根据各种消息队列中的长度、数据库中的数据统计、QPS、Cron 定时计划以及您可以想象的任何其他指标进行伸缩，甚至还可以将副本缩到 0。
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。
给出我的解决方法，不一定对你的症，也不一定对我下一次的症。但至少，我把病根抓出来晾晒。
不久前，腾讯云发布了国内第一款无服务器数据库ServerlessDB，受到众多数据库开发者的关注，关于该数据库的自动扩缩容能力以及背后的设计原理展开了激烈的探讨。本文邀请到腾讯云ServerlessDB的产品负责人，从租户隔离技术、快速扩缩容能力、连接池管理等方面详细解密这款数据库背后的设计细节，希望为开发者带来启发。
刘兆瑞，腾讯云高级研发工程师，负责腾讯明眸极速高清，画质重生等产品。专注于codec优化，画质增强等技术。 背景和问题 随着流量资费的降低和带宽的增加，视频成为人们获取信息越来越重要的方式，随之而来的是云点播、视频处理等视频相关业务的飞速发展，而视频转码平台作为云点播、视频处理的基础产品，面临着高并发、高 SLA、高压缩率等等多样的需求，面临着极大的挑战。 对于一般流程来说，我们面临着下面几个挑战和诉求： 不同的转码产品对核心数的需求不同，比如：极速高清、延时敏感的业务，需要大核心来保证复杂运算的稳定性，
云原生为实践者指明了一条能够充分利用云的能力、发挥云的价值的最佳途径，现已成为企业数字化转型的必经之路。随着云计算的普及，企业应用容器化的趋势已势不可挡，并主要面临以下几个重要问题：激增的流量负载与资源容量规划的矛盾如何解决？资源成本与系统可用性如何平衡？
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩，是云计算场景下一种常见的方法，弹性伸缩可以根据服务器上的负载，按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。 弹性伸缩在不同场景下的含义： 对于服务运行在自建机房的公司，弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态，从而节省电费（以及用于冷却机器的水费和电费）。 对于使用在托管于云上的机房的公司而言，自动扩展可能意味着更低的费用，因为大多数云提供
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），为开发者提供稳定的云端工作站。在使用 Cloud Studio 时无需安装，打开浏览器即可快速启动项目。底层资源自动弹性扩缩，极大地节省成本，低代码开发省时又省力：
导语 | TDSQL-C 为了满足更高的弹性能力和更精准的计费能力要求，推出了 Serverless 实例的形态，为用户提供更低成本、更灵活的云数据库服务。本文由腾讯云 TDSQL-C 高级工程师杨珏吉在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《突破极致弹性-腾讯云原生数据库 TDSQL-C Serverless 架构设计与实践》整理而成，向大家分享 TDSQL-C Serverless 的特点以及实现原理。 点击可观看精彩演讲视频 一、Serv
实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景，也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
作者 | 石钟浩、张龙 策划 | 凌敏 近年来，由于 eBPF 在 Linux 内核级别灵活的可编程性、安全性等优势，在云原生网络、安全和可观测性等方面应用广泛。eBPF 可以在不侵入任何业务代码的基础上实现云原生应用的可观测性。但是 eBPF 对 Linux 内核版本是有一定要求的（4.14 以上），伏羲私有云部分生产集群的内核版本比较低，升级内核会影响大量线上应用，成本太高。 而 kindling 正好在基于 eBPF 实现云原生可观测性能力的基础上，借助内核模块技术在低版本 Linux 内核上实
DCache是基于TARS框架的分布式NoSQL存储系统，数据基于内存存储，同时提供持久化功能，主要应用于分布式缓存。继2019年4月发布体验版后，今天v1.0正式版在github发布，项目地址https://github.com/Tencent/DCache
转载于:https://www.cnblogs.com/xrcun/archive/2012/12/01/2797061.html
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