目录 客户端与集群的交互 数据同步 实例信息同步 服务集群信息 关于priv-raft协议 Nacos集群在k8s中的实践 这片博文来源于我在公司部门内的分享,我隐去了和公司项目相关的部分,重新整理,从几个方面谈一下Nacos的设计(作为注册中心,基于此时的develop分支) 客户端与集群的交互 首先需要声明的是Nacos Cluster虽然内部使用了Raft协议但是对于Nacos客户端,Cluster实例是无状态的.客户端配置集群地址有两种方式: 1.通过配置serverAddr列表,客户端

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 源码版本是1.19 Pod 水平自动扩缩 Pod 水平自动扩缩工作原理 Pod 水平自动扩缩全名是Horizontal Pod Autoscaler简称HPA.它可以基于 CPU 利用率或其他指标自动扩缩 ReplicationController.Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量. Pod 水平自动扩缩器由--horizontal-pod-autos

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

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

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

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

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

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

导读 经过前面k8s系列的文章,这一系列已经基本完成,现在就用几篇文章说一下日常的集群维护. 目录 更新资源对象的Label Namespace:集群环境共享与隔离 部署集群监控 部署Web UI管理集群:Dashboard 更新资源对象的Label 比如对Pod进行Label的增删改. 新增: kubectl label pod pod-name key=value 修改: kubelet label pod pod-name key=value --overwrite 删除 kubelet

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

一.概述 Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler)简称 HPA,HPA 可以根据 CPU 利用率进行自动伸缩 Pod 副本数量,除了 CPU 利用率,也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩. 通过 HPA 可以达到某个时刻业务请求量很大的时候,不需要我们人工去干涉,它会根据我们设定的指标来进行自动伸缩 Pod 数量来应付访问量. 这是官方的图 这是我画的图(勿喷) 二.安装Metrics-Server Heapster 官方在v1.11中已经被废

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

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

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,

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

前言 前面的系列文章已经介绍了Nacos的如何接入SpringCloud,以及Nacos的基本使用方式 之前的文章中都是基于单机模式部署进行讲解的,本文对Nacos的集群部署方式进行说明 环境准备 JDK8 Centos7.5(ip:10.1.8.27) MySQL 5.6.5+ Nacos-server:1.0.1 请提前下载Nacos-server:1.0.1压缩包并解压至相应目录 本次的Nacos-server在linux服务器上进行启动. 集群模式部署 Nacos文档中提供了三种集群部署

关于nacos 集群部署,网上的示例往往不全或不可用,而官方的教程太简单了.官方也提供了一个 docker  + nacos 的伪集群的 部署示例.但毕竟是 伪, 不能实际生产使用. 全网就几乎就没有一个 完整的教程???!!! 怎么办呢? 自己动手吧. 准备数据库 数据库用了 mysql, 其实nacos 也是支持mysql  主从集群的,不过简单起见, 这里就只用了一个 mysql 节点. mysql 是需要自己事先安装 配置的(需要执行 nacos 提供的 conf/nacos-mysql

集群环境准备: [etcd集群证书生成] #mkdir -p k8s/{k8s-cert,etcd-cert}#cd k8s/etcd-cert/ #cat > ca-config.json <<EOF { "signing": { "default": { "expiry": "87600h" }, "profiles": { "www": { "expir

引子 随着云原生技术的普及,越来越多的企业使用Kubernetes来管理应用,并且集群规模也呈爆发式增长,企业也亟需应对随集群规模增长而带来的各种挑战.同时,为了更好地提供高可用.弹性伸缩的应用,企业也对容器混合云解决方案产生了极大的兴趣. 纵观容器混合云市场,主要的云服务提供商纷纷推出了自家的解决方案,例如华为云的MCP.Google的Anthos.Vmware的 Tanzu.IBM的 Cloud Pak.Red Hat的ACM for K8s等等.可以说,当前容器混合云市场纷繁嘈杂.百家争鸣

目录 网站 域名 K8S DevOps 集群 私有 Gitlab 使用 Docker 编译站点 * Dockerfile * 构建编译 Image * 测试编译 Image * 推送镜像到 Aliyun K8S 集群设置 * 创建 namespace * 查看集群中的 namespace * Cert-Manager 自动签发 TLS 证书 * ClusterIssuer * Certificate * 查看证书 Helm 部署 Nginx * 添加 bitnami 仓库 * 配置 PVC *

基于k8s的集群稳定架构-转载 前言 我司的集群时刻处于崩溃的边缘,通过近三个月的掌握,发现我司的集群不稳定的原因有以下几点: 1.发版流程不稳定 2.缺少监控平台[最重要的原因] 3.缺少日志系统 4.极度缺少有关操作文档 5.请求路线不明朗 总的来看,问题的主要原因是缺少可预知的监控平台,总是等问题出现了才知道.次要的原因是服务器作用不明朗和发版流程的不稳定. 解决方案 发版流程不稳定 重构发版流程.业务全面k8s化,构建以kubernetes为核心的ci/cd流程. 发版流程 有关发版流程