作者 | 子誉  蚂蚁金服高级技术专家 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. Kubernetes 调度过程 首先来看第一部分 - Kubernetes 的调度过程.如下图所示,画了一个很简单的 Kubernetes 集群架构,它包括了一个 kube-ApiServer,一组 Web-hook Controllers,以及一个默认的调度器 kube-Scheduler,还有两台物理机节点 Node1 和 No

openStack 重新resize时会进行重新调度,可能在本机Resize 扩展资源,也可能存在的情况时 ,新扩展的资源在当前节点不足分配,整个虚拟机将进行迁移调度,进行异机迁移时需要迁移 的两台主机间能使用nova系统用户经passless登录 具体生成密码的方式为,(1.)切换到nova用户,(2.)生成nova的ssh密钥,(3.)ssh-copy-id nova@10.34.1.10 具体命令: passwd nova ; su - nova; ssh-keygen; ssh-copy

系列目录 当多个用户或者开发团队共享一个有固定节点的的kubernetes集群时,一个团队或者一个用户使用的资源超过他应当使用的资源是需要关注的问题,资源配额是管理员用来解决这个问题的一个工具. 资源配额,通过ResourceQuota定义,提供了对某一名称空间使用资源的总体约束.它即可以限制这个名称空间下有多少个对象可以被创建,也可以限制对计算机资源使用量的限制(前面说到过,计算机资源包括cpu,内存,磁盘空间等资源) 资源配额通过以下类似方式工作: 不同的团队在不同的名称空间下工作.当前ku

Kubernetes的资源控制器StatefulSet详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 什么是控制器

Spark在实际项目中分配更多资源 Spark在实际项目中分配更多资源 性能调优概述 分配更多资源 性能调优问题 解决思路 为什么调节了资源以后,性能可以提升? 性能调优概述 分配更多资源 性能调优的根本,就是增加和分配更多的资源,性能和速度上的提升,是显而易见的 基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的 写完了一个复杂的spark作业之后,进行性能调优的时候,首先第一步,就是要来调节最优的资源配置 在这个基础之上,如果说你的spark作业,能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端

Kubernetes的资源控制器Daemonset详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 什么是控制器 ku

Kubernetes的资源控制器Job和CronJob详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.112 10.0.0.112 什么是控制器

目录 背景 使用 Docker Client 调用 GPU 依赖安装 安装 Docker 安装 NVIDIA Container Toolkit¶ --gpus 用法 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 使用 NVIDIA/go-nvml 获取 GPU 信息 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 背景 深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作,尤其是在多个用户共享的服务器上.虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境,但这种解决方

不知你是否已清楚,Kubernetes 是支持 Docker 和 rkt(当前是这两种)的容器调度系统.除了下面这些优美的特性,比如简易部署,配置管理,服务发现,等等,它还允许我们以一种更高效的方式来管理计算资源.本文将阐述如下问题,Kubernetes 资源模型如何工作,为什么你应该总是限制容器资源,以及如何才能正确做到. 资源管理的必要性 Kubernetes 出现之前,运行容器的普遍方式是,把应用容器丢到一个实例上,并且满怀希望地建立一个监控系统,当容器退出时自动重启.这个模型的问题是,你

指定CPU请求和CPU限制 要为容器指定CPU请求,在容器资源清单中使用resources:requests字段.要指定CPU限制,使用resources:limits. cpu-request-limit.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: cpu-demo namespace: cpu-example spec: containers: - name: cpu-demo-ctr image: vish/stress resources:

Kubernetes的资源控制器ReplicationController(RC).ReplicaSet(RS).Deployment(Deploy)详解与示例 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 Cen

Blog:博客园 个人 A Container is guaranteed to have as much memory as it requests, but is not allowed to use more memory than its limit. 概念 资源需求:定义需要系统预留给该容器使用的资源最小可用值,容器运行时可能用不到这些额度的资源,但用到时必须确保有相应数量的资源可用. 资源限制(约束):定义该容器可以申请使用的资源最大可用值,超出该额度的资源使用请求将被拒绝:显然,该

Spring MVC 项目搭建 -6- spring security使用自定义Filter实现验证扩展url验证,使用数据库进行配置 实现的主要流程 1.创建一个Filter 继承 AbstractSecurityInterceptor FilterSecurityInterceptor extends AbstractSecurityInterceptor 是过滤链中最后一个Filter 使用SecurityContext 和 Authentication 对象,来进行辨别用户的 Grant

OAuth用户携带token 请求资源服务器资源服务器拦截器 携带token 去认证服务器 调用tokenstore 对token 合法性校验资源服务器拿到token,默认只会含有用户名信息通过用户名调用userdetailsservice.loadbyusername 查询用户全部信息详细性能瓶颈分析,请参考上篇文章<扩展jwt解决oauth2 性能瓶颈> 本文是针对传统使用UUID token 的情况进行扩展,提高系统的吞吐率,解决性能瓶颈的问题 默认check-token 解析逻辑Rem

指定内存请求和内存限制 要为容器指定内存请求,在容器的资源清单中使用resources:requests字段.要指定内存限制,使用resources:limits. memory-request-limit.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: memory-demo namespace: mem-example spec: containers: - name: memory-demo-ctr image: polinux/stress r

service 三种工作模式:userspace.iptables.ipvs 删除手动创建的service [root@master ~]# kubectl delete svc redis service "redis" deleted [root@master ~]# kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443

一.控制器说明 Pod 的分类: 自主式 Pod:该类型的 Pod 无论是异常退出还是正常退出都不会被创建,也就是说没有对应的管理者. 控制器管理的 Pod:该类型 Pod 在控制器的生命周期里,控制器始终要维持 Pod 的副本数,日常中基本都是使用该类型 Pod ,因为自主式 Pod 不能保证稳定性等之类的问题. graph TD A(五种控制器类型) A -->B[Deployment] A -->C[DaemonSet] A -->D[StatefulSet] A -->E[

系列目录 前面说过,资源配额限制在指定名称空间下,对资源对象数量和特定类型的资源的限制,你可以在ResourceQuota中指定配额 创建名称空间 我们创建一个新的名称空间来演示 kubectl create namespace quota-object-example 创建资源配额 以下是资源配额对象的配置 admin/resource/quota-objects.yaml apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: object-qu

系列目录 本篇将介绍如何使用kubelet处理资源耗尽的情况 当可用的计算机资源非常低的时候,kubelet仍然要保证节点的稳定性.当处理不可压缩的计算机资源(比如内存或磁盘空间)时,这尤其重要,当这些资源被耗尽时,节点将变得不稳定 驱离策略 kubelet会积极的监视并阻止可用计算机资源耗尽.这种情况下,kubelet会终止一个或者多个pod来重新取回耗尽的资源,当kubelet终止一个pod时,它将会终止pod的所有容器并把PodPhase设置为Failed 驱离信号 kubelet支持基于

参考:http://kubernetes.kansea.com/docs/hellonode/ 现在你应该可以通过这个地址来访问这个service: http://EXTERNAL_IP:8080 或者运行 curl http://EXTERNAL_IP:8080 如果通过浏览器或者 CURL 来访问新的 web 服务, 你应该可以看到一些运行日志: kubectl logs <POD-NAME> Kubernetes 的强大功能之一就是他可以很容易的扩容你的应用程序.假设你突然需要增加你的应

在系统硬件资源紧缺的情况下保证node的稳定性, 是kubelet需要解决的一个重要问题 1.驱逐策略 kubelet持续监控主机的资源使用情况, 一旦出现资源紧缺的迹象, kubelet就会主动终止一个或多个pod的运行,以回收紧缺的资源 2.驱逐信号 kubelet根据信号作为决策依据来触发驱逐行为 - memory.available - nodefs.available - nodefs.inodesFree - imagefs.available - imagefs.inodesFre