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pyqt5 QFrame水平伸缩
2024-11-10
PyQt5四大布局方式
1.绝对布局方式'''绝对布局方式,通过move的XY坐标方式来控制控件的位置'''from PyQt5.QtWidgets import *import sys,math class absolutelayout(QWidget): def __init__(self): super(absolutelayout,self).__init__() self.setWindowTitle("绝对布局方式") self.label1=QLabel("欢迎",self)
k8s Pod的自动水平伸缩(HPA)
我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能 但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少. 这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源:也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功. k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性. 所以现在引入一个新的概念: HPA(Horizontal Pod Autoscaler ) pod的自动水平伸缩 有了HPA,我们就不
kubernetes 水平伸缩及yaml格式编写
Replication Controller:用来部署.升级PodReplica Set:下一代的Replication ControllerDeployment:可以更加方便的管理Pod和Replica Set$ mkdir rc-demo$ vim rc-demo.yaml---apiVersion: v1kind: ReplicationControllermetadata: name: rc-demo labels: app: rcspec: replicas: 3# se
css实现水平伸缩菜单
ul li a{transition:width 500ms ease;} a:hover{width:*;} 高度向上延伸用height:*;margin-top:-*px;//负值实现向上
js实现水平伸缩菜单
window.onload=function(){ var aA=document.getElementsByTagName('a'); for(var i=0; i<aA.length; i++){ aA[i].onmouseover=function(){ var This=this; clearInterval(This.time); This.time=setInterval(function(){ This.style.width=This.offsetWidth+8+"px&q
从RAID看垂直伸缩到水平伸缩的演化
磁盘的读写过程,最消耗时间的地方就是在磁盘中磁道寻址的过程,而一旦寻址完成,写入数据的速度很快. 连续写入:写入只寻址一次 存储位置与逻辑位置相邻 不用多次寻址 随机写入:每写一次 便寻址一次 增加了磁盘的寻址时间 为什么很多数据库索引采用b+树,而不是完全二叉树?因为b+树的节点包含多个信息,可以连续读写磁盘 RAID 0 数据分成N份,同时写入N块磁盘,数据整体写入速度快N倍,较快的读写速度,但是没有做数据备份,所以磁盘损坏之后数据完整性被破坏. RAID1 一份数据同时写如两块磁盘,具有极
Redis系列(三):Redis集群的水平扩展与伸缩
一.Redis集群的水平扩展 Redis3.0版本以后,有了集群的功能,提供了比之前版本的哨兵模式更高的性能与可用性,但是集群的水平扩展却比较麻烦,接下来介绍下Redis高可用集群如何做水平扩展,在原集群的6个节点的基础上新增2个节点,由原来的3主3从变成4主4从,原先的3主3从部署详见Redis系列(二):Redis高可用集群,如下图: 二.水平扩展具体操作 ① 将redis-5.0.2文件夹拷贝到新的主机192.168.160.154上去,(1)scp -r /usr/local/redis
深入了解 Flexbox 伸缩盒模型
Flexbox(伸缩布局盒) 是 CSS3 中一个新的布局模式,为了现代网络中更为复杂的网页需求而设计.本文将介绍 Flexbox 语法的技术细节.浏览器的支持越来越快,所以当 Flexbox 被广泛支持并应用时你将会快人一步.如果你想知道它是什么并是如何工作的,不妨仔细了解下吧! 为什么需要伸缩布局盒(Flexbox)? 作者长期以来使用表格.浮动.行内块元素和其他 CSS 属性来布局网站内容.然而,这些并不是为复杂的页面和网页应用而设计的.不管是简单的垂直居中,还是灵活的网格布局都很难靠一己
Kubernetes 弹性伸缩全场景解析 (四)- 让核心组件充满弹性
前言 在本系列的前三篇中,我们介绍了弹性伸缩的整体布局以及HPA的一些原理,HPA的部分还遗留了一些内容需要进行详细解析.在准备这部分内容的期间,会穿插几篇弹性伸缩组件的最佳实践.今天我们要讲解的是 cluster-proportional-autoscaler .cluster-proportional-autoscaler是根据集群中节点的数目进行Pod副本数水平伸缩的组件,这个组件的产生主要是为了解决集群的核心组件负载弹性的问题.在一个Kubernetes集群中,除了APIServer等耳
Kubernetes 弹性伸缩全场景解析 (一)- 概念延伸与组件布局
传统弹性伸缩的困境 弹性伸缩是Kubernetes中被大家关注的一大亮点,在讨论相关的组件和实现方案之前.首先想先给大家扩充下弹性伸缩的边界与定义,传统意义上来讲,弹性伸缩主要解决的问题是容量规划与实际负载的矛盾. 如上图所示,蓝色的水位线表示集群的容量随着负载的提高不断的增长,红色的曲线表示集群的实际的负载真实的变化.而弹性伸缩要解决的就是当实际负载出现激增,而容量规划没有来得及反应的场景. 常规的弹性伸缩是基于阈值的,通过设置一个资源缓冲水位来保障资源的充盈,通常15%-30%左右的资源预留
虚拟机(Visual Machine)的云平台的自动伸缩扩容(auto-scaling)技术
云计算平台中允许客户依据应用的负载进行云计算资源的弹性动态伸缩(理想的情况是实现一个用多少付费多少的模型,最大限度地降低用户的运营成本) 在进行讨论之前,先对几个名词进行定义 1)客户:使用云服务的人,在云上部署他的应用 2)用户: 使用部署在云上的应用的人 Auto-scaling的基础 云计算的一个关键特点是弹性伸缩,但它是一把双刃剑,因为它允许应用依据负载动态地申请和释放资源,但是确定一个合适的资源量并不容器,那么需要一个系统自动地依据负载来调整资源量(尽可能得减少人工的干预). 资源的伸
Kubernetes 弹性伸缩全场景解析 (一):概念延伸与组件布局
传统弹性伸缩的困境 弹性伸缩是 Kubernetes 中被大家关注的一大亮点,在讨论相关的组件和实现方案之前.首先想先给大家扩充下弹性伸缩的边界与定义,传统意义上来讲,弹性伸缩主要解决的问题是容量规划与实际负载的矛盾. 如上图所示,蓝色的水位线表示集群的容量随着负载的提高不断的增长,红色的曲线表示集群的实际的负载真实的变化.而弹性伸缩要解决的就是当实际负载出现激增,而容量规划没有来得及反应的场景. 常规的弹性伸缩是基于阈值的,通过设置一个资源缓冲水位来保障资源的充盈,通常 15%-30% 左右的
Kubernetes 弹性伸缩全场景解读(二)- HPA 的原理与演进
前言 在上一篇文章 Kubernetes 弹性伸缩全场景解析 (一):概念延伸与组件布局中,我们介绍了在 Kubernetes 在处理弹性伸缩时的设计理念以及相关组件的布局,在今天这篇文章中,会为大家介绍在 Kubernetes 中弹性伸缩最常用的组件 HPA(Horizontal Pod Autoscaler).HPA 是通过计算 Pod 的实际工作负载进行重新容量规划的组件,在资源池符合满足条件的前提下,HPA 可以很好的实现弹性伸缩的模型.HPA 到目前为止,已经演进了三个大版本,本文将会
Serverless 与容器决战在即?有了弹性伸缩就不一样了
作者 | 阿里云容器技术专家 莫源 本文整理自莫源于 8 月 31 日 K8s & cloudnative meetup 深圳场的演讲内容.****关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词****"资料",即可获得 2019 全年 meetup 活动 PPT 合集及 K8s 最全知识图谱. 导读:Serverless 和 Autoscaling 是近些年来广大开发者非常关心的内容.有人说 Serverless 是容器 2.0,终有一天容器会和 Server
k8s弹性伸缩概念以及测试用例
k8s弹性伸缩概念以及测试用例 本文原文出处:https://juejin.im/post/5c82367ff265da2d85330d4f 弹性伸缩式k8s中的一大亮点功能,当负载大的时候,你可以对应用进行扩容,提升pod的副本数来应对大量的流量,当负载小的时候可以对应用进行缩容,以避免资源浪费.也可以让应用自动的进行扩容和缩容,这一功能有用.例如当微博出现了一个话题时,这个时候人们都去访问,此时他的服务器将无法处理大量的流量访问,这个时候就需要扩容,而当这个话题不在新鲜时,人们的访问流量也就
谈一下关于CQRS架构如何实现高性能
CQRS架构简介 前不久,看到博客园一位园友写了一篇文章,其中的观点是,要想高性能,需要尽量:避开网络开销(IO),避开海量数据,避开资源争夺.对于这3点,我觉得很有道理.所以也想谈一下,CQRS架构下是如何实现高性能的. 关于CQRS(Command Query Responsibility Segration)架构,大家应该不会陌生了.简单的说,就是一个系统,从架构上把它拆分为两部分:命令处理(写请求)+查询处理(读请求).然后读写两边可以用不同的架构实现,以实现CQ两端(即Command
几款主流 NoSql 数据库的对比
最近小组准备启动一个 node 开源项目,从前端亲和力.大数据下的IO性能.可扩展性几点入手挑选了 NoSql 数据库,但具体使用哪一款产品还需要做一次选型. 我们最终把选项范围缩窄在 HBase.Redis.MongoDB.Couchbase.LevelDB 五款较主流的数据库产品中,本文将主要对它们进行分析对比. 鉴于缺乏项目中的实战经验沉淀,本文内容和观点主要还是从各平台资料搜罗汇总,也不会有太多深入或底层原理探讨. 本文所引用的资料来源将示于本文尾部.所汇总的内容仅供参考,若有异议望指正
#研发解决方案介绍#基于StatsD+Graphite的智能监控解决方案
郑昀 基于李丹和刘奎的文档 创建于2014/12/5 关键词:监控.dashboard.PHP.graphite.statsd.whisper.carbon.grafana.influxdb.Python 本文档适用人员:研发和运维员工 提纲: 监控平台要做到什么程度?为什么要自己做? 几个通用技术问题 绘图所依赖的数据如何收集?如何加工?如何存储? 图形如何绘制,各种指标如何叠加? 拓扑关系如何绘制? 技术选型哲学 最终选了statsd+graphite 数据的采集 数据存储的粒度 天机的技术
Android两个页面之间的切换效果工具类
import android.annotation.SuppressLint; import android.app.Activity; import android.content.Context; import android.content.Intent; import android.os.Build; import android.widget.Toast; public class ActivityAnimationUtil { private Context context; pr
cAdvisor0.24.1+InfluxDB0.13+Grafana4.0.2搭建Docker1.12.3 Swarm集群性能监控平台
目录 [TOC] 1.基本概念 既然是对Docker的容器进行监控,我们就不自己单独搭建cAdvisor.InfluxDB.Grarana了,本文中这三个实例,主要以Docker容器方式运行. 本文中的案例会有四台机器,他们的Host和IP地址如下,四台机器的集群搭建可以参考<Centos7的安装.Docker1.12.3的安装,以及Docker Swarm集群的简单实例> c1 -> 10.0.0.31 c2 -> 10.0.0.32 c3 -> 10.0.0.33 c
快速入门系列--NOSQL--07MongoDB
从我第一次听到Nosql这个概念到如今已经走过4个年头了,但仍然没有具体的去做过相应的实践.最近获得一段学习休息时间,购买了Nosql技术实践一书,正在慢慢的学习.在主流观点中,Nosql大体分为4类,键值存储数据库,列存储数据库,文档型数据库,图形数据库. 今天主要快速的浏览了文档型数据库中目前市场占有率的最高的MongoDB数据库.记得初次见到和关注这个数据库还是我刚来上海的时候,公司将该数据库作 为新建的项目管理系统的后台数据库,当时还是很向往的,只是无缘参与那个项目,也就一直没有和该数据
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