Kubernetes 弹性伸缩全场景解读(五) - 定时伸缩组件发布与开源
Kubernetes弹性伸缩系列文章为读者一一解析了各个弹性伸缩组件的相关原理和用法。本篇文章中,阿里云容器技术专家莫源将为你带来定时伸缩组件 kubernetes-cronhpa-controller 的相关介绍与具体操作,目前该组件已经正式开源,欢迎大家一起交流探讨。
Kubernetes弹性伸缩系列文章为读者一一解析了各个弹性伸缩组件的相关原理和用法。本篇文章中,阿里云容器技术专家莫源将为你带来定时伸缩组件 kubernetes-cronhpa-controller 的相关介绍与具体操作,目前该组件已经正式开源,欢迎大家一起交流探讨。
前后端协同取消机制是现代 Web 开发中提升效率的重要工具,特别是在异步任务中,如何有效感知并处理取消请求是关键。本文详细讲解了 .NET 的 CancellationToken 和 ASP.NET Core 的 RequestAborted 属性如何协同工作,并附上了实战代码示例。想优化你的取消机制,提升应用响应速度吗?赶快阅读这篇深度分析!
随着微服务以及云原生的发展,越来越多的企业都将业务部署运行到Kubernetes中,主要是想依托Kubernetes的可扩展、可伸缩、自动化以及高稳定性来保障业务的稳定性。
然而,Kubernetes本身是一个复杂的管理系统,它既然是作为企业业务的基础设施,其本身以及运行在集群内部的业务系统对于企业来说都变得非常重要。
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充,提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线,解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET,满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。
在整个大环境的降本增效的熏陶下,我们也不得不做好应对方案。
根据对线上流量、存储以及系统资源的占用,发现我们的 Pulsar 集群有许多的冗余,所以考虑进行缩容从而减少资源浪费,最终也能省一些费用。
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。
本文介绍时序数据库的存储模型,只有理解了时序数据的存储模型,才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。
写过文档的大佬们都知道 MDX 这个东西,对原本的 Markdown 进行了扩展,可以在 Markdown 中直接使用框架组件(React,Vue 等等)。
现在也有很多静态生成的博客使用 MDX 去编写博文,在博文中内嵌了 React 组件,在一些需要交互式的场景中,在传统的 Markdown 只能展示内容,而使用了组件就可以把死的文字变活。
MDX 的原理是在项目构建时,解析 Markdown 抽象语法树,把引入的组件进行了编译,然后嵌入到了文章内部。
而使用 MDX,就必须要引入编译时。而对于 CMS 类型的博客网站,因为内容都是动态生成的,就无法使用 MDX。
那么有没有办法去想一个歪路子去实现呢。
Kubernetes Pods被驱逐是什么意思?它们被终止了,通常是由于没有足够的资源,但是为什么会发生这种情况呢?
驱逐是一个过程,分配给一个节点的Pod被要求终止。Kubernetes中最常见的情况之一是抢占,为了在资源有限的节点上安排一个新的Pod,通常需要终止另外一个Pod。
另外,Kubernetes会不断检查资源使用情况,当节点压力过大的时候,会触发节点压力驱逐。
每天,数以千计的Pod被驱逐出他们的家园。搁浅和迷茫,他们不得不放弃以前的生活方式。他们中的一些人甚至会无家可归。当前的社会,对CPU和内存的要求会越来越高。
使用 Kubernetes 时,内存不足 (OOM) 错误和 CPU 节流是云应用程序中资源处理的主要难题。
这是为什么?
云应用程序中的 CPU 和内存要求变得越来越重要,因为它们与您的云成本直接相关。
通过 limits 和 requests ,您可以配置 pod 应如何分配内存和 CPU 资源,以防止资源匮乏并调整云成本。
如果节点没有足够的资源, Pod 可能会通过抢占或节点压力被驱当一个进程运行内存不足 (OOM) 时,它会被终止,因为它没有所需的资源。
如果 CPU 消耗高于实际限制,进程将开始节流。
但是,如何主动监控 Kubernetes Pod 到达 OOM 和 CPU 节流的距离有多近?
在这篇文章中,我们将在Kubernetes中使用Grafana、Prometheus、Loki、Tempo、OpenTelemetry来搭建可观测性平台。其中Grafana作为操作面板,Prometheus、Loki、Tempo作为数据源,分别用来获取指标、日志以及跟踪数据。同时,我们还将使用Exemplars将trace_id与Java指标相关联,使用OpenTelemetry对应用进行检测。
当在Kubernetes中使用容器时,重要的是要知道所涉及的资源是什么以及如何需要它们。有些进程比其他进程需要更多的CPU或内存。有些是关键的,不应该被饿死。
知道了这一点,我们应该正确配置我们的容器和Pod,以获得两者的最佳效果。