k8s HPA

news2024/9/17 7:50:30

水平自动扩容和缩容HPA

HPA全称Horizontal Pod Autoscaler,即pod水平自动伸缩。HPA可以基于CPU利用率对replication controller、deployment和replicaset中的pod数量进行自动扩缩容(除了CPU利用率,也可以基于其他应用程序提供的度量指标custom metrics进行自动扩缩容)。

pod自动缩放不适用于无法缩放的对象,比如daemonsets。

HPA由kubernetes api资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。控制器辉周期性的获取目标资源指标,并于目标值比较后来调整pod副本数量。

创建测试Deployment
vi php-apache.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: php-apache
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: php-apache
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: php-apache
    spec:
      containers:
      - name: php-apache
        image: aminglinux/hpa-example
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: 500m  ##限制Pod CPU资源最多使用500m
          requests:
            cpu: 200m  ##K8s要保证Pod使用的最小cpu资源为200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: php-apache
  labels:
    run: php-apache
spec:
  ports:
  - port: 80
  selector:
    run: php-apache

安装merics-server(通过它才能获取到具体的资源使用情况)
下载yaml文件

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/high-availability-1.21+.yaml

修改YAML文件
vi high-availability-1.21+.yaml
将image: k8s.gcr.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.2 修改为 image: aminglinux/metrics-server:v0.6.2 
在image: 这行上面增加一行: - --kubelet-insecure-tls

创建HPA
vi  hpa-php-apache.yaml

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1  ##最小Pod数为1
  maxReplicas: 10  ##最大Pod数为10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50  ##当Pod的CPU使用率超过50%时,需要自动扩容

模拟负载变动,查看扩缩容

再开一个终端,执行
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox:1.28 --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01;do wget -q -O- http://php-apache;done"

回到原终端查看HAP和po

kubectl get deployment,po,hpa|grep -E 'NAME|php-apache'
#php-apache pod副本会逐渐增加,hpa的tagets列cpu使用率会越来越高,当超50%就会生成新pod副本

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2116469.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

音频创作无界限:全球热门剪辑软件深度评测

如果是一个音乐爱好者肯定会有过想要录制自己音乐作品的想法吧。这个操作放在早些年可能有些难度,但是现在是科技告诉发展的时代,互联网上有不少在线音频剪辑工具可以供我们选择。这次我们就一起来探讨有什么适合音频剪辑的工具。 1.福昕音频剪辑 链接…

3.C_数据结构_栈

概述 什么是栈: 栈又称堆栈,是限定在一段进行插入和删除操作的线性表。具有后进先出(LIFO)的特点。 相关名词: 栈顶:允许操作的一端栈底:不允许操作的一端空栈:没有元素的栈 栈的作用: 可…

【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记(一)】Matlab机器人工具箱简介

MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程领域的专业软件。它的全称为Matrix Laboratory(矩阵实验室),因为其最基本的数据类型就是矢量与矩阵,所以在处理数学和科学问题时非常方便,可用于线性代数计算、图形和动态仿真的…

系统架构的演进:同步通讯到异步通讯的过渡

系统架构的演进:同步通讯到异步通讯的过渡 一 . 同步通讯 VS 异步通讯1.1 同步调用方案① 耦合度高② 性能下降③ 资源浪费④ 级联失败 1.2 异步调用方案① 同步解耦② 性能提升 , 吞吐量增加③ 服务没有强依赖 , 不必考虑级联失败问题④ 流量削峰 1.3 小结 二 . 三…

【C++】STL学习——stack和queue的讲解(了解适配器)

目录 stack介绍queue介绍适配器stack的模拟实现queue模拟实现deque(了解) stack介绍 stack是一种容器适配器,专门用在具有后进先出操作的上下文环境中,其删除只能从容器的一端进行 元素的插入与提取操作。stack是作为容器适配器被…

Java | Leetcode Java题解之第393题UTF-8编码验证

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution {static final int MASK1 1 << 7;static final int MASK2 (1 << 7) (1 << 6);public boolean validUtf8(int[] data) {int m data.length;int index 0;while (index < m) {int num data[index];…

算法练习题18——leetcode240搜索二维矩阵||(二分)

题目描述 编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性&#xff1a; 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。 代码 class Solution {public boolean searchMatrix(int[][] matrix, int target) {for(int[…

双指针(6)_单调性_查找总价格为目标值的两个商品

个人主页&#xff1a;C忠实粉丝 欢迎 点赞&#x1f44d; 收藏✨ 留言✉ 加关注&#x1f493;本文由 C忠实粉丝 原创 双指针(6)_单调性_查找总价格为目标值的两个商品 收录于专栏【经典算法练习】 本专栏旨在分享学习C的一点学习笔记&#xff0c;欢迎大家在评论区交流讨论&#…

DuPL: Dual Student with Trustworthy Progressive Learning for Robust WSSS

摘要 近年来&#xff0c;具有图像级标签的单阶段弱监督语义分割(WSSS)因其简化了其繁琐的多阶段语义分割而获得了越来越多的关注。由于类激活图(Class Activation Map, CAM)固有的模糊性&#xff0c;我们观察到一级管道经常会遇到由错误的CAM伪标签引起的确认偏差&#xff0c;…

基于SpringBoot的图书馆座位预约系统+小程序+LW参考示例

系列文章目录 1.基于SSM的洗衣房管理系统原生微信小程序LW参考示例 2.基于SpringBoot的宠物摄影网站管理系统LW参考示例 3.基于SpringBootVue的企业人事管理系统LW参考示例 4.基于SSM的高校实验室管理系统LW参考示例 5.基于SpringBoot的二手数码回收系统原生微信小程序LW参考示…

继电器的使用

本文为大家讲一下继电器的常规使用. 添加 在菜单中选择 “绘制–无源元件–添加继电器(relay)” 以添加继电器. 或者用 shiftr(大写) 这个快捷键 继电器由一个线圈和该线圈所控制的铁质弹性开关(衔铁)组成. 原理 它的原理如下: 上面的铁质弹性开关, 默认情况下在弹力作用下…

java基础概念22-抽象类

一、抽象类的引入 1-1、封装 问题&#xff1a;javabean越来越多。重复的内容越多——继承 1-2、继承 二、抽象类、抽象方法 一个方法抽取到父类中&#xff0c;不确定方法体——抽象方法 定义了抽象方法的类——抽象类。 在Java中&#xff0c;抽象类是一种特殊的类&#xff0c…

博士生锻炼记录:2024.9.8

读博三年来感觉身体状况大不如前&#xff0c;虽然博士生的主要任务就是做课题和发文章&#xff0c;但是身体健康也是不容忽视的一环&#xff0c;一个好的身体是做好任何事情的基础&#xff0c;我们应该在不影响身体健康的前提下努力做课题。 这周初去参加了一个体成分测量的活…

Python编码系列—Python项目管理:掌握高效工具与实践

&#x1f31f;&#x1f31f; 欢迎来到我的技术小筑&#xff0c;一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里&#xff0c;我们不仅分享代码的智慧&#xff0c;还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手&#xff0c;这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中…

YOLOv9改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子

一、本文介绍 本文记录的是利用CARAFE上采样对YOLOv9的颈部网络进行改进的方法研究。YOLOv9采用传统的最近邻插值的方法&#xff0c;仅考虑子像素邻域&#xff0c;无法捕获密集预测任务所需的丰富语义信息&#xff0c;从而影响模型在密集预测任务中的性能。CARAFE通过在大感受…

Linux服务器Java启动脚本

Linux服务器Java启动脚本 1、初版2、优化版本3、常用脚本仓库 本文章介绍了如何在Linux服务器上执行Java并启动jar包&#xff0c; 通常我们会使用nohup直接启动&#xff0c;但是还是需要手动停止然后再次启动&#xff0c; 那如何更优雅的在服务器上启动jar包呢&#xff0c;让我…

设计模式之工厂模式(通俗易懂--代码辅助理解【Java版】)

文章目录 1、工厂模式概述1&#xff09;特点&#xff1a;2&#xff09;主要角色&#xff1a;3&#xff09;工作流程&#xff1a;4&#xff09;优点5&#xff09;缺点6&#xff09;适用场景 2、简单工厂模式(静态工厂模式)1) 在简单工厂模式中&#xff0c;有三个主要角色&#x…

基于SpringBoot的宠物服务系统+uniapp小程序+LW参考示例

系列文章目录 1.基于SSM的洗衣房管理系统原生微信小程序LW参考示例 2.基于SpringBoot的宠物摄影网站管理系统LW参考示例 3.基于SpringBootVue的企业人事管理系统LW参考示例 4.基于SSM的高校实验室管理系统LW参考示例 5.基于SpringBoot的二手数码回收系统原生微信小程序LW参考示…

浏览器插件利器--allWebPluginV2.0.0.20-alpha版发布

allWebPlugin简介 allWebPlugin中间件是一款为用户提供安全、可靠、便捷的浏览器插件服务的中间件产品&#xff0c;致力于将浏览器插件重新应用到所有浏览器。它将现有ActiveX控件直接嵌入浏览器&#xff0c;实现插件加载、界面显示、接口调用、事件回调等。支持Chrome、Firefo…

小琳AI课堂:深入学习BERT

大家好&#xff0c;这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊BERT&#xff0c;这个在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域掀起革命风潮的模型。 出现背景 在BERT之前&#xff0c;NLP领域主要依赖RNN或CNN模型&#xff0c;这些模型大多只能单向处理文本&#xff0c;从左到右…