扩缩专题
优化Kubernetes横向扩缩HPA
Pod水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA）可以基于 CPU/MEM 利用率自动扩缩Deployment、StatefulSet 中的 Pod 数量，同时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。默认HPA可以满足一些简单场景，对于生产环境并不一定适合，本文主要分析HPA的不足与优化方式。 HPA Resource类型不足 默认HPA提供
js实现body背景图自动扩缩 光靠css几乎无法实现这样的效果
刚开始想纯粹靠css来实现，可是网上找了很多资料经过测试发现都不可以。要么是图片只显示一部分，要么就是网页窗口变动时无法做出相应的改变。 看样子还得依靠传统的办法，用js直接上，简单暴力。 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=devi
开发者中心基于Kubernetes实现云上的自动扩缩
开发者中心基于Kubernetes实现云上的自动扩缩 Horizontal Pod Autoscaler样例弹性伸缩容错处理开发者中心自动扩缩使用 随着业务量的增多，应用的压力越来越大，这时就需要调整应用的部署量来应对高并发。但是业务量并非一成不变的，当业务量减少时，应用部署过多反而成为一种资源的浪费，这时需要减少部署量来降低资源的损耗。在传统的运维过程中，离不开人为的操作，同
动态扩缩容下的全局流水号设计
关于全局流水号，业内用的比较多的就是雪花算法，一直没理解在动态扩缩容下其中的workId和 datacenterId如何设置，查到了几个方法：reidis中取，待后期实践下。 先简单的介绍一下雪花算法，雪花算法生成的Id由：1bit 不用 + 41bit时间戳+10bit工作机器id+12bit序列号，如下图： 不用：1bit，因为最高位是符号位，0表示正，1表示负，所以这里固定为0 时
基于k8s Deployment的弹性扩缩容及滚动发布机制详解
k8s第一个重要设计思想：控制器模式。k8s里第一个控制器模式的完整实现：Deployment。它实现了k8s一大重要功能：Pod的“水平扩展/收缩”（horizontal scaling out/in）。该功能从PaaS时代开始就是一个平台级项目必备编排能力。 若你更新了Deployment的Pod模板（如修改容器的镜像），则Deployment就需遵循“滚动更新”（rolling updat
NSX ALB 的三板斧：自动化、可视化、横向扩缩
NSX ALB 的三板斧：自动化、可视化、横向扩缩 https://mp.weixin.qq.com/s/0IFFv4pMLkBql8u6Z31xDQ 原创 Spark go nsx很可爱的 今天 收录于话题 #负载均衡器 1 #NSX ALB 1 VMware 于 2019 年收购了一家名为 Avi Networks 的公司，此公司之前主要产品为纯软件的负载均衡器 Av