简单伸缩规则定义了具体的扩缩容动作，其定义不感知监控指标的实际状态，因此用户只能够根据经验来设置一个固定的伸缩规则，其调整过程粒度无法实现动态调整。...当用户期望将监控指标值维持在某区间时，通常是针对同一指标值设置一条扩容规则和一条缩容规则，不合理的设置将可能导致伸缩组实例个数来回震荡。...目标追踪规则将为您创建2条云监控报警规则，分别用于扩容过程和缩容过程，我们采用了相对激进的扩容策略和相对保守的缩容策略。...例如，您可能会遇到作用于缩容过程的报警规则一直处于报警状态，却没有缩容活动发生的情况。这种情况主要是由于缩容过程计算得到的缩容实例数量少于一个，因此不会产生实际的伸缩活动。...通过该功能，您可以使用其他方式控制伸缩组的缩容过程，例如，您可以通过报警规则监控其他指标，触发一条简单的伸缩规则用于缩容。
还是那个话要准...
今天，我们很高兴地与大家分享，我们的第一个KEDA 2.0的测试版已经发布了！? 亮点 在这个版本中，我们发布了大部分计划中的特性。...以下是一些亮点： 使伸缩功能更加强大 引入ScaledJob 引入Azure Log Analytics scaler 支持扩展Deployments、Stateful Sets和/或任何Custom...Resources 支持扩展标准资源指标（CPU/内存） 支持在单个ScaledObject中使用多个触发器 支持删除ScaledObject后缩放到原始副本计数 支持控制底层HPA的伸缩行为 易于操作的...KEDA附带一个指标服务器，而Kubernetes只允许你在集群中运行其中一个。 在我们的文档了解更多关于KEDA是如何构建的。
命令行创建一个deployment： kubectl run jerry-nginx --image=nginx:1.12.2 ?...True” type: Progressing observedGeneration: 1 readyReplicas: 1 replicas: 1 updatedReplicas: 1 另一个有用的命令...选中一个才创建的pod，查看其事件记录： kubectl describe pod jerry-nginx-69fd9f6c4-8dpvb ?...即使手动删除一个pod实例，replication set又会很快自动创建一个新的： !
命令行创建一个deployment： kubectl run jerry-nginx --image=nginx:1.12.2 [1240] kubectl get deploy查看刚刚创建的deployment...: "True" type: Progressing observedGeneration: 1 readyReplicas: 1 replicas: 1 updatedReplicas: 1 另一个有用的命令...[1240] 选中一个才创建的pod，查看其事件记录： kubectl describe pod jerry-nginx-69fd9f6c4-8dpvb [1240] kubectl get replicaset...即使手动删除一个pod实例，replication set又会很快自动创建一个新的： [1240] 自动创建的新pod： [1240] 要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号"汪子熙": [1240
对于应用服务器，可以通过nginx负载均衡实现设备组成一个集群，如果有服务器宕机，就需要把请求切换到其他服务器上，这样级可以实现高可用，但是，在应用服务器上不能保存请求的会话信息，服务器宕机，会话丢失，...集群：可伸缩性 伸缩性是指可以动态的向集群服务器中添加一个节点或者减少一个节点。...访问和负载很小的服务也必须部署至少两台服务器构成的一个集群，其目的就是通过冗余实现高可用。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1iv411v7xm 背景介绍 弹性伸缩经常用于有波峰和波谷的业务，最典型的就是电商网站在出现购物高峰的时间就需要用到弹性伸缩这个功能...弹性伸缩 我们可以在腾讯云的cvm中（ https://console.cloud.tencent.com/autoscaling/group?...rid=4 ） image.png 弹性伸缩需要两步配置分别为： 启动配置 伸缩组 启动配置 填写“启动配置名称”-> 确定服务器购买可用区->选择购买机型-> 选择镜像->自定义数据 image.png...选择镜像 image.png 自定义数据，主要用于拉取业务数据或业务初始化 image.png 伸缩组 填写名称->选择伸缩组配置->支持网络 -> 子网->负载均衡->迁出策略 image.png...image.png image.png 弹性伸缩 根据两个规则进行弹性伸缩，分别为： 告警出发策略（策略与策略是“或”的关系即相互独立） 定时任务 当规则触发后，还会根据系统配置通知指定用户。
测试架构 图片 这个架构描述了一个将来自不同数据源的数据通过 Kafka 中转，然后使用 Logstash 将数据从 Kafka 中读取并处理，最终将处理后的数据再写回到 Kafka 中，以供 Elasticsearch...这种架构具有高可用性和可伸缩性，并且可以在处理大量数据时提供良好的性能。同时，由于 Logstash 可以从多种来源读取数据，因此可以适应各种数据集成方案的需求。...192.168.11.245 es集群 kibana-svr kibana 192.168.11.246 注意：在同一个网段中...因为 broker.id 是 Kafka 集群中唯一标识一个 Broker 的参数，同一个网段中不能存在两个具有相同 broker.id 的 Broker。...临时启动一个消费者，验证从kafka集群b消费主题wordpress-web-log的消息 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.11.40
Kafka的发布/订阅模式 生产者向一个具体的主题发送消息，然后多个消费者组可以消费相同的消息。每一个消费者组都可以独立的伸缩去处理相应的负载。...所有来自相同流的消息都会被放到相同的分区中，这样消费者组就可以按照顺序处理它们。在同一个消费者组中，每个分区都是由一个消费者的一个线程来处理。结果就是我们没法伸缩（scale）单个分区的处理能力。...当某个消费者在重试处理某条消息时，作为一个整体的消息处理逻辑不会被阻塞。所以，一个消费者可以同步地去重试处理一条消息，不管花费多长时间都不会影响整个系统的运行。...另外，当我们有一个低负载时，单个消费者需要处理并且并行的管理多个分区，这在消费者端会消耗更多的资源。 随着负载增加，我们只需要伸缩消费者组使其消费者的数量等于主题中分区的数量。...Kafka分区没法移除，向下伸缩后消费者会做更多的工作 结论 首先是在不考虑一些非功能性限制（如运营成本，开发人员对两个平台的了解等）的情况下： 优先选择RabbitMQ的条件 高级灵活的路由规则。
图片在Kubernetes中，可以通过以下几种方法来实现服务的高可用性和负载均衡：副本集（ReplicaSet）：副本集是一组运行相同应用实例的Pod副本，通过监听Pod的创建、更新、删除等事件，确保所需的...服务（Service）：服务是一组逻辑上相互关联的Pod副本的访问入口，可以为Pod提供稳定的网络地址。在Kubernetes中，通过创建一个Service对象来定义一组Pod的访问方式。...水平自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaling）：水平自动伸缩是根据当前应用的负载情况动态调整Pod副本数量的机制。...通过将 Ingress 规则与 Service 关联，可以实现按照域名/路径等规则将流量转发到不同的后端服务，实现负载均衡的功能。...综上所述，通过副本集、服务、水平自动伸缩、Ingress控制器和Pod健康检查等机制，可以实现在Kubernetes中的服务高可用性和负载均衡的需求。
如果复杂的网站，会有应用服务器集群、前端服务器集群、缓存服务器集群等，每个集群都可进行类似操作，每个集群对应一个伸缩组。 step 1....登录 弹性伸缩控制台，点击导航条中的【启动配置】。 选择项目和地域，这里要注意选择 Web 应用 所在的项目和地域。 接下来的操作与购买机器类似，您可跟着指引完成启动配置创建。...为机器创建伸缩组 在弹性伸缩控制台，点击【新建】，按如下填写集群的管理信息： 名称：按需起一个名字。比如这里填“应用服务器集群” 最小伸缩数：集群服务器数量的下限。示例这里填 0 即可。...起始实例数：伸缩组刚创建时，自动创建的机器数量。一般不会刚创建伸缩组就自动创建机器，建议这里填 0。 最大伸缩数：集群服务器数量的上限，这里按需填写。这里以 5 为例，即伸缩组最多有 5 台机器。...添加现有机器进伸缩组 在 控制台点击伸缩组名字，进入管理页，在页面下方点击【添加云主机】。 在弹出的对话框中，选择集群已有的服务器加入伸缩组。
一个具有N个读客户端的读者组可以以最大为N的并行读来消费同一个Stream。...深入剖析 Pravega根据一致性散列算法将路由键散列至“键空间”，该键空间被划分为多个分区，分区数量和Segment数量相一致，同时保证每一个Segment保存着一组路由键落入同一区间的事件。...根据路由键，我们将一个Stream拆分成了若干个Segment，每一个Segment保存着一组路由键落入同一区间的事件，并且拥有着相同的SLO。...在上述的规则2和3中，即使输入负载达到了定义的阈值，Pravega也不会立即触发scale-up/down的事件，而是需要负载在一段足够长的时间内超越策略阈值，这也避免了过于频繁的伸缩策略影响读写性能。...我们将Stream的伸缩规则配置为上述规则2（基于大小的伸缩规则）。 相对应地，Stream的Segment热点图如图4所示动态变化： ?
在创建一个 Enviroment 时，AWS Elastic Beanstalk 规定了运行应用所需的资源，下图的资源包括负载均衡器（Elastic Load Balancer）、一个自动伸缩功能组和多个...负载均衡的后面是一组 Amazon EC2 实例，它们组成了一个自动伸缩功能组。自动伸缩功能将自动依据当前的负载情况启动冗余的 EC2 实例。...随着负载的减少，自动伸缩功能会减少实例，但它会保持一个最小运行实例数目。...HM（Host Manager）是一个运行态的容器，在这个容器中包含了由用户定义的一组软件栈，例如我们定义了一个 Apache Tomcat 容器，这个容器使用 RedHat Linux 作为操作系统...而 Heroku 将日志看作一条一条的流式信息，它将这些输出发送到远端，集中管理、预警。 一个 PaaS 平台会提供大量的后端服务组件，包括持久化数据库、邮件 SMTP 服务、消息队列、缓存等。
NLB工作原理是使用两台或更多台一起工作的主机(服务器)组成群集，客户端使用一个IP地址或一组地址访问群集。 NLB 有什么优点与作用？...可伸缩性 可伸缩性是度量计算机、服务或应用程序如何更好地改进以满足持续增长的性能需求的标准。对于 NLB 群集而言，可伸缩性是指当群集的全部负载超过其能力时逐步将一个或多个系统添加到现有群集中的功能。...为支持可伸缩性，NLB 可执行以下操作： 平衡 NLB 群集上对各个 TCP/IP 服务的负载请求。 在一个群集中最多支持 32 台计算机。...使用端口管理规则，可以为单个 IP 端口或一组端口指定负载平衡行为。 可以为每个网站定义不同的端口规则。...如果您对多个应用程序或网站使用相同的一组负载平衡服务器，则端口规则基于目标虚拟 IP 地址（使用虚拟群集）。 使用可选的单主机规则，可以将所有客户端请求引导至单个主机。
图数据库在处理大规模数据集时的性能和可伸缩性图数据库在处理大规模数据集时具有良好的性能和可伸缩性。...应用案例一个典型的图数据库应用案例是社交网络分析。例如，Facebook的社交图可以表示为一个巨大的图，其中每个用户是一个节点，用户之间的关系（如好友关系）是边。...约束和验证规则：通过在数据模型中定义约束和验证规则，可以确保数据的一致性和完整性。例如，可以定义节点和关系类型的属性的取值范围、数据类型、唯一性等约束，以及节点之间和关系之间的关联规则。...事务是一组原子操作，要么全部成功提交以维持数据的一致性，要么全部失败回滚以保持数据的完整性。事务支持可以在数据操作过程中提供并发控制和隔离性，在多个客户端之间同步数据的更改。...在我个人的经验中，一个成功的图数据库应用需要仔细考虑数据一致性和完整性。首先，需要充分了解业务需求，并设计出合适的数据模型。然后，在数据导入和更新过程中，要进行严格的约束和验证规则的应用。
生产者可以向一个具体的主题发送消息，然后多个消费者组可以消费相同的消息。每一个消费者组都可以独立的伸缩去处理相应的负载。...但是，我们也应该注意到，在同一个消费者组中，每个分区都是由一个消费者的一个线程来处理。结果就是我们没法伸缩（scale）单个分区的处理能力。...当某个消费者在重试处理某条消息时，作为一个整体的消息处理逻辑不会被阻塞。所以，一个消费者可以同步地去重试处理一条消息，不管花费多长时间都不会影响整个系统的运行。 ?...这些典型的集群通常可以预期每秒处理几万条消息。 获胜者： 尽管这两个消息平台都可以处理大规模负载，但是Kafka在伸缩方面更优并且能够获得比RabbitMQ更高的吞吐量，因此这局Kafka获胜。...RabbitMQ高效的伸缩 相反，Kafka使用的是傻瓜式代理和智能消费者模式。消费者组中的消费者需要协调他们之间的主题分区租约（以便一个具体的分区只由消费者组中一个消费者监听）。
HorizontalPodAutoscaler 中采用的副本数计算方法较为简单，其认为当 pod 数量增长一倍时，单个 pod 的负载也会降低一半，实际的业务程序很难满足这个需求，因此在实际使用中需要配合自身对业务程序的预估设置动态扩容规则...pod 纵向扩容(VerticalPodAutoscaler) VerticalPodAutoscaler 实现了 pod 的纵向伸缩，即request的伸缩。...ClusterAutoscaler 会周期性的检测是否有 Pending 的 pod，当发现有 pod 由于资源问题导致 Pending 时，ClusterAutoscaler 会尝试按照设置的相关伸缩组的节点模板信息...，尝试调度 Pending 的 pod，当 ClusterAutoscaler 发现依据某个节点的模板创建此节点之后，pod 即可被调度时，即会触发相应伸缩组的扩容操作。...同时，ClusterAutoscaler 提供了 --expander 参数，通过此参数即可指定不同的选择算法，从而影响当存在多个伸缩组模板时，实际去扩容哪一个伸缩组。
Controller Manager是Kubernetes的一个控制器管理器组件，它是运行在Master节点上的主要控制器，负责管理和运行各种控制器。...它内部包含了一组核心控制器，这些控制器负责监视Kubernetes集群的资源状态，并相应地执行创建、更新和删除操作来维持期望的集群状态。...自动伸缩和负载均衡：Controller Manager管理自动伸缩控制器和负载均衡控制器。自动伸缩控制器根据定义的自动伸缩规则自动调整Pod的副本数量，以适应应用的负载情况。...DaemonSet：DaemonSet是一种控制器，它用于在每个节点上运行一个Pod副本，确保每个节点都有一个相同的Pod运行。它通常用于一些需要在每个节点上运行的守护程序或监控任务。...它们可以根据定义的规则和策略，实现自动化的应用部署、伸缩、负载均衡和健康检查等功能。
但是，我们也应该注意到，在同一个消费者组中，每个分区都是由一个消费者的一个线程来处理。结果就是我们没法伸缩（scale）单个分区的处理能力。...当某个消费者在重试处理某条消息时，作为一个整体的消息处理逻辑不会被阻塞。所以，一个消费者可以同步地去重试处理一条消息，不管花费多长时间都不会影响整个系统的运行。 ?...这些典型的集群通常可以预期每秒处理几万条消息。 获胜者： 尽管这两个消息平台都可以处理大规模负载，但是Kafka在伸缩方面更优并且能够获得比RabbitMQ更高的吞吐量，因此这局Kafka获胜。...RabbitMQ高效的伸缩 相反，Kafka使用的是傻瓜式代理和智能消费者模式。消费者组中的消费者需要协调他们之间的主题分区租约（以便一个具体的分区只由消费者组中一个消费者监听）。...另外，当我们有一个低负载时，单个消费者需要处理并且并行的管理多个分区，这在消费者端会消耗更多的资源。 当然，随着负载增加，我们只需要伸缩消费者组使其消费者的数量等于主题中分区的数量。
对于很多架构师来说，这是一个未知或不太熟悉的领域，因为可伸缩性问题有时候会把我们引向一条与一般性软件架构原则不太一样的道路。 下面的六条经验法则是每个软件架构师在构建可伸缩系统时都应该掌握的知识。...这些通用规则可以作为架构师指南，应对不断增长的负载和数据量处理需求。 1成本和伸缩性之间的关系 对系统进行伸缩的一个核心原则是能够方便地添加新资源来处理增长的负载。...你基本上是用相同的资源做了更多的工作——这是实现伸缩性的一个关键原则。 2注意系统瓶颈 对一个系统进行伸缩本质上就是要增加它的容量。在上面的示例中，我们通过部署更多的服务器实例来提高请求处理能力。...因为这样会迅速导致级联故障 (参见下一条规则)，并导致整个系统崩溃。 数据库、消息队列、长延迟网络连接、线程和连接池以及共享微服务都是潜在的瓶颈。可以肯定的是，高流量负载会很快让这些瓶颈暴露出来。...记住上述的这些规则，通向可伸缩性的道路上就会少踩一些意想不到的坑！
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