修改了工作负载调度规则(策略) 对于非自愿干扰，常常是不可避免的，能做的只能是减轻， k8s 官方提供的一些非自愿干扰的方法： 确保 Pod 在请求中给出所需资源。...可以为每个工作负载(deployment或者statefulSet)创建一个 PodDisruptionBudget（PDB）。...Web 前端可能希望确保提供负载的副本数量永远不会低于总数的某个百分比。 PDB 可以指定工作负载可以容忍的副本数量（相当于应该有多少副本）。...由于应用的滚动升级而被删除或不可用的 Pod 确实会计入干扰预算， 但是工作负载资源（如 Deployment 和 StatefulSet） 在进行滚动升级时不受 PDB 的限制。...应用更新期间的故障处理方式是在对应的工作负载资源的 spec 中配置的。 一些自愿干扰场景中使用PDB分析 确定在自发干扰时，多少实例可以在短时间内同时关闭。
这里提供本地预测和中心式预测两种方式，中心预测主要通过 descheduler 的方式，先采集分析得到全维度的应用负载，做驱逐时考虑工作负载是不是做了多副本、对应的服务是否做了动态路由接入等，重调度时去衡量这些工作负载的配置...那么首先要做超卖、动态 Pod 的资源压缩。在线业务混部意味着集群的负载、节点的负载可能出现分布不均匀的情况，所以要解决集群节点负载均衡的问题。...另外 VPAPlus-Controller 是用来支持有状态服务无感知垂直扩缩容场景，而不需要重建 Pod。 我们的动态调度器是解决节点负载不均衡的问题。...它会根据负载给节点打分，让节点关键资源在集群节点中均衡分布。我们还有自研的热点动态补偿算法，避免调度热点问题，控制好节点的 单位时间 Pod 装箱数量。...有一个例子，一个业务全网有一万个工作负载，有五万个 Pod ，分布在全球十七个地域，八十多个集群。如果我要对这个业务做一次全网变更，按照以前面向集群的方式效率非常低。
在生产环境中部署一个应用程序时，通常要部署该应用的多个实例以便对应用请求进行负载均衡。...当容器未通过监控检查时，会关闭此容器直到容器正常运行时，才会对外提供服务 （3）水平扩展：通过简单的命令、用户 UI 界面或基于 CPU 等资源使用情况，对应用容器进行规模扩大或规模剪裁 （4）服务发现...（9）负载均衡：如果一个服务起动了多个容器，能够自动实现请求的负载均衡。...---- kubernetes 其他概念 Master：集群控制节点，每个集群需要至少一个master节点负责集群的管控 Node：工作负载节点，由master分配容器到这些node工作节点上，然后node...pod、停止pod、伸缩pod的数量等等 Service：pod对外服务的统一入口，下面可以维护者同一类的多个pod Label：标签，用于对pod进行分类，同一类pod会拥有相同的标签 NameSpace
单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。 7*24小时的服务保证，任意一个或多个设备节点设备宕机，不能影响到业务。...在负载均衡集群中，所有计算机节点都应该提供相同的服务，集群负载均衡获取所有对该服务的如站请求。 12、简述LVS的工作模式及其工作过程？...应用范围较广，因为LVS工作在4层，所以它几乎可对所有应用做负载均衡，包括http、数据库等。 LVS的缺点： 软件本身不支持正则表达式处理，不能做动静分离。...进行策略匹配，当满足条件时执行Pod的伸缩动作。...52、简述Kubernetes的负载均衡器？ 负载均衡器是暴露服务的最常见和标准方式之一。 根据工作环境使用两种类型的负载均衡器，即内部负载均衡器或外部负载均衡器。
有了Kubernetes内建的透明负载均衡和故障恢复机制，不管后端有多少服务进程，也不管某个服务进程是否会由于发生故障而重新部署到其他机器，都不会影响我们对服务的正常调用，更重要的是这个Service本身一旦创建就不会发生变化...二 Kubernetes优势、场景、特点 Kubernetes主要优势: 容器编排 轻量级 开源 弹性伸缩 负载均衡 Kubernetes常见场景： 快速部署应用 快速扩展应用 无缝对接新的应用功能 节省资源...运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy....Service的通信与负载均衡机制的重要组件； Docker Engine（Docker）：Docker引擎，负责本机容器的创建和管理工作。 ...进行策略匹配，当满足条件时执行Pod的伸缩动作。
使用服务状态探针进行健康检查 管理大型分布式系统是一件复杂的工作，尤其是出现问题的时候。因此为了确保应用的实例工作正常，配置Kubernetes健康检查至关重要。...集群配置和负载均衡 生产级Kubernetes基础设施通常需要具备高可用性，具备多控制节点、多etcd集群等关键特性。...通常情况下，当集群的所有配置都完成，并创建了Pod时，此时的Pod基本都会配置有负载均衡器，用于将流量路由到适当的应用服务。...因此，在生产环境中使用Kubernetes时，不能忽视的重要实践就是利用标签功能，它们可以帮助实现Kubernetes对象的批量查询和批量操作。...VPA能够根据情况，自动伸缩配置适当的资源数量。 集群自动扩展能够伸缩工作节点的资源池规模，从而根据当前的资源使用情况，自动调整Kubernetes集群的大小。
业务场景 TKE 上的业务流量往往是通过 CLB（腾讯云负载均衡器）接入的，有时候希望工作负载能够直接根据 CLB 的监控指标进行伸缩，比如： 游戏房间、在线会议等长连接场景，一条连接对应一个用户，工作负载里的每个...Pod 处理的连接数上限比较固定，这时可以根据 CLB 连接数指标进行伸缩。...HTTP 协议的在线业务，工作负载里的单个 Pod 所能支撑的 QPS 比较固定，这时可以根据 CLB 的 QPS（每秒请求数） 指标进行伸缩。...部署工作负载 下面给出一个用于测试的工作负载 YAML 实例： apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app: httpbin name...metricName 是 CLB 的监控指标名称，公网和内网的大部分指标相同，具体指标列表参考官方文档 公网负载均衡监控指标 和 内网负载均衡监控指标。
当某个Pod异常终止时，副本集会自动创建新的Pod来替代，并确保服务的可用性。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。服务通过使用标签选择器将请求路由到相应的Pod副本，从而实现负载均衡。...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。...通过在Deployment或ReplicaSet中定义自动伸缩水平的策略，当应用的负载达到一定阈值时，自动创建新的Pod副本来应对负载压力，保持服务的高可用性和负载均衡。...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。
前言通过 《容器集群管理工具 Docker Swarm》可以知道，在部署、调度、扩展和管理较多的容器时，如果有一个工具帮忙做这些事，那无疑会大大提高工作效率了。...Kubernetes 功能Kubernetes 除部署外还支持自动伸缩、故障自愈、服务发现和负载均衡、金丝雀多种部署模式以及监控等功能，可以非常健壮地运行分布式系统。...服务发现和负载均衡：通过 Kubernetes 部署，同一应用的容器可以实现负载均衡的效果，也不用担心容器的 IP 的变动。...自动伸缩：Kubernetes会根据部署时的声明对容器的实际运行状态进行调整。比如，设置最小及最大副本数量，根据 cpu 使用率进行动态伸缩。...Kubernetes 中的 Service 提供了这样的功能，且 Service 提供了 Pods（容器组）的负载均衡。
管理大型分布式系统可能会很复杂，特别是当出现问题时，我们无法及时得到通知。为了确保应用实例正常工作，设置Kubernetes健康检查至关重要。...一旦集群都设置好了，并且为运行应用程序创建了pods，这些pods就配备了负载平衡器;这些负载均衡器将流量路由到服务。...插件，以提供负载均衡能力。...在生产中使用Kubernetes时，不能忽视的一个重要问题是标签;标签允许批量查询和操作Kubernetes对象。标签的特殊之处在于，它们还可以用于识别Kubernetes对象并将其组织成组。...启动自动扩缩容 Kubernetes有三种用于部署的自动伸缩功能:水平pod自动伸缩(HPA)、垂直pod自动伸缩(VPA)和集群自动伸缩。
管理大型分布式系统可能会很复杂，特别是当出现问题时，我们无法及时得到通知。为了确保应用实例正常工作，设置Kubernetes健康检查至关重要。...图片 一旦集群都设置好了，并且为运行应用程序创建了pods，这些pods就配备了负载平衡器;这些负载均衡器将流量路由到服务。...插件，以提供负载均衡能力。...在生产中使用Kubernetes时，不能忽视的一个重要问题是标签;标签允许批量查询和操作Kubernetes对象。标签的特殊之处在于，它们还可以用于识别Kubernetes对象并将其组织成组。...2.11 启用自动扩缩容 Kubernetes有三种用于部署的自动伸缩功能:水平pod自动伸缩(HPA)、垂直pod自动伸缩(VPA)和集群自动伸缩。
静态调度带来的问题是，集群资源很快被业务容器分配完，但是集群的整体负载非常低，各个节点的负载也不均衡。本文将介绍优化Kubernetes集群负载的多种技术方案。...剩下的就是可以被业务Pod真正分配使用的资源了，业务在选择容器规格时带有一定的主观性和盲目性，导致业务容器的负载很低，这样的业务占比一大就容易导致集群低负载的情况，但是集群按照Kubernetes静态调度策略又无法再容纳更多的业务容器了...注意压缩Pod Request Resource只发生在Pod创建或者重建的时候，比如业务做变更发布之时，对于正常运行中的Pod不能做这一动作，否则可能导致对应Workload Controller重建...当节点资源超卖后，Kubernetes对应的Cgroup动态调整机制是否能继续正常工作？...HPAPlus-Controller支持各个HPA对象自定义伸缩响应时间，支持自动感应业务是否在变更发布并决定是否要禁用HPA（某些业务有这样的需求：升级时禁止触发弹性伸缩），支持基于pod resource
可以通过算法预测未来的流量洪峰实现提前扩容，及减少不必要的缩容，稳定工作负载的资源使用率，消除突刺误判，缓解抖动。...由于弹性节点组的节点打上了 perferedNoSchedule 的污点，调度器会尽可能不调度 pod 到该节点，因此正常时间段业务 pod 具有较小的概率调度到弹性节点，仅当高峰期大量 pod 自动扩容导致固定节点组资源不足时...k8s 调度器本身感知到的是节点的 requests 分配比例，而不是实际的资源负载，因此，如果 reqeusts 本身不能准确反映出 Pod 实际的资源使用情况的话，在集群资源水位比较高的情况下，就可能出现节点之间的实际资源负载差距较大的现象...否则，非但不能分担高负载可用区的流量，并且因为扩容的 Pod 拉低的 HPA 的指标，服务不会继续触发扩容，很有可能造成部分可用区服务的受损。 在缩容后仍需要能够保持 Pod 的可用区分布均衡。...调度时，就会强制的保证同一应用的 Pod，在不同可用区的节点均衡分布，当某一区域无法调度时，会触发 cluster-autoscaler 扩容该可用区节点组。
集群节点负载不均衡的问题 我们知道Kubernetes原生的调度器多是基于Pod Request的资源来进行调度的，没有根据Node当前和过去一段时间的真实负载情况进行相关调度的决策。...为了将Node的真实负载情况加到调度策略里，避免将Pod调度到高负载的Node上，同时保障集群中各Node的真实负载尽量均衡，我们扩展了Kube-scheduler实现了一个基于Node真实负载进行预选和优选的动态调度器...如下图所示node-annotator会定期收集各节点过去5分钟，1小时，24小时等相关负载数据并记录到Node的annotation里，这样Dynamic-scheduler在调度的时候只需要查看Node...过去5分钟的负载，Node3过去1小时的负载多超过了对应的域值，所以不会参与接下来的优选阶段。...[qlrrhvarhm.png] 业务创建Pod资源申请不合理的问题 通过Dynamic-scheduler和Descheduler来保障集群各节点的负载均衡问题。
节点和服务 节点是承载工作负载的单元，是集群中提供容器运行环境的一台机器（物理机或虚拟机）。 服务是具体的工作负载，具体在 kubernetes 中，就是 pod 以及 pod 所包含的容器。...此种方式的通常方案是在服务上层搭建一个负载均衡，然后在增加、减少机器时使负载均衡感知。 这种方式扩缩容的时间通常较长，几分钟到几小时不等。...但是在缩容时，如果想做到业务无感知，可能需要结合网关、负载均衡、部署策略、服务优雅关闭、服务发现、 容器生性周期管理等多方面的知识才能实现。...在解决系统性问题时，尤其是较复杂的系统问题时，我们不能把思维完全限制在技术领域， 同时结合多种手段，可以使许多看似无法用技术手段解决的问题迎刃而解。...Netflix发现，对于部分基础架构和特定的工作负载，其预测分析引擎 Scryer 比传统的被动自动缩放方法提供了更好的结果。
工作负载在一段时间内保持较低的水平，CPU使用率< 20% 然后突然出现高峰，CPU使用率>在短短几秒内达到80% 预期是，当CPU使用率超过80%时，HPA应该启动一个新的pod来处理增加的工作负载...在正常情况下，只使用2个核，但是如果有一个工作负载峰值，pod将被允许使用超过请求的2个核，直到配置的限制值，在本例中为8(或更多)。...如果一个新的副本不能从流量中分得一杯羹，那么扩展它还有什么意义呢? 当HPA发出一个scale请求时，Kubernetes控制平面将新的pod调度到一个适当的工作节点上运行。...但想象一下，如果其中一个应用程序受到机器人流量的狂轰轰炸，其工作负载将是正常工作负载的100倍。在这种情况下，HPA可能会将应用程序扩展100倍。...在上面的例子中，如果有一条突发新闻完全抛弃了任何过去的数字，导致100倍的正常工作负载，HPA将无法处理这一情况。
有了Kubernetes内奸的透明负载均衡和故障恢复机制，不管后端有多少服务进程，也不管某个服务进程是否会由于发生故障而重新部署到其他机器，都不会影响我们队服务的正常调用，更重要的是这个Service本身一旦创建就不会发生变化...Node上运行着Kubernetes的kubelet、kube-proxy服务进程，这些服务进程负责Pod的创建、启动、监控、重启、销毁以及实现软件模式的负载均衡器。 ...架构资料领取地址：895244712 Kubernetes优势: - 容器编排 - 轻量级 - 开源 - 弹性伸缩 - 负载均衡 •Kubernetes的核心概念...运行docker eninge服务，守护进程kunelet及负载均衡器kube-proxy....Pod Autoscaler Controller 实现Pod的自动伸缩，定时获取监控数据，进行策略匹配，当满足条件时执行Pod的伸缩动作。
会进行信息同步, Nginx 指向这个 SVC, 会将请求转发至正常工作的 Pod, 不需要我们在 Nginx 做任何的修改....访问服务时，流量将被重定向到其中一个后端 Pod。与 iptables 类似，ipvs 于 netfilter 的 hook 功能，但使用哈希表作为底层数据结构并在内核空间中工作。...然后 kube-proxy 自己内部实现有负载均衡的方法，并可以查询到这个 service 下对应 pod 的地址和端口，进而把数据转发给对应的 pod 的地址和端口。...另一个例子是，如果您使用外部负载均衡器，您可能希望将请求直接路由到每个 Pod 的 IP，而不是通过 Service 的 Cluster IP。...这时你可以使用 Headless Service，而不需要为每个 Pod 配置单独的负载均衡规则。
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