因此，依靠 malloc 确定分配是否成功是一个困难的问题。只有在写入和读取新分配的内存时才能发现。...---- 设置是否开启过量内存 通过 /proc/sys/vm/overcommit_memory查看是否支持过量内存。Windows 不允许过量使用（但仍使用相同的虚拟/物理内存设计）。...---- mmap和mlock操作物理内存 如果要分配物理内存，请使用 mmap()（带选项的 malloc）分配地址空间，并使用 mlock() 将物理页连接到进程中的地址。...或者使用 mmap & mlock 来验证分配是否成功，但该进程仍然可以随时因任何原因被 OOM 杀死。 在 macOS 上也是如此。...对于使用它们的每个进程，共享库可能会同时计入实内存和虚拟内存中，即使它们占用相同页面的只读或写时复制内存，并且内存映射文件可能会被全部计入在虚拟内存中，即使只有一小部分文件被读取，并且在 Linux 上
但是，当控制器停止时发生资源修改的情况又如何呢？ Kubernetes中的和解是基于称为“级别触发”的概念构建的。...要了解有关Kubernetes中的电平触发的更多信息，请查看James Bowes的文章“ Kubernetes中的电平触发和对帐”。...自动缩放到零 如果Kubernetes控制器部署可以容忍从零扩展到零并且可以再次备份，那么这可以根据实际活动自动完成吗？绝对是，这是控制器零缩放器的目标。...控制器零缩放器本身就是一个Kubernetes控制器，它监视Kubernetes API的活动，一旦它们变得空闲，就会自动按比例缩小控制器，稍后在发生相关资源修改后恢复缩放。...由于它是由各个控制器部署上的注释完全驱动的，因此可以在现有Kubernetes部署中启用零标度控制器而无需进行源代码修改。 图2显示了控制器零缩放器如何针对正在运行的控制器部署进行工作。 ?
在两个长期竞争对手的比较中，我们看看每个应该使用的时间以及它们如何一起工作。 有无数的辩论和讨论谈论Kubernetes和Docker。如果你没有深入研究，你会认为这两种开源技术都在争夺集装箱至上。...在这里，您可以确切地知道它将如何运行，这意味着它是可预测的，可重复的和不可变的。容器的兴起是DevOps即服务的一个巨大推动因素，可以克服当今面临的最大安全障碍。...通过这种方式，您将获得一份记录，并了解您所做的事情以及是否有任何错误; 您可以轻松回滚到上一个图像。 提供声明性配置：用户可以知道系统应该处于什么状态以避免错误。...自动扩展：根据CPU资源或其他应用程序指标的使用情况，您可以更改正在运行的容器数 手动缩放：您可以通过命令或界面手动缩放正在运行的容器的数量 复制控制器：复制控制器确保群集在运行条件下具有指定数量的等效窗格...另一个是安全自动化，其中组织可以消除低效率，例如扫描图像是否存在漏洞。 Kubernetes或Docker：哪个是完美的选择？
布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率而且删除困难。...如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了 所以通过上面的现象，我们从布隆过滤器的角度可以得出布隆过滤器主要有 2 大特点： 如果布隆过滤器判断一个元素存在，那么这个元素可能存在。...如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了 第一部分输出的 mightContainNum1一定是和 for 循环内的值相等，也就是百分百匹配。...这个 3% 的误判率是如何来的呢？我们进入创建布隆过滤器的 create 方法，发现默认的fpp就是 0.03： ? 如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？...如何从10亿数据中快速判断是否存在某一个元素？今天总算知道了 得到的结果是 7298440 bit=0.87M，然后经过了 5 次哈希运算。
在本文中，我们将探讨常见的 Kubernetes 资源分配问题、如何识别它们导致的问题，以及如何有效优化 Kubernetes 中的资源分配以实现更好的性能和可扩展性的最佳实践。...水平和垂直自动缩放 在自动缩放中，增加或减少负载的决定由系统自动做出。Pod 水平自动缩放允许您根据资源利用率或自定义指标自动调整部署中的 Pod 数量。...借助这些，您可以更深入地了解资源的消耗情况、应用程序的整体性能以及是否存在任何潜在的瓶颈或问题。收集所需的所有数据后，您可以决定如何有效地优化资源。...通过此分析获得的数据可以让您了解应用程序是否有效地消耗资源。 大多数时候，监控工具还附带警报工具，让您知道何时超出了预定义的阈值，以免应用程序的用户体验受到影响。...通过遵循概述的最佳实践、使用监控和优化工具、设置资源限制、自动缩放（水平和垂直）、实施资源配额以及使用节点关联性和反关联性规则，您可以在性能和成本之间取得适当的平衡，确保 Kubernetes 集群中的资源得到有效利用以保证可扩展性和可靠性
有两种类型的缩放，即集群和应用程序级别。 常见的是 Horizontal Pod Autoscaler HPA。一旦你深入到 Kubernetes 中的自动缩放领域，它就会出现。...它将如何使我们的生活变得轻松 ？ KEDA 是一个基于 Kubernetes 的事件驱动自动扩缩器。...如何使用KEDA？我是否必须编写很多配置才能使其工作？ 答案是——不是这样的。 KEDA 为缩放器指标和资源自动缩放逻辑之间的所有类型的映射提供单个 CRD 。...Prometheus 已成为存储 Kubernetes 指标的标准。所以在 ScaledObject 中，我们必须添加一个 PromQL 查询来进行自动缩放。...结论 KEDA 是一个轻量级组件，可以添加到任何 Kubernetes 集群中以扩展其功能。它解决了 K8s HPA 无法解决的现代世界应用程序自动扩展问题。
你需要关注以下问题： 我将如何扩展豆荚（Pod）和应用程序？ 如何保持容器处于健康状态并有效地运行？ 随着代码和用户工作负载的不断变化，如何才能跟上这些变化？...Kubernetes自动伸缩构建基块 有效的kubernetes自动伸缩需要两层可扩展性之间的协调：（1）豆荚（Pod）层自动伸缩器，这包括水平豆荚自动伸缩器（Horizontal Pod Autoscaler...在推出CA时考虑这些问题： 集群自动伸缩器确保集群中的所有豆荚都有一个可以运行的地方，不管是否有CPU负载。此外，它还试图确保集群中没有不需要的节点。 CA在大约30秒内实现了可伸缩性需求。...Kubernetes自动伸缩器如何相互作用 如果你想在自动缩放你的Kubernetes集群达到涅槃境界，你将需要豆荚层自动缩放与CA一起使用。它们的工作方式是相对简单的，如下图所示。 ?...CA在你的集群中工作，而云供应商的可伸缩性机制（如AWS中的ASG）则基于节点分配工作。它不知道豆荚或应用程序发生了什么。将它们一起使用将使你的集群变得不稳定并且难以预测行为。
KEDA的出现，是要解决Kubernetes自动扩缩容的需求。...而KEDA能够解决这个问题，KEDA是一个以Kubernetes为基础的事件驱动自动扩缩容器，用户可以根据需要处理的事件数量，来驱动Kubernetes中容器的扩展，KEDA提供用户通过使用简单一致的API...另外，用户现在可以在ScaledObject和ScaledJob上，设定多个触发器，并根据例如Kafka和Prometheus等不同的触发器，自动缩放工作负载，KEDA会从扩展器中，挑选像是目标副本数等最大的值...最后，KEDA 2.0还加入新的Metrics API扩展器，能够自动缩放通过REST API提供的指标，让用户不需要建构自己的扩展器，这项新功能可以根据环境中可用的指标标准来源，诸如内部API或是微软...Dynamics CRM API等，来自动化缩放决策。
本文解释了我们如何在我们的无服务器系统中设置自动缩放策略以及我们不得不做出的一些权衡。 控制系统 101 在其核心，自动缩放是一个控制问题。...K8s Pod 自动缩放策略 当我们首次设置系统时，我们尝试使用各种 Kubernetes Pod 自动缩放策略。...这很好，但主要的缺点是您需要设置 Kubernetes。您还需要在应用程序中设置一些警报系统，以便在内存超过一定数量时进行自动缩放。 垂直 Pod 自动缩放。...使用传统的基于 Kubernetes 的自动缩放，零缩放是不可能的，因为副本的最小数量为1。[1] 您可以通过将部署中的副本数量设置为零来解决此问题，但这不是理想的解决方案。...相反，他们关心的是请求是否被丢弃，以及他们的最终用户等待我们的 API 响应的时间有多长。 基于请求延迟的自动缩放使得自动缩放行为与最终用户体验非常紧密地联系在一起。
在创建时，根据所在的自动缩放组，每个实例就已经知道自己运行哪个容器。每个实例上都有一个小小的自定义引导服务，这是引导镜像的一部分，它会查找实例配置，拉取合适的容器镜像，并启动容器。...我们不需要知道如何将较小的服务打包到较大的实例上。关于如何将小型 VM 打包到大型物理机上，亚马逊的经验至少比我们多 10 年，因此，还是由他们处理那些细节吧。...自动缩放 EC2 实例组知道如何自动增加或减少组中实例的数量来满足需求。可用的工具和 Kubernetes 类似。...每个缩放组中的期望实例数随时都可以手动设置，设置完成后，自动缩放策略会再次接管这项工作，根据系统负载增加和减少实例数量。 我们向客户收费是根据他们实际使用服务的情况。...自动缩放 在使用 Kubernetes 时，服务的自动缩放看上去也很类似：暴露一个自定义的“当前使用率”指标，然后设置规则根据需要增加或移除容器。
假设您的集群已达到总容量，那么节点大小如何影响您的自动缩放？ 首先，您应该知道集群自动缩放器在触发自动缩放时不会考虑内存或 CPU 的可用性。 换句话说，完全利用的集群不会触发集群自动缩放器。...在较大或较小的节点上，是否可以更改提供时间？ 不可以，无论实例大小如何，通常时间都是恒定的。 而且，集群自动缩放器不限于一次添加一个节点；它可能一次性添加多个节点。 我们来看一个示例。...Pod处于待定状态，触发集群自动缩放器。最终，将提供两个额外的工作节点。 在第一个集群中，扩展几乎是瞬时的。 而在第二个集群中，你必须等待节点被提供，然后 Pod 才能提供服务。...通常情况下，由于提供时间在几分钟范围内，您应该谨慎考虑是否频繁触发集群自动缩放器，以避免产生更长的 Pod 引导时间。...集群已满；将副本扩展到16个会触发集群自动缩放器。 一旦节点被配置，容器运行时会下载容器镜像。 最后，在节点上创建了Pod。 那么，您是否应该始终提供较大的节点？ 不一定。
HPA 是如何工作的？ HPA 监控pod以了解pod副本的数量是否需要更改。为了确定这一点，它采用每个pod指标值的平均值，并检查删除或添加副本，是否会使该值更接近目标。...VPA 最佳实践 避免在Kubernetes的1.11版本之前使用。 使用updateMode:Off运行 VPA，以了解你要自动缩放的pod的资源使用情况。...Cluster Autoscaler 如何工作？ 它会检查不可调度的pod，然后计算是否可以整合当前部署的所有pod，以在较少数量的节点上运行它们。...检查集群节点是否具有相同的CPU和内存容量：否则集群自动缩放器将无法工作，因为它假设集群中的每个节点都具有相同的容量。 确保自动缩放的pod都具有指定的资源请求。...总结 自动缩放机制对于控制云成本非常有价值，但它们需要大量的手动配置： 防止 HPA 和 VPA 冲突：你需要检查你的 HPA 和 VPA 策略是否最终发生冲突。密切关注成本，以防止它们失控。
Kubernetes 探针（以及为什么它们对自动缩放很重要） 本文翻译自 Kubernetes Probes (and Why They Matter for Autoscaling)。...我们将讨论它们的工作原理，特别是它们如何支持自动缩放。然后，我们将强调为什么找到正确的探针设置至关重要，以及为什么实验是优化探针设置的关键。...Kubernetes 探针和自动伸缩 Kubernetes 探针可以做更多事情，而不仅仅是帮助我们了解应用程序的健康状况。它们还支持根据健康度量标准制定良好的计划并有效地实现自动缩放。...结论 在本文中，我们探讨了健康检查在验证容器中的重要作用，以及 Kubernetes 探针如何使我们能够执行这些检查。...我们越准确地调整探针参数，我们的探针检查、自动缩放能力和整体 Kubernetes 应用程序性能就会越好。 但是，手动实验是乏味的和耗时的。
图片来自 Unsplash，由 orbtal media 提供 本文概要介绍了我们如何使用 Kubernetes 来管理微服务。 1 为什么选择 Kubernetes？...2 我们如何使用 Kubernetes？ 我们的生产基础设施分布在 4 个可用区，在 4 个特有的 Kubernetes 集群中。...我们都知道 Kubernetes 和容器技术的发展有多快——请在回复中告诉我们你还使用了哪些工具来简化 Kubernetes 配置管理！...在我们的例子中，我们知道需要随着流量大幅扩展的服务（我们称之为 backend-A）恰好也需要大量的资源。一旦了解了缩放事件的性质，我们就知道需要规划多少个副本以及如何调整它们的大小。...因此，它们通过集群自动缩放器触发节点纵向扩展事件。 因此，本质上上讲，集群超额配置消除了节点纵向扩展事件的延迟，让我们有空间可以平稳地处理生产服务的扩展事件而又不会产生中断。
经验丰富的管理者和高级工程师都知道，除非确实有必要，否则应该避免重写，因为重写通常涉及很多复杂性，并且会在重写过程中引入新问题。...如何破局 我们花了一些时间在各种方新的方案之间来回尝试。我们尝试在我们现有的基础设施供应系统中引入更多自动化，并尝试彻底重写我们的核心应用程序服务。然而，许多解决方案以不明显的方式相互纠缠或依赖。...基础设施 一段时间以来，我们一直热衷于开始利用 a**的自动缩放功能。...由于缺乏自动缩放，负责发送 webhook 的进程运行在我们称为发送方机器的专用 EC2 机器上。...新的自动缩放（超过一周） 简而言之，这是非常成功的。我们的 EC2 和 Eventmachine 架构中的另一个组件从列表中划掉，意味着多余的框架再也不用维护了。
如果把 Django 换成 Rails 或 Laravel，你就知道我在说什么了。令人感兴趣的是，如何将所有的东西粘合在一起并自动执行：自动缩放、入口、TLS 证书、故障转移、日志、监控，等等。...流量被缓存在边缘，或者转发到我运营的 AWS 区域中 ingress-nginx 就是这样做的：“Kubernetes 如何知道该将请求转发到哪个服务？”...5横向自动缩放 根据 CPU / 内存使用情况，我的应用容器会自动缩放。Kubernetes 将尽可能多的工作负载打包到每个节点上，以便最大限度地利用它。...即使容器在自动缩放期间跨节点移动， Kubernetes 也会自动使 DNS 记录与正常 pod 保持同步。这个背后的工作方式很有趣，但是超出了本文的讨论范围。...你也许想知道我是如何从 Django 应用中公开指标的。在我的应用中，我利用了优秀的 django-prometheus 库来简单地注册一个新的计数器 / 仪表。
在这种情况下，它会自动根据pod模板中的标签自动配置。 提示 定义ReplicationController时不要指定pod选择器，让Kubernetes从pod模板中提取它。...在新终端中，可以列出节点以查看Kubernetes是否检测到节点下线。这需要一分钟左右的时间。...如果你知道某个pod发生了故障，就可以将它从Replication-Controller的管理范围中移除，让控制器将它替换为新pod，接着这个pod就任你处置了。完成后删除该pod即可。 4....2.7 水平缩放pod 你已经看到了ReplicationController如何确保持续运行的pod实例数量保持不变。...在第15章中，你会发现如果启用pod水平自动缩放，那么即使是Kubernetes本身也可以完成。
Pod，并且该 Pod 不可用，则应用程序将自动变得不可访问。...但我们如何知道应用程序运行良好并准备好接收流量呢？这就是验证集群内 Pod 可用性的另一种技术的用武之地。这些技术称为探针。 探针 来自“探测”一词。...有了这三个，我们就可以知道应用程序是否已准备好运行，然后终止旧的 Pod/容器，如上面的“优雅终止”部分所述。 这些探针通过根据应用程序对其进行一些特定配置来实现这一点。...Karpenter Karpenter 是一个开源 Kubernetes 节点自动缩放服务。该项目最初从 AWS 开始，严格用于 Amazon EKS。...PodDisruptionBudget 这是 Kubernetes 中的原生对象。顾名思义，它用于确定 pod 是否应该突然中断，以及 pod 允许中断多少次。
在本文中，我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)，它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。...扩展策略：配置 HPA 时，您可以定义扩展策略来确定自动缩放程序应如何对指标变化做出反应。这些政策包括： 目标指标值：这是您希望 HPA 维护的指标的期望值。...由于受技术限制，Pod 水平扩缩控制器无法准确的知道 Pod 什么时候就绪， 也就无法决定是否暂时搁置该 Pod。...通过设置 Prometheus 和 Prometheus Adapter，我们演示了如何为 CPU 和内存使用情况创建自定义指标，并配置 HPA 以使用这些指标来实现更精确的自动缩放。...希望你能将这些技术应用到 Kubernetes 中，并体验基于自定义指标的高效、弹性自动缩放的优势！
Autoscaling，即“弹性”或“自动缩放”，是 Kubernetes 中的一种非常核心的功能，它可以根据给定的指标（例如 CPU 或内存）自动缩放 Pod 副本，从而更好地管理和利用计算资源。...，它是 Kubernetes 中自动缩放功能的一种实现方式。...— 03 — Kubernetes Autoscaling 实现原理机制 在 Kubernetes 集群中实现自动缩放需要先安装指标服务器，以便自动缩放器（如 HPA 和 VPA）能够收集有关...指标服务器 API 是自动缩放中的重要组成部分。...因此，在同时使用 VPA 和 HPA 时，需要仔细检查它们的策略是否相互干扰。
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