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Kubernetes自动伸缩101:集群自动伸缩、水平自动伸缩和垂直豆荚自动伸缩

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...,HPA)和垂直豆荚自动伸缩器(Vertical Pod Autoscaler,VPA);(2)集群级可伸缩性,由集群自动伸缩器(Cluster Autoscaler,CA)管理;它可以增加或减少集群内的节点数量...但是,你可以将其配置为基于自定义指标、多个指标甚至外部指标来扩展你的豆荚。 高层HPAworkflow ?...在进行部署时,管理底层副本集的大小取决于部署对象 垂直豆荚自动伸缩器(VPA) 垂直豆荚自动伸缩器(VPA)将更多(或更少)的cpu或内存分配给现有豆荚。...如果没有足够的节点来运行豆荚,则会出现可伸缩性事件,CA会发现部分或所有伸缩的豆荚处于待处理状态。 CA分配新节点 豆荚被调度到所提供的节点上。

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自定义圆形图片

Paint会根据TileMode进行绘制位图 二、实现圆形图片步骤 首先,ImageView和ImageButton需要图片, 有两种生成圆形图片的方法 1、自定义View继承ImageView、ImageButton...imageView.setImageResource(); // 参数为一个资源文件 5 imageView.setImageBitmap(); // 参数为一个Bitmap 对象 那么我们这里实现方法为 自定义继承...; //自定义必备画笔类 private Bitmap bitmap; //将Bitmap 转为Drawable , private int width; // 圆形图片的宽度...总结此方法的缺点: 1、该方法无法缩放原图,若原图宽高不一致,则显示效果不佳,无法正常显示出较长边的部分内容 2、圆形图片的效果有一定的损耗,效果不佳 适用于对图片精美度要求不高的需求使用 自定义View...第三方类库学习笔记:CustomShapeImageView 自定义形状的ImageView

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自定义圆形图片控件

自定义圆形ImageView 圆形ImageView在头像显示用的比较普遍了,今天对于实现圆形ImageView做个总结; 主要思路是 重写 onDraw() ;方法有两个: 使用paint的Shader...(着色器)将图片印在一个圆的画板上 使用Bitmap创建一个空的Canvas(画板),在画板上画一个圆和显示的图片,paint图像混合模式显示 着色器 方式 不带边框 思路 将图片压缩到和控件的大小一致...加边框 有时候我们需要为头像加上一个圆的边框显得更好看一点,其实这个也很好实现,在绘制图片之前先绘制一个带有颜色的圆,根据边框的大小,将图片缩小一点,这样就将边框显示出来了。...着色器方式全部代码 自定义属性 边框颜色和宽度 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?...创建 Bitmap 使用图片混合模式 将图片和圆形交叉显示 private Bitmap getCircleBitmap(){ Drawable mDrawable = getDrawable

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flexbox 伸缩布局

flexbox 研究 研究flexbox需要清楚一个概念,主轴和交叉轴的概念,而这两个轴是可以交换的 flexbox的样式属性主要作用于两个部分,一个是伸缩容器,一个是伸缩子项目 容器样式 display...flex-end:伸缩项目向一行的结束位置靠齐。 center:伸缩项目向一行的中间位置靠齐。 space-between:伸缩项目会平均地分布在行里。...第一个伸缩项目一行中的最开始位置,最后一个伸缩项目在一行中最终点位置。 space-around:伸缩项目会平均地分布在行里,两端保留一半的空间。...flex-end:伸缩项目在侧轴终点边的外边距靠住该行在侧轴终点的边 。 center:伸缩项目的外边距盒在该行的侧轴上居中放置。 baseline:伸缩项目根据他们的基线对齐。...flex-basis: | auto (默认值为: auto) 这个用来设置伸缩基准值,剩余的空间按比率进行伸缩

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kubernetes指南--弹性伸缩

垂直伸缩与水平伸缩 垂直(Vertical)伸缩:调整节点或服务的资源配额。 水平(Horizontal)伸缩: 调整节点或服务的数量。...service autoscaling 首先,按照伸缩粒度,分为服务伸缩和节点伸缩。我们先来看服务伸缩。 k8s 默认提供了多个服务粒度的弹性伸缩组件。...它根据观察到的CPU使用率(或使用自定义指标支持,基于某些其他应用程序提供的指标) 自动缩放 replication 控制器,deployment,副本集或状态集中的 pod 数量。...和内存数据不同的是,HPA 支持多种数据维度和数据采集方式: 从 heapster 中采集 CPU 和内存数据(自 kubernetes 1.11 起废除) 遵循特定格式记录在 annotation 中的应用自定义...系统可以为自定义监控数据实现对应的 adapter, 用户就可以以 custom metrics API 的方式查询数据,保持与查询原生数据一致的体验。

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云计算可以弹性伸缩吗?弹性伸缩有什么特点?

弹性伸缩功能的重要性想必大家也都清楚,我们对云计算的要求越来越高,现在更是希望它能够实现弹性伸缩功能。那么,云计算可以弹性伸缩吗?弹性伸缩有什么特点?针对这两个关键问题,下文会有详细的介绍。...云计算可以弹性伸缩吗? 先明确跟大家说下,很多云计算都是可以实现弹性伸缩的。而云计算弹性伸缩一般来说都分为纵向弹性伸缩和横向弹性伸缩。想要实现云计算对外的服务,需要将所有资源集结在一起。...而对于纵向弹性伸缩来说,则需要通过增加ECS资源的配置来实现。 弹性伸缩有什么特点? 1、在固定的时间段内可以完成自动弹性伸缩,一是通过人工的预测,二是程序自动设置所需的伸缩时间段。...2、如果人工很难预测,可以实现自动化智能弹性伸缩,这需要根据具体的负载情况来实现。这种情况一般多出现于网站不确定负载的时候。 3、如果已经设置好弹性伸缩,那么这时候就不再需要人工干预。...云计算可以弹性伸缩吗?弹性伸缩有什么特点?这两个问题我们都做了详细的介绍,如果大家之前对这两个问题都不甚明白,可以通过上文来了解一下。希望以上内容可以帮助到大家。

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云计算怎么实现弹性伸缩?弹性伸缩有哪些特点?

云计算是现在很多企业的必备安装系统,因着互联网的高速发展,也要求云计算具有弹性伸缩的功能。那么云计算怎么实现弹性伸缩?弹性伸缩有哪些特点?先来看看以下的讲解。...云计算怎么实现弹性伸缩 云计算弹性伸缩有两种,一种是横向弹性伸缩,一种是纵向弹性伸缩。横向弹性伸缩通过增加ECS资源,将资源整合到一起后,作为一个整体来实现云计算的对外服务。...弹性伸缩有哪些特点 1、可通过人工预测,自动设置需要伸缩的时间段,在每日或每周的这个时间段实现自动弹性伸缩。 2、在人工无法预测的情况下,可根据负载的情况实现智能弹性伸缩。...4、设置好弹性伸缩后,就不需要人工进行干预了,只需要关注情况即可。既节约了成本,又提高了工作效率。 云计算怎么实现弹性伸缩?通过横向和纵向弹性伸缩的相互结合,实现云计算的弹性伸缩。...同时,通过弹性伸缩还可以将云计算的系统利用率达到最合理化,也避免了资源浪费。

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弹性布局(伸缩布局)

margin: 0 auto; display: flex; flex-direction:column;// } 图片...space-between|左右的盒子贴近父盒子,中间的平均分布空白间距 space-around|每个盒子平均分配父元素留下的左右间距 space-between左右的盒子贴近父盒子,中间的平均分布空白间距 图片...space-around每个盒子平均分配父元素留下的左右间距 图片 2.align-items:调整侧轴对齐(设置单行垂直对齐) | 值 |描述 | |—|—| stretch|默认,使子元素的高度拉伸填充父容器...flex-start|顶部对齐 flex-end|底部对齐 space-between|左右的盒子贴近父盒子,中间的平均分布空白间距 space-around|每个盒子平均分配父元素留下的左右间距 center 图片...space-around 图片 子元素属性 order:设置元素排列顺序,值越小排在最前,默认0 flex-grow num:定义子元素的放大比例; 如果父元素还有剩余空间,可指定相应子元素占满父元素空间

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Fluid 给数据弹性一双隐形的翅膀 -- 自定义弹性伸缩

导读:弹性伸缩作为 Kubernetes 的核心能力之一,但它一直是围绕这无状态的应用负载展开。而 Fluid 提供了分布式缓存的弹性伸缩能力,可以灵活扩充和收缩数据缓存。...弹性伸缩作为 Kubernetes 的核心能力之一,但它一直是围绕这无状态的应用负载展开。而 Fluid 提供了分布式缓存的弹性伸缩能力,可以灵活扩充和收缩数据缓存。...我们通过自定义 HPA 机制,通过 Fluid 引入了缓存弹性伸缩能力。弹性伸缩的条件是当已有缓存数据量达到一定比例时,就会触发弹性扩容,扩容缓存空间。...前提条件 推荐使用 Kubernetes 1.18 以上,因为在 1.18 之前,HPA 是无法自定义扩缩容策略的,都是通过硬编码实现的。...为了基于自定义指标进行扩展,你需要拥有两个组件: 第一个组件是从应用程序收集指标并将其存储到 Prometheus 时间序列数据库。

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