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Kubernetes HPA 详解

ydzs-node2 on 10.96.0.10:53: no such host] 我们可以发现 Pod 中出现了一些错误信息:xxx:nosuch host,我们看到这个错误信息一般就可以确定是 DNS 解析不了造成的 Server 的 Pod 内部并没有这个 hosts 信息,当然也就不识别 hostname 了,要解决这个问题,有两种方法: 第一种方法就是在集群内部的 DNS 服务里面添加上 hostname 的解析 creationTimestamp: 2019-05-18T11:07:46Z name: coredns namespace: kube-system 这样当在集群内部访问集群的 hostname 的时候就可以解析到对应的 如果我们不知道怎么编写的话,可以查看上面命令行创建的HPA的YAML文件: $ kubectl get hpa hpa-demo -o yaml apiVersion: autoscaling/v1 kind describe hpa nginx-hpa Name: nginx-hpa Namespace:

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kubernetes之Hpa

memory: 100Mi limits: cpu: 1000m memory: 1024Mi     来看Hpa 部署后,来看Hpa和pod数,如下List-3和List-4,都是1. emp_no=091078     再来看下Hpa和pod数变为了8,随着访问量增多,cpu使用率提升,Hpa自动将pod进行扩容了。 List-6 #hpa的复制数变为了8 mjduan@mjduan:~/.kube$ kubectl get hpa -n test NAME 和pod数,变少了,因为访问量减少,k8s自动按Hpa的规则将pod减少了。

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    Kubernetes HPA Controller工作原理

    HPA Controller 介绍 关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler(简称HPA)的概念和使用介绍,请参考以下官方文档链接,在这里我不再赘述。 在每个HPA Controller的处理周期中,kube-controller-manager都去查询HPA中定义的metrics的utilization。 计算伸缩比例算法: 对于resource metrics,比如CPU,HPA Controller获取HPA中指定的metrics,如果HPA中设定了target utilization,则HPA 注意:如果HPA对应的某些pods中的容器没有定义对应的resource request,则HPA不会对这些pods进行scale。 HPA与rc, deployment, pod的关系如下图所示。 HPA通过Scale sub-resource接口,对RC和Deployment的replicas进行控制。

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    JDK源码解析实战 - AbstractQueuedSynchronizer源码解析

    tryAcquire 方法 AQS 中直接抛出一个异常,表明需要子类去实现,子类可以根据同步器的 state 状态来决定是否能够获得锁,接下来我们详细看下 acquire 的源码解析。 png]AQS 对其只是简单的实现,具体获取锁的实现方法还是由各自的公平锁和非公平锁单独实现,实现思路一般都是 CAS 赋值 state 来决定是否能获得锁(阅读后文的 ReentrantLock 核心源码解析即可 来一起研究本小节源码。 最后抢到锁返回了,那么如果被中断过的话,就需要补充一次中断 总结 AQS 的源码实在是太多了,我们只研究核心源码,其他部分源码都可以参考研究。

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    JDK源码解析实战 - AbstractQueuedSynchronizer源码解析

    tryAcquire 方法 AQS 中直接抛出一个异常,表明需要子类去实现,子类可以根据同步器的 state 状态来决定是否能够获得锁,接下来我们详细看下 acquire 的源码解析。 AQS 对其只是简单的实现,具体获取锁的实现方法还是由各自的公平锁和非公平锁单独实现,实现思路一般都是 CAS 赋值 state 来决定是否能获得锁(阅读后文的 ReentrantLock 核心源码解析即可 来一起研究本小节源码。 ? 最后抢到锁返回了,那么如果被中断过的话,就需要补充一次中断 总结 AQS 的源码实在是太多了,我们只研究核心源码,其他部分源码都可以参考研究。

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    原 荐 Kubernetes HPA Con

    源码目录结构分析 HorizontalPodAutoscaler(以下简称HPA)的主要代码如下,主要涉及的文件不多。 源码分析 HPA Controller同其他Controller一样,都是在kube-controller-manager启动时完成初始化并启动的,如下代码所示。 (hpa) if err ! (hpa) if err ! 具体关于HPA算法的源码分析,我后续会单独写一篇博客,有兴趣的可以关注(对于绝大部分同学来说没必要关注,除非需要定制HPA算法时,才会具体去分析)。

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    Kubernetes HPA Controller工作原理

    HPA Controller 介绍 关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler(简称HPA)的概念和使用介绍,请参考以下官方文档链接,在这里我不再赘述。 在每个HPA Controller的处理周期中,kube-controller-manager都去查询HPA中定义的metrics的utilization。 计算伸缩比例算法: 对于resource metrics,比如CPU,HPA Controller获取HPA中指定的metrics,如果HPA中设定了target utilization,则HPA 注意:如果HPA对应的某些pods中的容器没有定义对应的resource request,则HPA不会对这些pods进行scale。 HPA与rc, deployment, pod的关系如下图所示。 HPA通过Scale sub-resource接口,对RC和Deployment的replicas进行控制。

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    Pod容器自动伸缩(HPA) 测试

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