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弹性伸缩最佳实践之灵活调节 HPA 扩缩容速率

这样的设计逻辑导致用户无法自定义 HPA 的扩缩容速率，而不同的业务场景对于扩容容灵敏度要求可能是不一样的，比如：对于有流量突发的关键业务，在需要的时候应该快速扩容 (即便可能不需要，以防万一)，但缩容要慢...本文要介绍的扩缩容速率调节，不是指要调整期望副本数的算法，它并不会加大或缩小扩缩容比例或数量，仅仅是控制扩缩容的速率，实现的效果是: 控制 HPA 在 XX 时间内最大允许扩容/缩容 XX 比例/数量的...将等待全局默认的缩容时间窗口 (默认5分钟) 后开始缩容。...快速扩容，缓慢缩容如果流量高峰过了，并发量骤降，如果用默认的缩容策略，等几分钟后 Pod 数量也会随之骤降，如果 Pod 缩容后突然又来一个流量高峰，虽然可以快速扩容，但扩容的过程毕竟还是需要一定时间的...1 个 Pod上面示例中增加了 scaleDown 的配置，指定缩容时每 10 分钟才缩掉 1 个 Pod，大大降低了缩容速度，缩容时的 Pod 数量变化趋势如下:1000 -> … (10 min

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数组的反转、扩容与缩容

该方法使用了一个简单的循环来完成反转操作，其中temp变量用于交换数组中两个元素的值。...该方法使用了System.arraycopy方法将原始数组的元素复制到新的数组中。...(newArr)); // 输出[1, 2, 3, 4, 5, 0, 0, 0]数组缩容在Java中，可以使用以下代码将数组缩容：public static int[] shrink(int[] arr...arr, 0, newArr, 0, arr.length - size); return newArr;}以上代码定义了一个shrink方法，该方法接受一个整型数组和一个整数作为参数，并将数组缩容指定的大小...以下是使用该方法缩容数组的示例代码：int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};int[] newArr = shrink(arr, 2);System.out.println(Arrays.toString

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Go-切片的扩容和缩容

切片的扩容和缩容Go 语言中的切片是一种动态数组，它可以自动扩容和缩容以适应不同的数据量。在实际开发中，了解切片的扩容和缩容机制对于优化内存使用和提高程序性能至关重要。...切片的扩容当向切片中添加元素时，如果切片的容量不足，就会触发切片的扩容机制。切片的扩容会分配一个新的数组，并将原来的元素复制到新数组中。...切片的缩容当从切片中删除元素时，如果切片的长度小于容量的 1/4，就会触发切片的缩容机制。切片的缩容会释放底层数组中未使用的空间。...切片的缩容不需要显式调用任何函数，Go 语言的垃圾回收机制会自动进行。...最后将切片 s 赋值为 nil，此时切片的长度和容量都变为 0。需要注意的是，虽然切片的缩容会释放底层数组中未使用的空间，但是并不一定能立即回收内存，具体的回收时机由 Go 语言的垃圾回收机制决定。

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Airbnb的动态kubernetes集群扩缩容

Airbnb的动态kubernetes集群扩缩容本文介绍了Airbnb的集群扩缩容的演化历史，以及当前是如何通过Cluster Autoscaler 实现自定义扩展器的。...我们每天的流量波动都非常大，需要依靠动态扩缩容来保证服务的正常运行。为了支持扩缩容，Airbnb使用了Kubernetes编排系统。...这些演进可以划分为如下几个阶段：阶段1：异构集群，手动扩容阶段2：多集群类型，独立扩缩容阶段3：异构集群，自动扩缩容阶段1：异构集群，手动扩缩容在使用Kubernetes之前，每个服务实例都运行在其所在的机器上...通过这种额外的负载灵活性，我们可以有更多的空间来在默认的Cluster Autoscaler扩展逻辑之外，实现成熟的扩缩容策略。特别地，我们计划实现与Airbnb特定业务逻辑相关的扩缩容逻辑。...随着对集群的扩展和整合，我们实现了异构(每个集群有多种实例类型)，我们开始在扩展过程中实现特定的业务逻辑，并且意识到有必要对扩缩容的行为进行某些变更。

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0748-5.14.4-Kafka的扩容和缩容

文档编写目的在Kafka集群资源使用已超出系统配置的资源时，或者有大量资源闲置造成资源浪费的时候，需要分别通过扩容Kafka和缩容Kafka来进行调整。...本篇文章Fayson主要介绍如何进行Kafka的扩容和缩容，以及变更后的Kafka集群如何进行负载均衡的操作。...缩容前的准备 1.编辑之前创建的topics-to-move.json文件，添加上系统自动生成的__consumer_offsets [root@cdh01 ~]# vim topics-to-move.json...5.在要删除的broker上也可以看到，topic数据已经迁移走 ? Kafka集群的缩容在完成上诉缩容前的准备后，现在可以进行kafka集群的缩容。 1.从CM进入Kafka的实例界面 ?...4.在Kafka缩容前，需要把要删除的broker上的topic数据迁出，也可以通过kafka-reassign-partitions来进行迁移，手动编辑迁移方案，再通过命令执行即可。

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入门web安全的最佳途径

每一个已经入门一个领域的人都有自己的一套入门方法，在无人指点的情况下，通过自己的摸索加上努力的沉淀逐渐成为一个领域的专家，从入门到成为专家也只是时间的问题，如果有高人指点，那么入门的时间会大大缩短，将那些无意义且浪费时间的部分忽略掉...今天分享的一套学习路径，我认为是最好最有效的，可能不适用于所有人，只要有人从中受益，那么今天的分享就是价值的，那么如何更好更有效的入门 web 安全呢？你是如何入门的，欢迎评论区分享。...、css、javascript 之间的关系，前端常见框架等 4、后端技术，与数据库交互、文件操作等功能的实现原理，以及后端语言有哪些 5、编程技术，选定后端语言后如何实现功能，也就是编程算法有了这些基础之后...在此基础上，你开发的网站可能会存在各种各样的漏洞，接下来的目标就是通过漏洞的学习来发现自己网站的所有漏洞。...在实际的渗透测试过程中，了解系统的功能、架构是第一步，只有这样才能更好的测试和发现网站的隐藏漏洞，这是一个非常好的积累漏洞知识的过程。

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Oracle补丁快速下载的途径

【引言】如何下载到Oracle系列产品的最新补丁，本文将讲解一种简洁快捷的方法，可谓粗暴直接。...大家都知道Oracle官方发布补丁的频度为每三个月，最近一次的补丁集已经在2020年的7月份进行发布，后续四个季度的PSU发布时间Oracle官网也已经进行了发布，见下图， ?...链接：https://www.oracle.com/security-alerts/ 如何最快下载到Oracle系列产品的最新补丁？...可以下载到截止目前的Oracle所有版本的补丁，当然前提是你的登陆账号(https://support.oracle.com)需绑定有Oracle的CSI号才能下载。...说明：可以看到，Oracle官方把12c版本作为一个分水岭，12c,18c,19c的补丁放到一个集成选项中(上图红框)，12c以下的补丁放到另一个集成选项中(上图绿框)。

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怎么做 HDFS 的原地平滑缩容？

扩容大家都做过，但是缩容很多人还不熟悉，下面我们就详细说说如何做好 HDFS 缩容，尤其是这个背景下的缩容。...三种缩容方案第一种缩容方法，如果 DataNode 的节点数目比较多，并且允许缩减存储空间的同时缩减 CPU 和内存资源，则可以缩掉若干个 DataNode 节点，直接使用 HDFS 提供的 decommission...以上两种方法都会产生大量网络流量，可能影响线上服务，并且会增加丢失数据的风险。本文提供第三种方法，怎么在缩容的同时，尽量避免产生的内网流量影响线上工作负载，同时尽量减少缩容过程中数据丢失的风险。...集群只有 3 个节点，每个节点有多块 SSD 盘，数据两副本，存储利用率很低，每个节点都可以卸载掉一块磁盘，但是无法使用前面两种常见的缩容方法，同时缩容过程要尽可能可能减小对线上服务的影响。...以上步骤看起来比较多，手动操作会容易出错，因此我们将以上缩容过程写了一个脚本（部分操作依赖 Hadoop 发行版的 API，目前支持 CDH5），请下载setup-hadoop.py，运行命令，并按照提示输入进行缩容

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Kubernetes 笔记 012 Pod 的自动扩容与缩容

上一篇我们了解了 Pod 的手动扩容和缩容，本篇来看看自动的方式。 K8S 作为一个集群式的管理软件，自动化、智能化是免不了的功能。...HPA 的目标是希望通过追踪集群中所有 Pod 的负载变化情况，来自动化地调整 Pod 的副本数，以此来满足应用的需求和减少资源的浪费。...（2） minReplicas 和 maxReplicas 字段定义 Pod 可伸缩的数量范围。这个例子中扩容最高不能超过 10 个，缩容最低不能少于 1 个。...（3）targetAverageUtilization 指定 CPU 使用率，也就是自动扩容和缩容的触发条件，当 CPU 使用率超过 50% 时会触发自动动态扩容的行为，当回落到 50% 以下时，又会触发自动动态缩容的行为...命令行这种方式就是通过 kubectl autoscale 命令来实现创建 HPA 对象，实现自动扩容和缩容行为。

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Kubernetes的垂直和水平扩缩容的性能评估

为了帮助选择最佳策略，本文主要对比了kubernetes中的水平和垂直扩缩容。...此外，在性能和成本效益方面，还缺乏与垂直自动扩缩容相关的分析，以及如何与水平自动扩缩容进行比较。...评估场景考虑到垂直扩缩容至少需要一个监控的Pod，因此为了保持配置相似，需要为每个扩缩容策略配置2个初始Pods。...只有在所有场景的第3阶段，以及在场景1的第4和第5阶段中，CPU停留在所需值以下的时间持续了大约1分钟。 HPA能够在5分钟的延迟后进行缩容，而VPA则不会缩容。...可以得出，在较长时间的实验中，可以生成更多的pod执行的历史数据，垂直自动扩缩容将更有效地执行自动扩缩容决策。

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k8s中pod的自动扩缩容

HPA说明 Kubernetes从1.1版本开始，新增了名为Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器，用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。...周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整。...Kubernetes在早期版本中，只能基于Pod的CPU使用率进行自动扩缩容操作，关于CPU使用率的数据来源于Heapster组件。...HPA控制器通过Metrics Server的API（Heapster的API或聚合API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod副本数量。...当目标Pod副本数量与当前副本数量不同时， HPA控制器就向Pod的副本控制器（Deployment、 RC或ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作。

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如何设计动态扩容缩容的分库分表方案？

面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？面试官心理剖析：这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？...回答：背景说明：如果你们公司之前已经做了分库分表，你们当时分了 4 个库，每个库 4 张表；公司业务发展的很好，现在的数据库已经开始吃力了，不能满足快速发展的业务量了，需要进行扩容。...刚开始的时候，你可以使用 4 个机器，每个机器上面建 8 个逻辑数据库；如果 4 个 MySQL 不够用了，那么可以使用 8 个机器，创建 4 个数据库。...这个方案的好处就是，你不需要写数据迁移功能，只需要迁移数据库就可以了，然后代码这边只要修改配置就可以了。这个方案只是做整个数据库的迁移，没有数据的比较，没有临时工具，会方便很多。...如果你们公司不景气了，需要减少机器，那么也很方便，只要把该机器上的数据库迁移到其他机器上就好了，然后修改下我们的代码，改下路由配置就 ok 了。

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本地安排上HTTPS的最佳途径~

可是开发时，本地部署https并没有那么容易，想让浏览器承认网站的安全性没有想象中那么简单，尤其是访问本地服务器的时候，chrome总是出现红色的感叹号，多年来尝试过以下的方法都失败了：用假证书自然不行...有没有既简单又稳当，符合一般人思维习惯的办法呢，网上总是没有明确的答案，直到前几天玩VisualSVN Server的时候终于发现了标准的做法。...这种地址不被广泛接受，更多的是作为匹配所有ip的保留地址。...（我不是来秀内存的）其中的计算机名就是你的主机域名，能够解析成你的网卡ip，以我的电脑为例，随便开一个http服务，浏览器中可以直接访问 http://desktop-oakgfsr/ 了。 ?...证书导入位置选择【受信任的根证书颁发机构】即可。 ? 打开【管理用户证书】就能看到刚安装的证书了： ? ? 当然也可以选择在这里导入证书，效果是一样的。

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k8s 中 pod 的自动扩缩容

以下文章来源于feelwow ，作者dogfei HPA 说明 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）控制器，用于实现基于 CPU 使用率进行自动 Pod 扩缩容的功能。...15s），周期性地监测目标 Pod 的资源性能指标，并与 HPA 资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对 Pod 副本数量进行调整。...HPA 控制器通过 Metrics Server 的 API（Heapster 的 API 或聚合 API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标 Pod 副本数量。...完成扩缩容操作。...基于内存的 HPA 当前稳定版本autoscaling/v1只支持 CPU 的扩缩容，autoscaling/v2beta2支持内存和自定义指标的扩缩容，我们使用这个版本的接口测试。

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k8s 缩容时待删除pod的选择

的缩容逻辑时，一般不会关心deployment管理的各pod缩容时的优先级。...但笔者近期遇到一个实际的问题，简言之则是集群中的节点有一些是包年包月的节点，有一些是按量付费的节点，按量付费的节点在节点空闲的时候会触发回收逻辑，因此就希望deployment在缩容时能够优先删除运行在按量付费的节点上的...基于该背景，笔者决定深入k8s的调度器的源码中，对缩容时选择pod的机制一探究竟，并研究是否能够通过某种方式介入该过程。...控制器控制的pod数量较多的pod 优先删除Ready时间更晚的pod Ready时间相同时，优先删除Container的重启次数较少的上述条件相同时，优先删除创建时间较新的pod 结论根据上述在规则...，简单整理可知，deployment在需要对pod缩容的场景中会优先删除未就绪的pod，对于已就绪的pod默认情况下优先删除“就绪”时间更近、以及容器重启次数更少的pod，这里基于的假设应该是稳定运行越久的

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如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？

设计可以动态扩容缩容的分库分表方案其实就是对我们服务的发展做一定的评估,根据吞吐量来计算要求的数据库梳理(比如一个数据库服务器2000并发,我们预计达到1W就设计5个库),根据数据量大小计算表数据(比如一个表我们最多放...模 32 = 表如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表 3、扩容的时候，申请增加更多的数据库服务器，装好mysql...，倍数扩容，4台数据库服务器，扩到8台数据库服务器，16台数据库服务器，原来的数据库服务器的数据库数量倍数递减（比如原来有4台服务器，每台服务器部署8个数据库，现在扩容一倍，有8台数据库服务器，那么每台数据库服务器就只用放原来的一半数据库...，4个数据库即可） 4、由dba负责将原先数据库服务器的库整个迁移到新的数据库服务器上去(比如这里的db0~db3)，,不需要进行数据迁移或者表迁移啥的，dba有很多工具，库迁移，比较便捷...5、我们这边只需要修改一下数据库地址的配置，调整原来的库的服务器地址为迁移后的库所在数据库服务器的地址即可 6、重新发布系统，上线，原先的路由规则变都不用变，直接可以基于2倍的数据库服务器的资源，继续进行线上系统的提供服务

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如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？

有些除非是国内排名非常靠前的这些公司，他们的最核心的系统的数据库，可能会出现几百台数据库的这么一个规模，128个库，256个库，512个库。...比如说最多可以扩展到32个数据库服务器，每个数据库服务器是一个库。如果还是不够？最多可以扩展到 1024 个数据库服务器，每个数据库服务器上面一个库一个表。因为最多是1024个表。...哪怕是要减少库的数量，也很简单，其实说白了就是按倍数缩容就可以了，然后修改一下路由规则。...由 dba 负责将原先数据库服务器的库，迁移到新的数据库服务器上去，库迁移是有一些便捷的工具的。我们这边就是修改一下配置，调整迁移的库所在数据库服务器的地址。...重新发布系统，上线，原先的路由规则变都不用变，直接可以基于 n 倍的数据库服务器的资源，继续进行线上系统的提供服务。

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下一代实时数据库：Apache Doris 【四】扩容缩容

2.5 扩容和缩容 Doris 可以很方便的扩容和缩容 FE、BE、Broker 实例。 2.5.1 FE 扩容和缩容可以通过将 FE 扩容至 3 个以上节点来实现 FE 的高可用。...其中 Leader 和 Follower 组成一个 Paxos 选择组，如果 Leader 宕机，则剩下的 Follower 会自动选出新的 Leader，保证写入高可用。...2.5.2 BE 扩容和缩容 1）增加 BE 节点在 MySQL 客户端，通过 ALTER SYSTEM ADD BACKEND 命令增加 BE 节点。...当你使用这个语句时，会有对应的防误操作提示。...2.5.3 Broker 扩容缩容 Broker 实例的数量没有硬性要求。通常每台物理机部署一个即可。

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MySQL分布式架构扩缩容的初步设计

MySQL分布式架构的扩缩容是一个很有意思的话题。严格的说，我们所说的这种架构方案是一种伪分布式架构，我们就做下统称。重点是扩缩容的思路上。...从扩容的角度来说，这也就是我们预期要做的事情，4个变8个，8个变16个。一套环境按照设定的分片规模可以扩容两次。...而缩容怎么来做呢，我们需要考虑得更细致一些，所以我就截取了物理分片1的一个相对详细的数据复制关系图。...扩容后，原本的db1,db2为active状态，而db3,db4在原来的Slave节点上是active状态 ? 这个基础上，我们需要保证的就是将原本隔离的节点数据统一为Master端active状态。...这个事情如果相对平滑的完成，其实整个分布式集群的管理就不在话下了。

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再战 k8s（13）：Pod 的扩缩容

文章目录 Pod的扩缩容手动扩缩容机制自动扩缩容机制 HPA的工作原理指标的类型扩缩容算法详解 HorizontalPodAutoscaler配置详解 Pod的扩缩容实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景...Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整。...系统会假设这些Pod在需要缩容（Scale Down）时消耗了期望指标值的100%，在需要扩容（Scale Up）时消耗了期望指标值的0%，这样可以抑制潜在的扩缩容操作。...如果这些指标中的任意一个都无法转换为期望的副本数（例如无法获取指标的值），系统就会跳过扩缩容操作。...，系统将针对每种类型的指标都计算Pod副本的目标数量，以最大值为准进行扩缩容操作。

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