HPA (Horizontal Pod Autoscaler) In K8s
城市红绿灯智能调节
没准正在建设中哈哈哈
作为一位城市观察者和设计师,我想借助Kubernetes的HPA机制思想来描述城市红绿灯自动调节的场景。
在这个故事中,我们的城市面临着日益增长的交通流量和挤塞问题。为了应对这一挑战,城市决定引入智能化红绿灯系统,以更好地管理交通流量和提高交通效率。
类似于Kubernetes中的HPA,这个智能化红绿灯系统也能根据道路上的实时交通情况自动调节红绿灯的时间。
首先,这个系统会收集来自各个交叉口的交通数据,比如车辆数量、拥堵程度、通过速度等。类似于Kubernetes中的指标服务器,这个系统会实时分析和监控这些指标数据。
然后,系统会根据预设的交通流量阈值和道路容量,自动调节每个交叉口红绿灯的时间间隔。当交通流量超过设定的阈值时,系统会自动增加绿灯时间,以便更多车辆通过。反之,如果交通流量低于阈值,系统会缩短绿灯时间,以减少等待时间并提高交通效率。
类似于Kubernetes中的自动缩放副本的概念,红绿灯系统也可以自动根据交通流量的实时变化动态调整绿灯时间,以适应道路上的需求。
这个智能化红绿灯系统的目标是优化城市交通,减少拥堵,节约时间和资源。通过自动调节红绿灯时间,它能够以最佳方式分配交通流量,提升整体交通效率,使道路更加流畅。
Simply put
HPA is a native mechanism in Kubernetes that enables automatic horizontal scaling of Pod replicas based on the workload of an application. It dynamically adjusts the number of Pod replicas based on predefined rules and the metrics of the application.
The fundamental concept of HPA involves monitoring application metrics and automatically adjusting the Pod count to meet the application’s demands.
Here’s an overview of how HPA operates in Kubernetes:
- HPA collects metrics from the application using components like the metrics server.
- Based on the defined target metrics, minimum and maximum replica counts, HPA determines whether scaling is required.
- If the application’s workload or metrics exceed the target value, HPA increases the number of Pod replicas to provide more capacity and meet the demand.
- If the workload or metrics fall below the target value, HPA decreases the number of Pod replicas, thereby releasing resources and reducing costs.
- HPA continuously monitors the metrics and adjusts the replica count to stay within the defined range.
By utilizing HPA, we can achieve automated scaling of applications, dynamically adjusting the Pod replicas based on real-time workload requirements. This improves application elasticity, reliability, and resource utilization effectively.
It is crucial to configure HPA’s thresholds and target values accurately to ensure precise scaling. Additionally, performing load testing and optimizing application performance are essential to ensure HPA works efficiently.
摘要
HPA是Kubernetes提供的一种原生机制,用于自动扩展应用程序的Pod副本数量。它基于应用程序的负载情况来自动调整Pod的数量,以满足应用程序的需求。
HPA的核心思想是监控应用程序的指标并根据预定义的规则进行自动扩展。可以根据CPU使用率、内存使用率、请求吞吐量等指标来配置HPA。当指标超过或低于预设的阈值时,HPA将增加或减少Pod的数量。
HPA的工作原理如下:
- HPA通过指标服务器(metrics server)等组件来获取应用程序的指标信息。
- HPA根据预设的目标值、最小副本数和最大副本数来决定应该扩容还是缩容。
- 如果应用程序的负载或指标超出了目标值,HPA将通过增加Pod的数量来提供更多的容量,以满足需求。
- 如果应用程序的负载或指标低于了目标值,HPA将通过减少Pod的数量来释放资源,节约成本。
- HPA会监控指标的变化并调整Pod的数量,以保持在设定的范围内。
通过使用HPA,我们可以实现应用程序的自动扩展,并根据实时负载需求进行动态调整。这样可以提高应用程序的弹性和可靠性,同时也可以有效地利用资源并降低成本。
需要注意的是,正确配置HPA的阈值和目标值非常重要,以确保扩缩容的准确性。此外,对应用程序进行负载测试和性能优化也是确保HPA运行良好的关键。
例子
当应用程序的负载增加时,HPA可以自动扩展Pod的副本数量,以处理更多的请求。举个例子,假设我们有一个运行在Kubernetes集群上的Web应用程序,该应用程序由多个Pod副本组成,每个Pod负责处理进来的HTTP请求。
我们配置了一个HPA,目标是保持每个Pod的CPU使用率在50%以下。初始情况下,我们设置了最小副本数为2个,最大副本数为5个。
现在,当应用程序的负载增加,例如由于流量高峰期,每个Pod的CPU使用率超过了50%的阈值。根据HPA的规则,它会观察到这一变化并自动扩展Pod的副本数量。
HPA可能会增加Pod的副本数量为3或更多,以满足负载需求。这样,新的Pod将加入集群并开始处理请求。随着负载的减少,当每个Pod的CPU使用率低于50%的阈值时,HPA会自动缩减Pod的副本数量。
举例来说,在负载下降后,HPA可能会减少Pod的副本数量,并剩下2个或更少的副本。这样可以节省资源并降低成本。这种自动调整Pod副本数量的过程持续进行,以适应应用程序负载的变化。
相关文章:

HPA (Horizontal Pod Autoscaler) In K8s
城市红绿灯智能调节 没准正在建设中哈哈哈 作为一位城市观察者和设计师,我想借助Kubernetes的HPA机制思想来描述城市红绿灯自动调节的场景。 在这个故事中,我们的城市面临着日益增长的交通流量和挤塞问题。为了应对这一挑战,城市决定引入智能…...

Ubuntu安装samba服务器
为了window系统下能够像访问本地目录一样访问ubuntu系统下的目录,这里我通过安装samba服务器,将ubuntu系统的文件目录通过网络挂载的方式共享出来,以便在window下就能够对ubuntu系统的文件进行读写等访问操作,这里记录一下samba服…...

[SpringBoot] 8. aop 获取 request response
最近开发有一个需求需要在 aop 中获取request response ,搜索许久没有答案,故此记录📝~ aop 获取 package com.example.easy_im.aop;import com.example.easy_im.Context; import jakarta.servlet.http.HttpServletRequest; impo…...

同学苹果ios的ipa文件应用企业代签选择签名商看看这篇文章你再去吧
同学我们要知道随着互联网的发展,苹果应用市场的火爆,越来越多的开发者加入到苹果应用开发行业中来。同时,苹果应用市场上的应用也在不断增多,用户数量也在不断增加,苹果应用代签是指通过第三方公司为开发者的应用进行…...

【PyCharm Community Edition】:excel操作
Excel操作 相关模块openpyxlxlrdshutil 实例 相关模块 openpyxl 可以对.xlsx,.xlsm,.xltx,.xltm文件格式操作 打开文件:wb_xlsx openpyxl.load_workbook(“文件名”)新建文件:wb_xlsx openpyxl.Workbook()新建sheet表:wb_xlsx_sheet wb…...

证书显示未受信任,生成的证书过期
此时若是导入证书后,证书显示未受信任,则说明我们缺失最新的AppleWWDRCA证书 解决方案: 重新下载AppleWWDRCA并安装。即下载最新的AppleWWDRCA证书,双击安装到“登录”项的钥匙串下;然后再安装你的开发证书或者发布证书…...

VS+Qt+C++ GDAL读取tif图像数据显示
程序示例精选 VSQtC GDAL读取tif图像数据显示 如需安装运行环境或远程调试,见文章底部个人QQ名片,由专业技术人员远程协助! 前言 这篇博客针对《VSQtC GDAL读取tif图像数据显示》编写代码,代码整洁,规则,…...

CSS 选择器-认识并应用选择器
CSS选择器是用来定位HTML或XML文档中的元素的模式。以下是一些常见的CSS选择器,以及对应的样例代码: 标签选择器:选择所有指定标签的元素。 示例代码: p {font-size: 16px; }类选择器:选择所有指定类名的元素。 示…...

【教程】Autojs使用OpenCV进行SIFT/BRISK等算法进行图像匹配
转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 此代码可以替代内置的images.findImage函数使用,但可能会误匹配,如果是对匹配结果要求比较高的,还是得谨慎使用。 runtime.images.initOpenCvIfNeeded(); importClass(java.uti…...

[庆国庆 迎国庆 发文]云计算的概念
庆国庆 迎国庆 国庆发文100%可得专属勋章 一年仅有一次哦 不要错过啦 去发布 https://activity.csdn.net/creatActivity?id10567&spm1011.2480.3001.6900 https://mp.csdn.net/edit?activity_id10567&spm1057.2600.3001.9674 云计算(cloud computing&…...

计算机网络-计算机网络体系结构-概述,模型
目录 一、计算机网络概述 二、性能指标 速率 带宽 吞吐量 时延 往返时延RTT 利用率 三、计算机网络体系结构 分层结构 IOS模型 应用层-> 表示层-> 会话层-> 传输层-> 网络层-> 数据链路层-> 物理层-> TCP/IP模型 一、计算机网络概述 计…...

对示例程序spinner_asyncio.py进行修改使其能运行
学习《流畅的python》第18章 使用asyncio包处理并发,运行示例18-2 spinner_asyncio.py的时候,程序报错如下: D:\fluentPy\chapter17>python spinner_asyncio.py File "D:\fluentPy\chapter17\spinner_asyncio.py", line 30 …...

Linux命令(93)之head
linux命令之head 1.head介绍 linux命令head用来查看文件的前N行内容;默认head查看前10行 2.head用法 head [参数] 文件 head常用参数 参数说明-n从头显示N行,默认显示10行,可以不写-q隐藏文件名,在查看两个及以上文件名的情况…...

使用Visual Studio调试排查Windows系统程序audiodg.exe频繁弹出报错
VC常用功能开发汇总(专栏文章列表,欢迎订阅,持续更新...)https://blog.csdn.net/chenlycly/article/details/124272585C软件异常排查从入门到精通系列教程(专栏文章列表,欢迎订阅,持续更新...&a…...

WebSocket实战之六心跳重连机制
一、前言 WebSocket应用部署到生产环境,我们除了会碰到因为经过代理服务器无法连接的问题(注:该问题可以通过搭建WSS来解决,具体配置请看 WebSocket实战之四WSS配置 ),另外一个问题就是外网环境不稳定经常…...

Webpack 基础入门以及接入 CSS、Typescript、Babel
一、什么是 Webpack Webpack 是一款 JS 模块化开发的技术框架,其运作原理是将多个 JS 文件关联起来构成可运行的应用程序。 Webpack 拥有丰富的 plugins / loaders 插件生态圈,可以让 js 识别不同的语言如 .css, .scss, .sass, .json, .xml, .ts, .vue…...

postgresql-自增字段
postgresql-自增字段 标识列IdentitySerial类型Sequence序列 标识列Identity -- 测试表 create table t_user( -- 标识列自增字段user_id integer generated always as identity primary key,user_name varchar(50) not null unique );-- 自动生成序列 CREATE SEQUENCE public…...

SpringBoot中使用Servlet和Filter
为什么要把Servlet和Filter写在一起,因为使用方式很相似 两种方式 第一种,使用Servlet和Filter 使用Servlet 继承HttpServlet 注册Servlet 使用Filter 1.自定义过滤器 2.注册过滤器 这里注意一点 使用/**无效 至少我这2.4.5版本是这样 过滤所有请求用/* 那么其实还有…...

Monkey命令
shell, monkey, system, Android, 文件系统Monkey, 示例, 简介 一、Monkey测试简介 Monkey测试是Android平台自动化测试的一种手段,通过Monkey程序模拟用户触摸屏幕、滑动Trackball、按键等操作来对设备上的程序进行压 力测试,检测程序多久的时间会发生…...

力扣 -- 279. 完全平方数(完全背包问题)
解题步骤: 参考代码: 未优化代码: class Solution { public:int numSquares(int n) {const int INF0x3f3f3f3f;int msqrt(n);//多开一行,多开一列vector<vector<int>> dp(m1,vector<int>(n1));//初始化第一行…...

在将对象 => JSON格式时,无法序列化部分属性
问题现象: 在ssm项目中,一个controller返回Msg对象(自定义对象,包含三个属性,int code;String msg;HashMap map;同时这三个属性都有对应的get和set方法),我的map属性里面…...

用python表格初级尝试
Excel,我的野心 当我输入3,2 就表示在第3行第2列。的单元格输入数据input输入表头 (input内除了/,空格 回车 标点符号等 全部作为单元格分隔符)由我设置input输入的是行or列 给选项 1. 行 2. 列默认回车或没输入值是列由我设置起…...

【单片机】16-LCD1602和12864显示器
1.LCD显示器相关背景 1.LCD简介 (1)显示器,常见显示器:电视,电脑 (2)LCD(Liquid Crystal Display),液晶显示器,原理介绍 (3ÿ…...

AUTOSAR从入门到精通-基于 CAN 总线的汽车发电机智能调节器(下)
目录 4.4.3 CAN 通信软件实现 汽车发电机智能调节器试验与结果分析 5.1 试验方案设计...

Windows下Tensorflow docker python开发环境搭建
前置条件 windows10 更新到较新的版本,硬件支持Hyper-V。 参考:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install 启用WSL 在Powershell中输入如下指令: dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsys…...

idea常用快捷键 idea搜索快捷键
常用快捷键 IntelliJ IDEA 是一款流行的 Java 集成开发环境(IDE),有许多常用的快捷键可以帮助开发者提高效率。以下是一些常用的 IntelliJ IDEA 快捷键: CtrlSpace:基本代码补全,用于输入任何东西&#x…...

Redis Cluster Gossip Protocol: MEET
返回目录 CLUSTER MEET 过程说明 #mermaid-svg-dp95n6LRjBO1mCKE {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-dp95n6LRjBO1mCKE .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-dp95n6LRjBO1mCKE .error-text{fill:#…...

TcpConnection的读写操作【深度剖析】
文章目录 前言一、TcpConnection的读二、TcpConnection的写三、TcpConnection的关闭 前言 今天总结TcpConnection类的读写事件。 一、TcpConnection的读 当Poller检测到套接字的Channel处于可读状态时,会调用Channel的回调函数,回调函数中根据不同激活…...

k8s面试题
1 简述etcd及其特点 ETCD是高可用分布式的键值存储系统 特点 1)强一致性:即使部分节点故障,etcd仍能正常工作,并保持数据一致 (强一致性:分布式系统中,更新操作,所有节点读取的数据都是最新的,一致的) 2)高可用:etcd支持数据多副本复制,一个节点挂,其他节点接…...

OpenCV 4.x 版本的新特性都有哪些?
文章大纲 V 4. 0DNNV 4.0 - 4. 8cheatsheetvideo analysis参考文献与学习路径2016年的时候我快研究生毕业了,那时候OpenCV 2.4.x 版本非常的流行,当时3.x 的版本刚发布,很多人都没有用习惯。 我写过一遍笔记: OpenCV 3.0 3.1版本的改进家里还有一本书:《OpenCV 3 计算机视…...