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Kubernetes HPA 基于 Prometheus 自定义指标的可控弹性伸缩

在《Kubernetes 的自动伸缩你用对了吗?》 一文中详细说明了如何使用 Kubernetes 的自动伸缩。在 Kubernetes 中弹性伸缩主要有三种:HPA、VPA、CA。本文不再详细说明,有兴趣的可以看那篇文章。这里主要来说下 Pod 水平缩放 HPA。 随着 Kubernetes v1.23 的发布,HPA 的 API 来到了稳定版 autoscaling/v2: 基于自定义指标的伸缩 基于多项指标的伸缩 可配置的伸缩行为 从最初的 v1 版本 HPA 只支持 CPU、内存利用率的伸缩,到后来的自定义指标、聚合层 API 的支持,到了 v1.18 版本又加入了配置伸缩行为的支持,HPA 也越来越好用、可靠。 依靠 CPU 或者内存指标的扩容并非使用所有系统,看起来也没那么可靠。对大部分的 web 后端系统来说,基于 RPS(每秒请求数)的弹性伸缩来处理突发的流量则会更加靠谱。 Prometheus 也是当下流行开源监控系统,通过 Prometheus 可以获取到系统的实时流量负载指标,今天我们就来尝试下基于 Prometheus 的自定义指标进行弹性伸缩。 注:目前 HP...

CosId 1.7.9 发布,通用、灵活、高性能的分布式 ID 生成器

CosId通用、灵活、高性能分布式 ID 生成器 更新内容(v1.7.9) 🎉 🎉 🎉 新特性 添加文档构建与发布(workflows)。 添加集成测试(workflows)。 添加CosId基准测试(workflows)。 添加基准测试对比,比较CosId与Leaf吞吐量 (workflows)。https://github.com/Ahoo-Wang/CosId/issues/22 因受到 GitHub Runner 资源限制,运行在 GitHub Runner 中的基准测试与真实环境基准测试对比有非常大的差距(近2倍), 但是对于运行在同一环境配置资源情况下(都运行在 GitHub Runner),进行 commit 前后的基准对比、以及第三方库的对比依然是有价值的。 支持自定义配置以启用ShutdownHook(PrefetchWorkerExecutorService)。https://github.com/Ahoo-Wang/CosId/issues/16@cubita-io 升级Guava依赖版本为30.0-jre。https://github.com/Ahoo-W...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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