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如何优化k8s中HPA的弹性速率

本文分享自华为云社区《K8s 核心资源指标HPA性能优化之路》,作者:可以交个朋友。 一 背景 以弹性指标为cpu、memory为例。在Kubernetes 1.7版本中引入了聚合层,允许第三方应用程序注册相关API接口到kube-apiserver上。其中/apis/metrics.k8s.io/v1beta1一般由metrics-server程序提供,以插件的形式安装在K8s集群中。相关流程如下: 纵观整个链路如何优化HPA的弹性速率呢? 二 关键时间点分析 首先对于HPA controller Kubernetes 将HPA pod自动扩缩实现为一个间歇运行的控制回路,间隔由kube-controller-manager的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数设置,默认间隔为15s。 然后kubelet指标汇总。kubelet提供指标端点:10250/metrics/resource 15刷新一次指标数据。容器指标由cadvisor负责采集,cAdvisor已经集成到kubelet程序当中。 metrics-server默认抓取时间为...

一文让你对mysql索引底层实现明明白白

开篇: 图片是本人随笔画的,有点粗糙,望大家谅解,如有不妥之处,请联系我们,感谢。 一、索引到底是什么 .索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构 .索引是存储在文件里的 .数据结构: 二叉树 HASH BTREE 如果没有索引的话,循环一条一条的找,找一次就是一次IO,这样速度就会很慢 我们知道数据库数据都是存在磁盘上的,当我们查找数据时,就会从磁盘上取数据,每取一次就是一次IO,IO是非常耗时的,为了速度快会把数据放到缓存里,然后在缓存里进行操作 二、磁盘存取原理 当查找数据的时候,就是磁头循环找此道,就会一直循环查找,一次查找就是一次IO,IO是很耗时的 三、Mysql数据结构详解 就拿上面的7条数据来说,如果没有索引,当我们查找第7条数据时,就会循环7次,如果有百万级别的数据,那么就会查找百万次,显然这样是不行的,就需要数据结构算法来优化,那我们就从二叉树----HASH---BTREE来一一说起 二叉树: 二叉树节点保存的都是单个索引,高度会随着数据增大而增高,但是比一条一条的循环会快 不用二叉树是因为的极端情况下会出现单边增长,这样在数量大的情况下,和一条一条查找...

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