南大通用GBase8c是一款多模多态分布式数据库，可进行横向水平的扩张和缩减，即支持扩容和缩容操作。本文介绍当扩缩容故障时如何进行问题定位。正常来讲，使用自带的gha_ctl工具进行扩缩容正常会分输出两个success。第一个success是检查输入参数是否正确，数据目录是否非空。在这一步失败

每周四晚上的10点，都有近百万的年轻用户进入泡泡玛特的抽盒机小程序，共同参与到抢抽盲盒新品的活动中。瞬间的并发流量激增对抽盒机小程序的系统构成了巨大的挑战，同时也对其数据库的扩容能力也提出了更高的要求。但泡泡玛特的工程师们一点都不慌。因为基于 OceanBase云数据库

在云计算和容器化时代，应用程序的弹性伸缩变得尤为重要。Kubernetes作为领先的容器编排平台，提供了强大的自动扩缩容（Autoscaling）功能，允许集群根据实时负载自动调整Pod的数量。本文将深入探讨Kubernetes中的自动扩缩容机制，包括其原理、实现方式以及最佳实践。Kubernetes自动扩

在Kubernetes(K8S)中，HorizontalPodAutoscaler(HPA)是一种自动扩缩容机制，它可以根据预定义的指标自动调整Pod的数量。HPA的主要目的是确保应用程序能够根据实际负载自动伸缩，从而提高资源利用率和系统的弹性。1.HPA的工作原理定义目标指标：用户首先需要定义扩缩容

在Kubernetes（K8S）中，HorizontalPodAutoscaler（HPA）是实现Pod自动扩缩容的重要机制。以下将详细介绍如何使用HPA实现自动扩缩容：一、HPA概述HPA是Kubernetes中的一个资源对象，它可以根据Pod的资源使用率（如CPU、内存等）自动调整Deployment、ReplicaSet或StatefulSet中Pod的副本数量。通

以下内容均来自个人笔记并重新梳理，如有错误欢迎指正！如果对您有帮助，烦请点赞、关注、转发！欢迎扫码关注个人公众号！一、基本介绍在Kubernetes中，自动扩缩容是一种动态调整集群资源，以灵活应对应用程序资源需求变化的机制。自动扩缩容可以分为两个层面：Node层面：根据业务规模

KubernetesStatefulSet扩缩容与升级StatefulSet扩容kubectlscalestsstateful-set-web--replicas=5root@k8s-master1:~#kubectlgetpods--watch-lapp=pod-nginxNAMEREADYSTATUSRESTARTSAGEstateful-set-web-01/1Runnin

参考b站大佬https://www.bilibili.com/video/BV1jJ4m1j7gK/?spm_id_from=333.788&vd_source=7e624c7a17d4407088aae9cb33e5e0aa开始mkdirdeploy-scalercddeploy-scalergomodinitdeploy-scalerkubebuilderinit-domainscaler.comkubebuildercreateapi-kindS

Redis可以通过主从节点读写分离来扩展主节点读取能力，那么新增主节点也可以增强数据写入能力。https://zhuanlan.zhihu.com/p/104641341https://www.cnblogs.com/lemon-flm/p/15190528.htmlRedisClusterRedis通过主从复制来扩展主节点的数据读取能力，但是当主节点的写入

MogDB/openGauss数据库扩缩容的几种方式文本出处：https://www.modb.pro/db/453105随着业务的发展，业务系统对数据库的架构要求也在变化，比如需要读负载均衡、机房搬迁、服务器硬件替换等等，这需要在原数据库主备架构的基础上进行扩/缩容操作，目前MogDB数据库安装方式有三种，分别是

一、使用gs_expansion添加级联备节点步骤1、cm_ctlquery-Cv确认数据库状态正常2、新机器建omm用户，dbgrp群组3、修改所有机器/etc/hosts文件；配置新增机器和原集群机器的root、omm用户互信4、配置root用户的环境变量，简单操作可以从omm用户的环境变量拷贝5、配置新的cluster

1背景我们之前介绍过，随着业务流量上涨之后，我们的系统需要适时的进行扩容。数据存储层我们也介绍过MySQL的扩容ScaleUP（纵向扩展）和ScaleOut（横向扩展）垂直拆分（ScaleUp纵向扩展）：包括垂直分库、垂直分表水平拆分（ScaleOut横向扩展）：包括库内分表、分库分表详细可以参考笔者

在Kubernetes(k8s)中，自动扩容机制主要用于根据资源使用情况动态调整Pod副本的数量，以确保服务的稳定性和高效性。主要实现这一功能的组件是HorizontalPodAutoscaler（HPA）。HorizontalPodAutoscaler工作原理如下：监控指标：HPA通过与KubernetesMetricsServer或者其他的自定

Pod自动扩缩容为什么要扩缩容？在实际的业务场景中，我们经常会遇到某个服务需要扩容的场景（如：对服务器性能压测、电商平台秒杀、大促活动、或由于资源紧张、工作负载降低等都需要对服务实例数进行扩缩容操作。）node节点默认可以跑110个pod在k8s中扩容分为两种：1、node层面：在使用k8

一般来说我们只会按照系统设置的cpu和mem去动态扩缩容，但是其实这样很不灵活，比如，jvm占的大小并不等同于真正应用所占的内存，如果有一种可能，可以再监控数据里拿出来一个衡量指标数据，然后依照这个数据进行动态扩缩容，这样的话就会灵活很多，研究了2天，今天终于研究明白了，赶紧记录一下第一

大家好，我是蓝胖子，都知道，k8s拥有自动扩缩容机制HPA，我们能够通过配置针对不同的扩缩容场景进行自动扩缩容，往往初学者在面对其中繁多配置的时候会学了又忘记，今天我将会以一种不同的视角，结合apiserver请求来探索这部分的配置，看完本篇，应该会对扩缩容这部分配置会有更深的理解。自

流量高峰时段资源不足？低流量时段服务器成本过高？本着好用又省钱的目标，sealos推出定时任务功能，保证稳定的同时降低成本。Sealos国内集群：https://cloud.sealos.topSealos海外集群：https://cloud.sealos.io原文链接：https://forum.laf.run/d/1034功能介绍一句话介绍：一个

在移动互联网快速发展的时代，直播成为了一个火爆的行业，并成功进入到Android、iOS、鸿蒙系统中，人们只需具备网络与能下载直播平台的设备便可使用到一对一直播源码平台，所以几乎全世界的人们都成为了平台的用户，这就使得一对一直播源码平台的用户人数的庞大，但毕竟一对一直播源码平台是一

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创建一个专用的交互式测试客户端：拉取镜像kubectlrunclient-$RANDOM--image=ikubernetes/admin-box:v1.2--restart=Never-it--rm--command--/bin/bashroot@client-12383/#在默认名称空间下的服务去访问另一个名称空间下的服务查看另一个名称空间[root@K8s-master01

(五)MdbCluster分布式内存数据库——数据迁移架构及节点扩缩容状态图 上一篇：(四)MdbCluster分布式内存数据库——业务消息处理本节主要讨论在系统扩容期间的数据迁移架构及节点的状态图。我们将通过介绍这两部分，慢慢展开复杂的扩缩容流程。下图从左到右，我们增

(base)[root@bpit59~]#df-Thl (base)[root@bpit59~]#lsblk (base)[root@bpit59~]#lvs mkdir-p/tmp/home cp-r/home/*/tmp/home/ umount/home lvs：进行查看 lvreduce-L100G/dev/centos/home lvextend-r-l100%free/dev/centos/root xfs_gr

k8sv1.15.0Informer监听cmd/kube-controller-manager/app/apps.go作为StatefulSet资源控制器，StatefulSetController通过PodInformer、StatefulSetInformer、PersistentVolumeClaimInformer、ControllerRevisionInformer来监听事件。扩缩容StatefulSetpodManagementPolicyPa

k8sv1.15.0Informer监听作为Deployment资源控制器，DeploymentController通过DeploymentInformer、ReplicaSetInformer、PodInformer来监听事件。cmd/kube-controller-manager/app/apps.gostartDeploymentController函数pkg/controller/deployment/deployment_controller.goN

数据反转实现思想：数组对称位置的元素互换。publicstaticvoidarrayResever(int[]arr){for(Objecto:arr){System.out.println(o);}System.out.println("-----------------");for(inti=0;i<arr.length/2;