背景
当 TKE 集群配置了节点池并启用了弹性伸缩,在节点资源不够时可以触发节点的自动扩容 (自动买机器并加入集群),但这个扩容流程需要一定的时间才能完成,在一些流量突高的场景,这个扩容速度可能会显得太慢,影响业务。 tke-autoscaling-placeholder
可以用于在 TKE 上实现秒级伸缩,应对这种流量突高的场景。
原理是什么"挤走",状态变成 Pending,如果配置了节点池并启用弹性伸缩,就会触发节点的扩容。这样,由于有了一些资源作为缓冲,即使节点扩容慢,也能保证一些 Pod 能够快速扩容并调度上,实现秒级伸缩。要调整预留的缓冲资源多少,可根据实际需求调整 tke-autoscaling-placeholder
的 request 或副本数。
有什么使用限制"text-align: center">
选择要部署的集群 id 与 namespace,应用的配置参数中最重要的是 replicaCount
与 resources.request
,分别表示 tke-autoscaling-placeholder
的副本数与每个副本占位的资源大小,它们共同决定缓冲资源的大小,可以根据流量突高需要的额外资源量来估算进行设置。
最后点击创建,你可以查看这些进行资源占位的 Pod 是否启动成功:
$ kubectl get pod -n default tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-2p6ww 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-55jw7 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-6rq9r 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-7c95t 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-bfg8r 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-cfqt6 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-gmfmr 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-grwlh 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-ph7vl 1/1 Running 0 8s tke-autoscaling-placeholder-b58fd9d5d-xmrmv 1/1 Running 0 8s
tke-autoscaling-placeholder
的完整配置参考下面的表格:
参数
描述
默认值
replicaCount
placeholder 的副本数
10
image
placeholder 的镜像地址
ccr.ccs.tencentyun.com/library/pause:latest
resources.requests.cpu
单个 placeholder 副本占位的 cpu 资源大小
300m
resources.requests.memory
单个 placeholder 副本占位的内存大小
600Mi
lowPriorityClass.create
是否创建低优先级的 PriorityClass (用于被 placeholder 引用)
true
lowPriorityClass.name
低优先级的 PriorityClass 的名称
low-priority
nodeSelector
指定 placeholder 被调度到带有特定 label 的节点
{}
tolerations
指定 placeholder 要容忍的污点
[]
affinity
指定 placeholder 的亲和性配置
{}
部署高优先级 Pod
tke-autoscaling-placeholder
的优先级很低,我们的业务 Pod 可以指定一个高优先的 PriorityClass,方便抢占资源实现快速扩容,如果没有可以先创建一个:
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1 kind: PriorityClass metadata: name: high-priority value: 1000000 globalDefault: false description: "high priority class"
在我们的业务 Pod 中指定 priorityClassName
为高优先的 PriorityClass:
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx spec: replicas: 8 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: priorityClassName: high-priority # 这里指定高优先的 PriorityClass containers: - name: nginx image: nginx resources: requests: cpu: 400m memory: 800Mi
当集群节点资源不够,扩容出来的高优先级业务 Pod 就可以将低优先级的 tke-autoscaling-placeholder
的 Pod 资源抢占过来并调度上,然后 tke-autoscaling-placeholder
的 Pod 再 Pending:
$ kubectl get pod -n default NAME READY STATUS RESTARTS AGE nginx-bf79bbc8b-5kxcw 1/1 Running 0 23s
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- PUCK《天蓝色的彼岸》[FLAC/分轨][74.02MB]
- Edward Chan《Blueprint of Memories》[320K/MP3][48.3MB]
- 张敬轩.2007-MY1STCOLLECTION【环球】2CD【WAV+CUE】
- 著名歌手绝美音色经典老歌《超级音效王》DTS-WAV
- 流行靓声-群星《情网HQ》DTS[WAV]
- 群星《经典情歌对唱迟来的爱HQ》DTS[WAV]
- 群星2024《传承(太平洋影音四十五周年纪念专辑)4CD》[FLAC]
- 太平洋唱片中国轻音乐1-10全集[竹锦+影视篇+民歌篇+创作篇等]10CD[APE分轨+CUE]
- 群星《2024第一季度百度排行100首》[FLAC/分轨][2.3G]
- 证声音乐图书馆《聆听·心流·爵士 Flow Jazz》[320K/MP3][77.28MB]
- 证声音乐图书馆《聆听·心流·爵士 Flow Jazz》[FLAC/分轨][132.74MB]
- dnf手游为什么不上线了
- dnf手游韩服怎么重新转职
- 雷婷《婷婷醉歌》发烧版K2HD[正版CD低速原抓WAV+CUE]
- 西卿.1997-西北风(布袋戏精选)【金瓜石】【WAV+CUE】