标签： kubernetes

发布于

Kubernetes Java Fabric8客户端在虚拟线程下Watch事件处理阻塞导致事件丢失？SharedInformer与VirtualThreadEventHandler

好的，我们开始。 Kubernetes Java Fabric8 客户端在虚拟线程下 Watch 事件处理阻塞导致事件丢失：SharedInformer与VirtualThreadEventHandler 大家好，今天我们来深入探讨一个在使用 Kubernetes Java Fabric8 客户端时，特别是在引入虚拟线程（Virtual Threads）后，可能会遇到的一个复杂问题：Watch 事件处理阻塞导致事件丢失。我们将重点关注 SharedInformer 和我们自定义的 VirtualThreadEventHandler 结合使用时的情况，并提供详细的分析和解决方案。 问题背景 在使用 Kubernetes Java Fabric8 客户端与 Kubernetes 集群交互时，Watch 机制是一个核心功能。它允许客户端实时监听集群资源的变化，并在资源创建、更新或删除时接收到相应的事件通知。SharedInformer 是 Fabric8 客户端提供的一种高级抽象，它利用 Watch 机制，缓存集群资源的状态，并提供高效的事件处理能力。 然而，当我们将事件处理逻辑迁移到虚拟线 …

继续阅读“Kubernetes Java Fabric8客户端在虚拟线程下Watch事件处理阻塞导致事件丢失？SharedInformer与VirtualThreadEventHandler”

发布于

Kubernetes Java Operator SDK在虚拟线程下Reconcile循环CPU占用100%？Controller与VirtualThreadPerResourceExecutor

Kubernetes Java Operator SDK 与虚拟线程：Reconcile 循环 CPU 占用问题深度解析 各位开发者，大家好！今天我们来深入探讨一个在使用 Kubernetes Java Operator SDK 结合虚拟线程时，可能会遇到的一个棘手问题：Reconcile 循环 CPU 占用率达到 100%。这个问题并非偶然，而是与虚拟线程的特性以及 Operator SDK 的默认行为密切相关。我们将从根本原因入手，分析问题的触发条件，并提供一系列可行的解决方案。 1. 背景：Kubernetes Java Operator SDK 与虚拟线程的结合 Kubernetes Operator SDK 旨在简化 Kubernetes 控制器的开发过程。它提供了一套框架，帮助开发者更容易地响应 Kubernetes 资源的变更事件，并执行相应的业务逻辑，最终达到期望的状态。Java Operator SDK 是其中的一种实现，它允许我们使用 Java 语言编写 Kubernetes 控制器。 虚拟线程 (Virtual Threads) 是 Java 21 引入的一项重要 …

继续阅读“Kubernetes Java Operator SDK在虚拟线程下Reconcile循环CPU占用100%？Controller与VirtualThreadPerResourceExecutor”

发布于

JAVA 在 Kubernetes 集群中实现微服务自动伸缩的完整流程

Java 微服务在 Kubernetes 中的自动伸缩：一次深入的技术讲座 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊如何使用 Java 微服务在 Kubernetes 集群中实现自动伸缩。这是一个非常热门的话题，也是构建高可用、可扩展云原生应用的关键。我们将从理论到实践，一步步地讲解如何配置和实现自动伸缩，并分享一些最佳实践。 1. 自动伸缩的意义与 Kubernetes 的核心概念 首先，我们来明确一下自动伸缩的重要性。在微服务架构中，不同的服务承担不同的职责，它们的负载也随时间变化。手动调整服务实例的数量既耗时又容易出错。自动伸缩可以根据实际负载动态地调整服务实例的数量，从而实现以下目标： 提高资源利用率： 在负载较低时，减少实例数量，节省资源。 提升系统性能： 在负载较高时，增加实例数量，保证响应速度。 增强系统可用性： 即使部分实例故障，也能通过自动扩容来维持服务。 降低运维成本： 自动化管理，减少人工干预。 在 Kubernetes 中，自动伸缩主要依赖以下几个核心概念： Pod： Kubernetes 中最小的可部署单元，包含一个或多个容器。 Deployment： 用于管理 Po …

继续阅读“JAVA 在 Kubernetes 集群中实现微服务自动伸缩的完整流程”

发布于

Java应用中的灰度发布与蓝绿部署：基于Kubernetes的流量精细控制

Java应用灰度发布与蓝绿部署：基于Kubernetes的流量精细控制 大家好，今天我们来聊聊Java应用在Kubernetes环境下的灰度发布与蓝绿部署，重点是如何利用Kubernetes的流量控制能力实现精细化的发布过程。 1. 发布策略概述 在传统的应用发布过程中，一次性将新版本部署到所有服务器上风险较高，一旦新版本出现问题，会影响所有用户。为了降低风险，我们需要更平滑的发布策略，灰度发布和蓝绿部署就是其中两种常用的策略。 蓝绿部署 (Blue-Green Deployment): 维护两套环境，一套是正在运行的“蓝色”环境，一套是准备发布新版本的“绿色”环境。新版本先部署到绿色环境进行测试，确认无误后，将流量切换到绿色环境，蓝色环境则变成备用环境，可以在后续发布中继续使用。 灰度发布 (Canary Deployment): 将少量用户流量引流到新版本（金丝雀版本），观察新版本的运行情况，如果没有问题，逐步增加流量比例，直到所有流量都切换到新版本。 选择哪种策略取决于你的具体需求和风险承受能力。蓝绿部署切换速度快，回滚方便，但需要两倍的资源。灰度发布更加平滑，风险更小，但需要更 …

继续阅读“Java应用中的灰度发布与蓝绿部署：基于Kubernetes的流量精细控制”

发布于

Kubernetes上的Java应用资源限制：Cgroup对JVM GC行为与内存管理的影响

Kubernetes上的Java应用资源限制：Cgroup对JVM GC行为与内存管理的影响 大家好，今天我们要深入探讨一个在云原生时代非常关键的话题：Kubernetes (K8s) 上的Java应用资源限制，以及Cgroup（Control Groups）对JVM垃圾回收 (GC) 行为和内存管理的潜在影响。理解这些影响对于构建稳定、高效且具有成本效益的云原生Java应用至关重要。 1. Kubernetes资源限制与Cgroup：基础概念 在Kubernetes中，我们可以通过 resources.requests 和 resources.limits 来限制Pod的资源使用。requests 定义了Pod调度时所需的最小资源量，而 limits 则定义了Pod可以使用的最大资源量。 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-java-app spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: my-java-app template: metadata: labels: …

继续阅读“Kubernetes上的Java应用资源限制：Cgroup对JVM GC行为与内存管理的影响”

发布于

Java应用中的灰度发布与蓝绿部署：基于Kubernetes的流量控制实现

好的，没问题。 Java 应用的灰度发布与蓝绿部署：基于 Kubernetes 的流量控制实现 大家好，今天我们来聊聊 Java 应用的灰度发布和蓝绿部署，并重点探讨如何在 Kubernetes 环境下通过流量控制实现这些发布策略。 1. 发布策略概述 在软件开发生命周期中，发布是一个至关重要的环节。传统的全量发布存在一定的风险，一旦新版本出现问题，将会影响所有用户。为了降低发布风险，我们通常会采用一些更安全的发布策略，例如灰度发布和蓝绿部署。 1.1 灰度发布 (Canary Release) 灰度发布，也称为金丝雀发布，是指逐步将新版本应用推向生产环境。首先，只有一小部分用户会访问新版本，如果一切正常，再逐步扩大新版本的用户范围，直到所有用户都切换到新版本。 灰度发布的主要优点是风险可控，可以在小范围内验证新版本的稳定性和性能，及时发现并解决问题，从而避免影响到大部分用户。 1.2 蓝绿部署 (Blue-Green Deployment) 蓝绿部署是指同时维护两个相同的生产环境：蓝色环境和绿色环境。其中，蓝色环境运行的是当前版本的应用，绿色环境运行的是新版本的应用。在发布新版本时， …

继续阅读“Java应用中的灰度发布与蓝绿部署：基于Kubernetes的流量控制实现”

发布于

Kubernetes中的Java应用GC调优：容器资源限制下的堆内存精细配置

Kubernetes 中的 Java 应用 GC 调优：容器资源限制下的堆内存精细配置 大家好，今天我们来聊聊 Kubernetes 环境下 Java 应用的垃圾回收（GC）调优，特别是如何在容器资源限制下进行堆内存的精细配置。这是一个非常实际且重要的话题，因为配置不当会导致应用性能下降、频繁重启，甚至 OOMKilled。 为什么 Kubernetes 环境下的 GC 调优更具挑战性？ 在传统的部署环境中，我们可以相对自由地分配服务器资源，但 Kubernetes 限制了容器的资源，包括 CPU、内存等。这意味着我们需要在有限的资源内最大化 Java 应用的性能，GC 调优变得更加关键。 以下是一些挑战： 容器内存限制（Memory Limit）： Kubernetes 强制容器使用指定的内存限制。如果 Java 应用使用的堆内存加上非堆内存超过了这个限制，容器将被 OOMKilled。 CPU 限制（CPU Limit）： CPU 限制会影响 GC 的执行效率。如果 GC 线程被频繁地抢占，GC 暂停时间会延长。 不可预测的资源分配： 在共享的 Kubernetes 集群中，资源分 …

继续阅读“Kubernetes中的Java应用GC调优：容器资源限制下的堆内存精细配置”

发布于

Kubernetes上的Java应用部署：Liveness/Readiness探针配置与HPA自动伸缩

Kubernetes上的Java应用部署：Liveness/Readiness探针配置与HPA自动伸缩 大家好，今天我们来探讨一下在Kubernetes环境中部署Java应用时，如何配置Liveness和Readiness探针，以及如何利用Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 实现自动伸缩。这三个方面对于保证应用的稳定性和弹性至关重要。 1. 为什么需要Liveness和Readiness探针？ 在传统的应用部署中，如果应用崩溃或变得无响应，运维人员需要手动重启应用。在Kubernetes中，Liveness和Readiness探针提供了一种自动化的机制来检测这些问题并采取相应的措施。 Liveness探针 (Liveness Probe): 用于检测应用是否活着 (live)。如果Liveness探针检测失败，Kubernetes将重启Pod。这适用于应用进入死锁、内存泄漏或无法处理请求等情况。 Readiness探针 (Readiness Probe): 用于检测应用是否准备好 (ready) 接受请求。如果Readiness探针检测失败，Kubernet …

继续阅读“Kubernetes上的Java应用部署：Liveness/Readiness探针配置与HPA自动伸缩”

发布于

WordPress在Kubernetes容器环境中持久化存储与会话共享设计的复杂问题

WordPress 在 Kubernetes 容器环境中持久化存储与会话共享设计 大家好，今天我们来聊聊一个在实际生产环境中经常会遇到的问题：如何在 Kubernetes 容器环境中部署 WordPress，并实现持久化存储和会话共享。这是一个看似简单，实则包含许多复杂因素的议题。我们将会深入探讨其中的关键技术点和设计考量。 WordPress 与 Kubernetes 的挑战 WordPress 是一个基于 PHP 和 MySQL 的内容管理系统，其核心依赖于文件系统和数据库来存储网站数据。而 Kubernetes 是一个容器编排平台，它擅长管理无状态应用，但对于有状态应用，比如需要持久化存储的 WordPress，则需要额外的设计。 直接将 WordPress 部署到 Kubernetes，而不考虑持久化存储，会导致以下问题： 数据丢失： Pod 重启或重新调度会导致容器的文件系统被清除，所有上传的图片、主题和插件都会丢失。 数据库依赖： WordPress 依赖 MySQL 数据库，如果数据库也运行在容器中且没有持久化存储，同样会面临数据丢失的问题。 会话管理： 用户登录信息默认 …

继续阅读“WordPress在Kubernetes容器环境中持久化存储与会话共享设计的复杂问题”

发布于

Python在云原生架构中：探索Kubernetes、Serverless和Dask在云环境下的应用。

Python在云原生架构中：Kubernetes、Serverless与Dask的应用 大家好！今天我们来探讨Python在云原生架构中的应用，重点聚焦于Kubernetes、Serverless和Dask这三个关键领域。Python以其易学易用、生态丰富等特点，在云原生领域扮演着越来越重要的角色。我们将深入研究如何在这些平台上利用Python构建可扩展、高可用和高效的应用程序。 一、Python与Kubernetes：容器编排的利器 Kubernetes是目前最流行的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。Python可以很好地与Kubernetes集成，用于构建Operator、自动化部署流程、监控应用状态等。 1.1 Kubernetes Operator：扩展Kubernetes API Operator是Kubernetes的扩展机制，允许我们自定义资源类型（CRD）和控制器，以自动化管理复杂应用程序的生命周期。Python可以通过kopf库或kubepy库轻松构建Operator。 示例：使用kopf创建一个简单的Operator import kopf i …

继续阅读“Python在云原生架构中：探索Kubernetes、Serverless和Dask在云环境下的应用。”