好的，各位亲爱的程序员朋友们，大家好！我是你们的老朋友，人称“Bug终结者”的码农侠。今天，我们要聊一个在 Kubernetes (K8s) 世界里既神秘又强大的存在——Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。 HPA，顾名思义，就是水平 Pod 自动伸缩器。它能像一个勤劳的园丁，根据应用负载的大小，自动调整 Pod 的数量，让你的应用永远保持最佳状态。想象一下，你的应用就像一棵小树苗，HPA 就是那个默默浇水施肥的园丁，让它茁壮成长，迎风而立。🌳 但是，仅仅依靠 CPU 利用率和内存使用率来伸缩，就像只靠阳光和雨水来养活植物，有时难免会顾此失彼。我们需要更精细化的肥料和更专业的照料，才能让植物开出最美的花朵。🌼 因此，今天我们要深入探讨 HPA 结合自定义指标和外部指标的灵活伸缩，让你的应用在 K8s 的海洋里，乘风破浪，一帆风顺！🌊 一、HPA 的基本原理：从新手村到进阶之路 首先，让我们回顾一下 HPA 的基本原理。HPA 的工作流程可以简单概括为以下几个步骤： 监控指标： HPA 会定期从 Metrics Server 或其他指标源获取 Pod 的指标数 …
Kubernetes 自定义调度器（Custom Scheduler）开发：满足特殊业务需求
Kubernetes 自定义调度器：为你的Pod量身定制“鹊桥” 🌉 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，一个在 Kubernetes 的世界里摸爬滚打多年的老码农。今天，咱们要聊聊 Kubernetes 里的一个高级玩法——自定义调度器（Custom Scheduler）。 想象一下，Kubernetes 就像一个大型的后宫，里面住满了各种各样的 Pod，它们都等着被“皇上”（kube-scheduler）翻牌子，安排到合适的“寝宫”（Node）里去。但是，有时候皇上的眼光不咋地，总是把美女安排到偏远冷宫，把壮汉安排到绣花房，这可不行啊！这时候，就需要我们这些“红娘”出马，为这些 Pod 量身定制一个更靠谱的“鹊桥”，也就是自定义调度器。 为什么要自定义调度器？ 🤔 Kubernetes 自带的 kube-scheduler 已经很强大了，但它就像一个通用的“媒婆”，只能满足大多数情况的需求。对于一些特殊业务场景，我们需要更加精细的调度策略。以下是一些典型的应用场景： 资源感知调度： 假设你的应用需要大量的 GPU 资源，而 kube-scheduler 只知道 Node 的 …
Kubernetes 控制器模式（Controller Pattern）开发与实战：构建自定义自动化
好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Kubernetes 控制器模式开发与实战”特别节目！我是你们的老朋友，码农小李，今天咱们就来聊聊Kubernetes这片神奇土地上的“总管家”——控制器（Controller）。 准备好你们的咖啡，或者来瓶冰镇可乐，让我们一起踏上这段充满乐趣的探索之旅吧！🚀 开场白：Kubernetes，一座自动化之城 想象一下，Kubernetes就像一座高度自动化的未来城市。在这个城市里，各种应用服务就像是不同的居民，它们需要水电、交通、安全保障等等。而Kubernetes的目标，就是让这座城市能够自我管理、自我修复，永远保持最佳状态。 那么，谁来负责管理这座城市呢？答案就是我们今天要聊的“总管家”——Kubernetes控制器。 什么是Kubernetes控制器？（Controller：城市的心脏） 你可以把Kubernetes控制器想象成这座城市的心脏，它不停地跳动，监控着城市里的一切，确保一切都按照既定的规则运行。 更专业的说法是，Kubernetes控制器是一个持续运行的控制回路，它会不断地观察集群的当前状态（Current State），并将其 …
Kubernetes 中的自定义调度器开发
好嘞！各位观众老爷们，今天咱们不聊那些玄乎的分布式理论，咱们来点实在的——手把手教你打造一个 Kubernetes 的私人定制版调度器！保证让你从懵懂小白，变成调度界的一朵奇葩！ 🌸 开场白：Kubernetes 的“红娘”烦恼 话说 Kubernetes 这位老大哥，手底下管着成千上万的 Pod，就像一个拥有无数儿女的大家长。这些 Pod 们都想找到一个舒适的家（节点），但资源有限啊！这时候，就需要一个“红娘”来牵线搭桥，这个“红娘”就是 Kubernetes 的调度器 (Scheduler)。 默认的调度器就像一个经验丰富的媒婆，会根据节点的资源、Pod 的需求、亲和性、反亲和性等等条件，尽力给每个 Pod 安排一个好归宿。但问题来了，这位媒婆太“大众化”了，考虑的都是普适性的需求。 如果你想让你的 Pod 们享受更特殊的待遇，比如： 让某个 Pod 永远跑在 CPU 最强的节点上，享受 VIP 待遇！👑 让某些 Pod 只能跑在特定地区的节点上，实现“地域保护”！ 🌍 让某些 Pod 只能跑在安装了特定 GPU 驱动的节点上，发挥硬件优势！ 🚀 这个时候，你就需要一个私人定制版的 …
Kubernetes HPA 结合自定义指标实现更智能伸缩
Kubernetes HPA：让你的应用像弹簧一样伸缩自如，还要够聪明！😎 各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，一个在代码的海洋里摸爬滚打多年的老水手。今天，咱们不聊风花雪月，不谈人生理想，就来聊聊Kubernetes里一个非常实用，但又常常被大家忽略的功能——Horizontal Pod Autoscaler (HPA)，也就是水平Pod自动伸缩。 想象一下，你家的小餐馆，平时生意冷清，三五个顾客稀稀拉拉。但到了周末，人山人海，座位都快不够用了。如果餐馆老板每次都要手动增加桌椅，那得累死个人！同样的道理，咱们的应用也一样，流量高峰期需要更多资源，低谷期又浪费资源。HPA就像一个勤劳的管家，它能根据应用的负载情况，自动调整Pod的数量，让你的应用像弹簧一样，伸缩自如！ 但是！传统的HPA，往往只能根据CPU、内存等指标进行伸缩，这就像只看体重来判断一个人是否健康一样，太片面了！有时候，CPU使用率不高，但应用却已经开始卡顿了，这时候就需要自定义指标来拯救世界了！ 今天，我们就来深入探讨一下，如何将Kubernetes HPA与自定义指标相结合，打造一个真正智能化的伸缩方案，让你的 …
容器化应用性能监控工具：Prometheus Exporters 与自定义指标
好嘞，各位观众老爷们，今天咱们不上枯燥的课，咱们唠点儿实在的！今天的主题是：“容器化应用性能监控神器：Prometheus Exporters 与自定义指标”。 想象一下，你开了一家火锅店，生意红红火火。但是！问题来了：每天有多少客人？哪个菜品最受欢迎？后厨的效率咋样？如果啥都不知道，那这店迟早得关门大吉！ 容器化应用也是一样。你辛辛苦苦用 Docker 编排了一堆容器，跑着各种服务，但它们到底表现如何？CPU 占用高不高？内存够不够用？请求延迟是多少？ 如果你对这些一无所知，那就等于蒙着眼睛开车，迟早要撞墙！ 💥 所以，监控！监控！监控！重要的事情说三遍！ 监控就是你的火锅店的收银机、监控摄像头和厨师长，帮你时刻掌握全局。 Prometheus：监控界的扛把子 说到监控，就不得不提 Prometheus。这家伙可是监控界的扛把子，开源界的明星项目。 它像一个孜孜不倦的记者，定期去各个服务那里“采访”，收集各种指标数据，然后存储起来，供你随时查看和分析。 Prometheus 的优点可多了： 开源免费：省钱才是硬道理！ 💰 强大的查询语言 (PromQL)：让你像玩魔方一样玩转数据。 …
K8s 调度器扩展与自定义调度策略
各位Kubernetes世界的探险家们，早上好！我是你们今天的向导，一位在云端和代码海洋中漂流多年的老水手。今天，我们将扬帆起航，共同探索 Kubernetes 调度器扩展与自定义调度策略这片神秘而充满力量的领域。 请允许我先抛出一个灵魂拷问：你是否曾经面对过这样的场景？你的 Kubernetes 集群规模越来越大，默认的调度器就像一位兢兢业业的老管家，勤勤恳恳，但总感觉少了点个性，无法完美满足你那“刁钻”的需求，比如： 某个应用对GPU资源情有独钟，必须和特定的GPU节点“喜结良缘”； 某些应用需要极低的延迟，恨不得住在数据中心隔壁； 为了省钱，你想把任务“偷偷摸摸”地塞进那些空闲率较高的节点里。 如果你有以上种种需求，那么恭喜你，你已经走在了自定义 Kubernetes 调度策略的道路上！ 第一章： 默认调度器的爱与愁 💖💔 Kubernetes 的默认调度器，就像一位经验丰富的媒人，它会根据 Pod 的资源需求和节点的可用资源，为 Pod 找到最合适的“归宿”。它考虑的因素包括： 资源需求 (Resource Requirements): CPU、内存、GPU 等资源是硬性指标， …
虚拟机模板与自定义：加速标准化部署流程
虚拟机模板与自定义：加速标准化部署流程 (专家讲座版) 各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“码农界段子手”的Coder老王。今天咱们不聊高深的算法，也不谈玄乎的架构，就来唠唠嗑，聊聊这虚拟机部署的那些事儿。 说起虚拟机，那可是现代IT界的基石之一。无论是搞开发、搞测试，还是搞运维，谁还没跟虚拟机打过交道呢？但话说回来，每次都从零开始配置虚拟机，那感觉就像是从石头缝里蹦出个孙悟空，费时费力不说，还容易出错。想想都脑壳疼 🤕。 今天咱们就来聊聊如何利用虚拟机模板和自定义，把这令人头疼的部署流程变得像泡方便面一样简单快捷，而且还能保证口味一致！ 一、 虚拟机部署的痛点：你是不是也中枪了？ 在深入探讨解决方案之前，咱们先来扒一扒虚拟机部署过程中那些让人头疼的痛点： 重复劳动，效率低下： 每次新建虚拟机都要手动安装操作系统、配置网络、安装必要的软件，感觉时间都浪费在重复的体力劳动上。就像每天都要手动磨咖啡豆一样，时间长了，咖啡都没味儿了！ 配置不一致，埋下隐患： 手动配置容易出错，不同的虚拟机之间配置可能存在差异，导致环境不一致，为后续的开发、测试和运维埋下隐患。想象一下，开发环境 …