醉凡尘￠ World1y
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K8s---HPA弹性伸缩

一、HPA概述

1.1、HPAjieshao 

  • HPA全称Horizontal Pod Autoscaler，即水平Pod自动伸缩器，可以根据观察到的CPU、内存使用率或自定义度量标准来自动增加或者减少Pod的数量，但是HPA不适用于无法扩、缩容的对象，例如DaemonSet，通常都作用与Deployment
  • HPA控制器会定期调整RC或者Deployment的副本数，使对象数量符合用户定义规则的数量
  • 既然是通过CPU、内存等指标来自动扩、缩容Pod，那么HPA肯定是需要一个能监控这些硬件资源的组件，则例的组件有很多选择，例如metrices-server、Heapster等，这里使用metrices-server

metrices-server从api-server中获取cpu、内存使用率等监控指标

1.2、HPA伸缩过程

1、收集HPA控制下所有Pod最近的cpu使用情况（CPU utilization）
2、对比在扩容条件里记录的cpu限额（CPUUtilization）
3、调整实例数（必须要满足不超过最大/最小实例数）
4、每隔30s做一次自动扩容的判断

CPU utilization的计算方法是用cpu usage（最近一分钟的平均值，通过metrics可以直接获取到）除以cpu request（这里cpu request就是我们在创建容器时制定的cpu使用核心数）得到一个平均值，这个平均值可以理解为：平均每个Pod CPU核心的使用占比。

1.3、HPA 的工作原理

k8s中的某个Metrics Server（Heapster或自定义Metrics Server）持续采集所有Pod副本的指标数据。

HPA控制器通过Metrics Server的API（Heapster的API或聚合API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod副本数量。

当目标Pod副本数量与当前副本数量不同时，HPA控制器就访问Pod的副本控制器（Deployment 、RC或者ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作。

K8s---HPA弹性伸缩_第1张图片

总结：HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量。

1.4、指标的类型

Master的kube-controller-manager服务持续监测目标Pod的某种性能指标，以计算是否需要调整副本数量。目前k8s支持的指标类型如下。

◎　Pod资源使用率：Pod级别的性能指标，通常是一个比率值，例如CPU使用率。 
◎　Pod自定义指标：Pod级别的性能指标，通常是一个数值，例如接收的请求数量。 
◎　Object自定义指标或外部自定义指标：通常是一个数值，需要容器应用以某种方式提供，例如通过HTTP URL“/metrics”提供，或者使用外部服务提供的指标采集URL。

k8s从1.11版本开始，弃用基于Heapster组件完成Pod的CPU使用率采集的机制，全面转向基于Metrics Server完成数据采集。Metrics Server将采集到的Pod性能指标数据通过聚合API（Aggregated API）如metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io提供给HPA控制器进行查询。关于聚合API和聚合器（API Aggregator）的概念我们后面详细讲解。

1.5、扩缩容策略

通过 伸缩系数 判断是否要进行扩容或缩容。

HPA会根据获得的指标数值，应用相应的算法算出一个伸缩系数，此系数是指标的期望值与目前值的比值，如果大于1表示扩容，小于1表示缩容。

容忍度
--horizontal-pod-autoscaler-tolerance：容忍度

它允许一定范围内的使用量的不稳定，现在默认为0.1，这也是出于维护系统稳定性的考虑。

例如，设定HPA调度策略为cpu使用率高于50%触发扩容，那么只有当使用率大于55%或者小于45%才会触发伸缩活动，HPA会尽力把Pod的使用率控制在这个范围之间。

算法

具体的每次扩容或者缩容的多少Pod的算法为: 期望副本数 = ceil[当前副本数 * ( 当前指标 / 期望指标 )]

举个栗子

当前metric值是200m，期望值是100m，那么pod副本数将会翻一倍，因为 比率为 200.0 / 100.0 = 2.0；
如果当前值是 50m ，我们会将pod副本数减半，因为 50.0 / 100.0 == 0.5
如果比率接近1.0，如0.9或1.1（即容忍度是0.1），将不会进行缩放（取决于内置的全局参数容忍度，–horizontal-pod-autoscaler-tolerance，默认值为0.1）。

此外，存在几种Pod异常的情况，如下所述。

◎  Pod正在被删除（设置了删除时间戳）：将不会计入目标Pod副本数量。

◎ Pod的当前指标值无法获得：本次探测不会将这个Pod纳入目标Pod副本数量，后续的探测会被重新纳入计算范围。

◎ 如果指标类型是CPU使用率，则对于正在启动但是还未达到Ready状态的Pod，也暂时不会纳入目标副本数量范围。可以通过kube-controller-manager服务的启动参数--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay设置首次探测Pod是否Ready的延时时间，默认值为30s。另一个启动参数--horizontal-pod-autoscaler-cpuinitialization-period设置首次采集Pod的CPU使用率的延时时间。

注意：

  • 每次最大扩容pod数量不会超过当前副本数量的2倍
  • 如果某些pod的容器没有需要的的资源metrics，自动伸缩将不会根据这些metrics进行伸缩。
  • 如果指定了targetAverageValue 或者 targetAverageUtilization，currentMetricValue是所有目标pod的metric取均值。在检查容忍度和确定最终值之前，会结合参考pod是否就绪、是否丢失metrics。
  • 设置了删除时间戳的所有Pod（即处于关闭状态的Pod）和所有失败的Pod将被丢弃。

冷却和延迟机制

使用HPA管理一组副本时，有可能因为metrics动态变化而导致副本数频繁波动，这种现象叫做 “颠簸”。

想象一种场景：

当pod所需要的CPU负荷过大，从而在创建一个新pod的过程中，系统的CPU使用量可能会同样在有一个攀升的过程。所以，在每一次作出决策后的一段时间内，将不再进行扩展决策。对于扩容而言，这个时间段为3分钟，缩容为5分钟

  • -- horizontal-pod-autoscaler-downscale- delay ：这个参数用于告诉autoscaler做完缩容操作后需要等多久才能进行下一次缩容，默认值是5分钟。
  • --horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay： 这个参数用于告诉autoscaler做完扩容操作后需要等多久才能进行下一次扩容，默认值是3分钟。
  • 注意：使用者需要知道调整这个参数可能造成的影响。设置得太长，HPA对负载变化的响应也会变长；太短又会导致自动伸缩“颠簸”。

Pod延迟探测机制

如果指标类型是CPU使用率，则对于正在启动但是还未达到Ready状态的Pod，也暂时不会纳入目标副本数量范围。

  • 可以通过kube-controller-manager服务的启动参数--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay设置首次探测Pod是否Ready的延时时间，默认值为30s。
  • 另一个启动参数--horizontal-pod-autoscaler-cpuinitialization-period设置首次采集Pod的CPU使用率的延时时间。

1.6、HPA获取自定义指标（Custom Metrics）的底层实现（基于Prometheus）

Kubernetes是借助Agrregator APIServer扩展机制来实现Custom Metrics。Custom Metrics APIServer是一个提供查询Metrics指标的API服务（Prometheus的一个适配器），这个服务启动后，kubernetes会暴露一个叫custom.metrics.k8s.io的API，当请求这个URL时，请求通过Custom Metics APIServer去Prometheus里面去查询对应的指标，然后将查询结果按照特定格式返回。

二、HPA的metrics的分类

要支持最新的custom（包括external）的metrics，也需要使用新版本的HPA：autoscaling/v2beta1，里面增加四种类型的Metrics：Resource、Pods、Object、External，每种资源对应不同的场景，下面分别说明：

  • Resource支持k8s里Pod的所有系统资源（包括cpu、memory等），但是一般只会用cpu，memory因为不太敏感而且跟语言相关：大多数语言都有内存池及内置GC机制导致进程内存监控不准确。
  • Pods类型的metrics表示cpu，memory等系统资源之外且是由Pod自身提供的自定义metrics数据，比如用户可以在web服务的pod里提供一个promesheus metrics的自定义接口，里面暴露了本pod的实时QPS监控指标，这种情况下就应该在HPA里直接使用Pods类型的metrics。
  • Object类型的metrics表示监控指标不是由Pod本身的服务提供，但是可以通过k8s的其他资源Object提供metrics查询，比如ingress等，一般Object是需要汇聚关联的Deployment下的所有的pods总的指标。
  • External类型的metrics也属于自定义指标，与Pods和Object不同的是，其监控指标的来源跟k8s本身无关，metrics的数据完全取自外部的系统。

在HPA最新的版本 autoscaling/v2beta2 中又对metrics的配置和HPA扩缩容的策略做了完善，特别是对 metrics 数据的目标指标值的类型定义更通用灵活：包括AverageUtilization、AverageValue和Value，但是不是所有的类型的Metrics都支持三种目标值的，具体对应关系如下表。

HPA里的各种类型的Metrics和Metrics Target Type的对应支持关系表

Metrics Type \ Target Type AverageUtilization AverageValue Value 备注（query metrics）
Resource（pod’s cpu/memory etc.） Yes Yes No pods metrics list
Pods（pod’s other metrics） No Yes No pods metrics list
Object（k8s object） No Yes Yes object metrics
External（not k8s object） No Yes Yes external metrics list

三、HPA的使用说明

先看个最简单的HPA的定义的例子

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

从上面的例子可以看出，HPA的spec定义由三个必填部分组成：

  1. HPA控制的目标workload，即scaleTargetRef，理论上HPA可以对任意支持scale子接口（ sub-resource ）的workload做弹性伸缩，不过statefulset一般代表有状态服务，副本不可随便修改，而Job一般代表短生命周期的，所以基本可以认为HPA目前是专门控制deployment的扩缩容的（不建议直接控制RS，否则将无法滚动升级）。
  2. 弹性扩缩容的上下边界，minReplicas和maxReplicas，也就是说HPA的扩缩容也不能是漫无边际，如果计算出的副本数超过max则统一取maxReplicas，maxReplicas是为了保护k8s集群的资源被耗尽，minReplicas则相反，而且minReplicas必须不大于maxReplicas，但是也要大于0（k8s v1.16之后才放开允许Objetct和External类型的metrics的minReplicas为0，需要apiserver开启–feature-gates mapStringBool HPAScaleToZero=true），两者相等就相当于关闭了自动伸缩功能了，总的来说minReplicas和maxReplicas边界机制避免metrics数据异常导致的副本数不受控，特别是HPA在k8s最新的v1.18版本也依然是alpha特性，强烈建议大家谨慎设置这两个边界。
  3. metrics指标类型和目标值，在autoscaling/v1里只有targetCPUUtilizationPercentage，autoscaling/v2beta1开始就扩展为metrics数组了，也就是说一个HPA可以同时设置多个类型维度的metrics目标指标，如果有多个HPA 将会依次考量各个指标，然后最终HPA Controller选择一个会选择扩缩幅度最大的那个为最终扩容副本数。在最新的autoscaling/v2beta2版本的HPA中，metrics type共有4种类型：Resource、Pods、Object、External，target里则定义了metrics的目标期望值，这里target的type也有三种类型Utilization，AverageValue和 Value，不同的metrics type都只能支持部分target type（详见上面表格）
  4. 此外，在autoscaling/v2beta2的HPA的spec里还新增了一个Behavior可选结构，它是用来精确控制HPA的扩容和缩容的速度。

完整的HPA的定义可参考k8s的官方API文档。

默认HPA spec里不配置任何metrics的话k8s会默认设置cpu的Resouce，且目标类型是AverageUtilization value为80%。

四、HPA部署

4.1、HPA版本

查看HPA所有版本

[root@master C]# kubectl api-versions |grep autoscaling
autoscaling/v1			#只支持通过CPU为参考依据来改变Pod的副本数
autoscaling/v2beta1		#支持通过CPU、内存、连接数或者自定义规则为参考依据
autoscaling/v2beta2		#和v2beta1差不多

查看当前版本

[root@master C]# kubectl explain hpa
KIND:     HorizontalPodAutoscaler
VERSION:  autoscaling/v1  #可以看到使用的默认版本是v1

DESCRIPTION:
     configuration of a horizontal pod autoscaler.

FIELDS:
   apiVersion   
     APIVersion defines the versioned schema of this representation of an
     object. Servers should convert recognized schemas to the latest internal
     value, and may reject unrecognized values. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#resources

   kind 
     Kind is a string value representing the REST resource this object
     represents. Servers may infer this from the endpoint the client submits
     requests to. Cannot be updated. In CamelCase. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#types-kinds

   metadata     
     Standard object metadata. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#metadata

   spec 
     behaviour of autoscaler. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status.

   status       
     current information about the autoscaler. 
  
指定使用版本，这里并不是修改，相当于执行这条命令时，指定了下版本
 
  
[root@master C]# kubectl explain hpa --api-version=autoscaling/v2beta1
KIND:     HorizontalPodAutoscaler
VERSION:  autoscaling/v2beta1

DESCRIPTION:
     HorizontalPodAutoscaler is the configuration for a horizontal pod
     autoscaler, which automatically manages the replica count of any resource
     implementing the scale subresource based on the metrics specified.

FIELDS:
   apiVersion   
     APIVersion defines the versioned schema of this representation of an
     object. Servers should convert recognized schemas to the latest internal
     value, and may reject unrecognized values. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#resources

   kind 
     Kind is a string value representing the REST resource this object
     represents. Servers may infer this from the endpoint the client submits
     requests to. Cannot be updated. In CamelCase. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#types-kinds

   metadata     
     metadata is the standard object metadata. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#metadata

   spec 
     spec is the specification for the behaviour of the autoscaler. More info:
     https://git.k8s.io/community/contributors/devel/sig-architecture/api-conventions.md#spec-and-status.

   status       
     status is the current information about the autoscaler. 
  
4.2、 HPA部署
 
  
（1）部署metrics-server
 
  
[root@master kube-system]# kubectl top nodes  #查看节点状态，因为没有安装，所以会报错
Error from server (NotFound): the server could not find the requested resource (get services http:heapster:)

 
  
     
   
  • 编写yaml文件，注意端口和镜像
    •  
  
 
  
[root@master kube-system]# vim components-v0.5.0.yaml
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"
    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"
  name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:
  - metrics.k8s.io
  resources:
  - pods
  - nodes
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  - nodes
  - nodes/stats
  - namespaces
  - configmaps
  verbs:
  - get
  - list
  - watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: system:metrics-server
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  ports:
  - name: https
    port: 443
    protocol: TCP
    targetPort: https
  selector:
    k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      containers:
      - args:
        - --cert-dir=/tmp
        - --secure-port=4443
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
        - --kubelet-use-node-status-port
        - --metric-resolution=15s
        - --kubelet-insecure-tls
        image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/zengfengjin/metrics-server:v0.5.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /livez
            port: https
            scheme: HTTPS
          periodSeconds: 10
        name: metrics-server
        ports:
        - containerPort: 4443
          name: https
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          httpGet:
            path: /readyz
            port: https
            scheme: HTTPS
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 10
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        securityContext:
          readOnlyRootFilesystem: true
          runAsNonRoot: true
          runAsUser: 1000
        volumeMounts:
        - mountPath: /tmp
          name: tmp-dir
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
      priorityClassName: system-cluster-critical
      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:
      - emptyDir: {}
        name: tmp-dir
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:
  labels:
    k8s-app: metrics-server
  name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:
  group: metrics.k8s.io
  groupPriorityMinimum: 100
  insecureSkipTLSVerify: true
  service:
    name: metrics-server
    namespace: kube-system
  version: v1beta1
  versionPriority: 100

 
  
     
   
  • 部署
    •  
  
 
  
[root@master kube-system]# kubectl apply -f components-v0.5.0.yaml
serviceaccount/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
service/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created

#查看创建的pod
[root@master kube-system]# kubectl get pods -n kube-system| egrep 'NAME|metrics-server'
NAME                              READY   STATUS              RESTARTS   AGE
metrics-server-5944675dfb-q6cdd   0/1     ContainerCreating   0          6s

 #查看日志
[root@master kube-system]# kubectl logs metrics-server-5944675dfb-q6cdd  -n kube-system 
I0718 03:06:39.064633       1 serving.go:341] Generated self-signed cert (/tmp/apiserver.crt, /tmp/apiserver.key)
I0718 03:06:39.870097       1 configmap_cafile_content.go:202] Starting client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::client-ca-file
I0718 03:06:39.870122       1 configmap_cafile_content.go:202] Starting client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::requestheader-client-ca-file
I0718 03:06:39.870159       1 shared_informer.go:240] Waiting for caches to sync for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::client-ca-file
I0718 03:06:39.870160       1 shared_informer.go:240] Waiting for caches to sync for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::requestheader-client-ca-file
I0718 03:06:39.870105       1 requestheader_controller.go:169] Starting RequestHeaderAuthRequestController
I0718 03:06:39.871166       1 shared_informer.go:240] Waiting for caches to sync for RequestHeaderAuthRequestController
I0718 03:06:39.872804       1 dynamic_serving_content.go:130] Starting serving-cert::/tmp/apiserver.crt::/tmp/apiserver.key
I0718 03:06:39.875741       1 secure_serving.go:197] Serving securely on [::]:4443
I0718 03:06:39.876050       1 tlsconfig.go:240] Starting DynamicServingCertificateController
I0718 03:06:39.970469       1 shared_informer.go:247] Caches are synced for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::client-ca-file
I0718 03:06:39.970575       1 shared_informer.go:247] Caches are synced for client-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::requestheader-client-ca-file
I0718 03:06:39.971610       1 shared_informer.go:247] Caches are synced for RequestHeaderAuthRequestController

#如果报错的化，可以修改apiserver的yaml文件，这是k8s的yaml文件
[root@master kube-system]# vim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml

 40     - --tls-cert-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt
 41     - --tls-private-key-file=/etc/kubernetes/pki/apiserver.key
 42     - --enable-aggregator-routing=true     #添加这行
 43     image: registry.aliyuncs.com/google_containers/kube-apiserver:v1.18.0
 44     imagePullPolicy: IfNotPresent

#保存退出
[root@master kube-system]# systemctl restart kubelet  #修改后重启kubelet

#再次查看节点信息

[root@master kube-system]# kubectl top node
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
master   327m         4%     3909Mi          23%
node     148m         1%     1327Mi          8%

 
  
（2）创建Deployment
 
  
     
   
  • 这里创建一个nginx的deployment
    •  
  
 
  
[root@master test]# cat nginx.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: nginx
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.15.2
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
          requests:  #想要HPA生效，必须添加requests声明
            cpu: 200m

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    run: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
  selector:
    run: nginx

 
  
     
   
  • 访问测试
    •  
  
 
  
[root@master test]# kubectl get pods -o wide
NAME                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE   NOMINATED NODE   READINESS GATES
nginx-9cb8d65b5-tq9v4   1/1     Running   0          14m   10.244.1.22   node              
[root@master test]# kubectl get svc nginx
NAME    TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
nginx   ClusterIP   172.16.169.27           80/TCP    15m
[root@master test]# kubectl describe svc nginx
Name:              nginx
Namespace:         default
Labels:            run=nginx
Annotations:       Selector:  run=nginx
Type:              ClusterIP
IP:                172.16.169.27
Port:                80/TCP
TargetPort:        80/TCP
Endpoints:         10.244.1.22:80
Session Affinity:  None
Events:            
[root@node test]# curl 172.16.169.27  #访问成功



Welcome to nginx!




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（3）基于CPU创建HPA
 
  
#创建一个cpu利用率达到20，最大10个pod，最小1个，这里没有指定版本所以默认是v1版本，而v1版本只能以CPU为标准
[root@master test]# kubectl autoscale deployment nginx --cpu-percent=20 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/nginx autoscaled

#TARGETS可以看到使用率
[root@master test]# kubectl get hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   0%/20%    1         10        1          86s

#创建一个测试pod增加负载，访问地址要和pod的svc地址相同
[root@master ~]# kubectl  run busybox -it --image=busybox -- /bin/sh -c 'while true; do wget -q -O- http://10.244.1.22; done'


#过一分钟后看hap的使用率，REPLICAS是当前pod的数量
[root@master test]# kubectl get hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   27%/20%   1         10        5          54m

[root@master test]# kubectl get pods   #再看pod数量，发现已经增加到了5个
NAME                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
bustbox                 1/1     Running   0          119s
nginx-9cb8d65b5-24dg2   1/1     Running   0          57s
nginx-9cb8d65b5-c6n98   1/1     Running   0          87s
nginx-9cb8d65b5-ksjzv   1/1     Running   0          57s
nginx-9cb8d65b5-n77fm   1/1     Running   0          87s
nginx-9cb8d65b5-tq9v4   1/1     Running   0          84m
[root@master test]# kubectl get deployments.apps
NAME    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx   5/5     5            5           84m


#此时，停止压测，过好几分钟后再次查看pod数量和使用率
[root@master test]# kubectl delete pod busybox  #终止后，删除pod
[root@master test]# kubectl get hpa  #虽然使用率已经降到0了，但是可以看到当前REPLICAS的数量还5，这个需要等一会就会缩容
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   0%/20%    1         10        5          58m

#过了几分钟后，可以看到pod数量已经回到了1
[root@master test]# kubectl get hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   0%/20%    1         10        1          64m  
[root@master test]# kubectl get pods
NAME                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-9cb8d65b5-tq9v4   1/1     Running   0          95m

 
  
（4）基于内存创建的HPA
 
  
#先把上面创建的资源删除
[root@master test]# kubectl delete horizontalpodautoscalers.autoscaling  nginx
horizontalpodautoscaler.autoscaling "nginx" deleted
[root@master test]# kubectl delete -f nginx.yaml
deployment.apps "nginx" deleted
service "nginx" deleted

 
  
     
   
  • 重新编写yaml文件
    •  
  
 
  
[root@master test]# cat nginx.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: nginx
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.15.2
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 60Mi
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 25Mi

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  labels:
    run: nginx
spec:
  ports:
  - port: 80
  selector:
    run: nginx

[root@master test]# kubectl apply -f nginx.yaml
deployment.apps/nginx created
service/nginx created

 
  
     
   
  • 创建HPA
    •  
  
 
  
[root@master test]# vim hpa-nginx.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta1  #上面的hpa版本有提到过，使用基于内存的hpa需要换个版本
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  maxReplicas: 10  #1-10的pod数量限制
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:               #指定使用hpa的资源对象，版本、类型、名称要和上面创建的相同
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      targetAverageUtilization: 50   #限制%50的内存

 
  
[root@master test]# kubectl apply -f hpa-nginx.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/nginx-hpa created
[root@master test]# kubectl get hpa
NAME        REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx-hpa   Deployment/nginx   7%/50%    1         10        1          59s

 
  
     
   
  • 更换终端进行测试
    •  
  
 
  
#在pod中执行命令，增加内存负载
[root@master ~]# kubectl exec -it nginx-78f4944bb8-2rz7j -- /bin/sh -c 'dd if=/dev/zero of=/tmp/file1'

 
  
     
   
  • 等待负载上去，然后查看pod数量与内存使用率
    •  
  
 
  
[root@master test]# kubectl get hpa
NAME        REFERENCE          TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx-hpa   Deployment/nginx   137%/50%   1         10        1          12m
[root@master test]# kubectl get hpa
NAME        REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx-hpa   Deployment/nginx   14%/50%   1         10        3          12m
[root@master test]# kubectl get pods
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-78f4944bb8-2rz7j   1/1     Running   0          21m
nginx-78f4944bb8-bxh78   1/1     Running   0          34s
nginx-78f4944bb8-g8w2h   1/1     Running   0          34s
#与CPU相同，内存上去了也会自动创建pod

 
  
 
  
 
  
 
  
 
  

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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                        道不贱卖，法不轻传
kubernetskubernetes容器云原生
                        
    一、引言在当今数字化的浪潮中，Kubernetes如同一艘强大的航船，引领着容器化应用的部署与管理。它以其卓越的灵活性、可扩展性和可靠性，成为众多企业和开发者的首选。然而，要真正发挥Kubernetes的强大威力，仅仅掌握基本操作是远远不够的。本文将带你深入探索Kubernetes使用过程中的奇技妙法，为你开启一段优雅的容器编排之旅。二、高级资源管理之精妙艺术1.资源配额与限制：雕琢资源之美•Ku
    
                    
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  • Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作
                        安顾里
Prometheus监控类大数据kubernetes运维linux
                        
    海阔凭鱼跃，天高任鸟飞Prometheus官网：https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro
    
                    
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  • Ansible架构介绍与安装
                        2401_86637445
ansible架构
                        
    一、介绍Ansible什么是Ansible?Ansible是一款自动化运维工具，其主要功能是帮助运维实现IT工作的自动化、降低人为操作失误、提高业务自动化率、提升运维工作效率。实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansiblepuppetsaltstack主流的三种。ansible自动化运维工具被红帽收购阿里巴巴在用saltstackpython开发。无客户端，只需安装SSH、P
    
                    
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  • 【K8S】kubernetes集群架构与组件
                        奇奇怪怪^
云LinuxIT运维服务器linux
                        
    文章目录【K8S】kubernetes集群架构与组件kubernetes组件**master组件**node组件整体流程POD终止过程【K8S】kubernetes集群架构与组件kubernetes组件K8S是属于主从设备模型(Master-slave架构)，即有Master节点负责集群的调度、管理和运维，Slave节点是集群中的运算工作负载节点在K8S中，主节点一般被称为Master节点，而从节
    
                    
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  • K8S学习笔记02——K8S组件
                        沉淅尘
#Docker#K8Skubernetes
                        
    Kubernetes组件一、控制平面组件（ControlPlaneComponents）(1)kube-apiserver(2)etcd(3)kube-scheduler(4)kube-controller-manager(5)cloud-controller-manager二、Node组件1.kubelet2.kube-proxy3.容器运行时（ContainerRuntime）三、插件（Add
    
                    
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  • Kubernetes——组件
                        窒息う
Kuberneteskubernetes容器
                        
    文章目录K8S的优势核心架构角色与功能集群图例K8S的优势能管理大量跨主机容器快速部署应用快速扩展应用无缝对接新的应用节省资源，优化硬件资源的使用核心架构master（管理节点）node（计算节点）images（镜像节点）角色与功能Master功能提供集群的控制对集群进行全局决策检测和响应集群事件Master节点核心组件APIServer是整个系统的对外接口，提供客户端和其他组件调用后端元数据存储
    
                    
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  • Spring Boot实现多租户架构
                        spring_root
springboot架构后端
                        
    一、概述1什么是多租户架构？多租户架构是指在一个应用中支持多个租户（Tenant）同时访问，每个租户拥有独立的资源和数据，并且彼此之间完全隔离。通俗来说，多租户就是把一个应用按照客户的需求“分割”成多个独立的实例，每个实例互不干扰。2多租户架构的优势更好地满足不同租户的个性化需求。可以降低运维成本，减少硬件、网络等基础设施的投入。节约开发成本，通过复用代码，快速上线新的租户实例。增强了系统的可扩展
    
                    
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  • Kubernetes组件
                        汉只只
网络docker大数据分布式hadoop
                        
    Kubernetes核心组件Kubernetes定义了一组构建块，它们可以共同提供部署、维护和扩展应用程序的机制。组成Kubernetes的组件设计为松耦合和可扩展的，这样可以满足多种不同的工作负载。可扩展性在很大程度上由KubernetesAPI提供——它被作为扩展的内部组件以及Kubernetes上运行的容器等使用。Kubernetes主要由以下几个核心组件组成：etcd保存了整个集群的状态；
    
                    
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  • 【Linux 从基础到进阶】Kubernetes 集群搭建与管理
                        爱技术的小伙子
Linux从基础到进阶linuxkubernetes运维
                        
    Kubernetes集群搭建与管理Kubernetes（简称K8s）是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它提供了容器编排功能，能够管理大量的容器实例，并支持应用的自动扩展、高可用性和自愈能力。本文将详细介绍如何在CentOS和Ubuntu系统上安装和配置Kubernetes集群，并讲解Kubernetes的基本概念和管理操作。1.Kubernetes基础概念在了解如何搭建Ku
    
                    
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  • 【Linux 从基础到进阶】Puppet配置管理工具使用
                        爱技术的小伙子
Linux从基础到进阶linuxpuppet运维
                        
    Puppet配置管理工具使用Puppet是一种开源的配置管理工具，广泛用于自动化管理和配置服务器。它通过声明式的语言定义系统状态，能够跨多台服务器实现一致性配置。Puppet对运维团队来说，是一种强大的工具，能够有效管理服务器配置并简化操作复杂性。本文将详细介绍Puppet的核心概念、安装步骤、以及如何在CentOS和Ubuntu系统上进行配置和管理。1.Puppet的核心概念在使用Puppet之
    
                    
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  • 【Kubernetes】常见面试题汇总（十三）
                        summer.335
Kuberneteskubernetes容器云原生
                        
    目录39.简述KubernetesScheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点？40.简述Kuberneteskubelet的作用？41.简述Kuberneteskubelet监控Worker节点资源是使用什么组件来实现的？39.简述KubernetesScheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点？KubernetesScheduler根据如下两种调度算法将Po
    
                    
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  • Docker 安装配置和基本命令详解以及案例示范
                        J老熊
docker容器运维面试linux
                        
    1.引言容器化技术的快速发展给软件开发和运维带来了革命性的变化，Docker作为这一领域的领军者，已经成为软件开发和部署流程中的重要工具。Docker的轻量化、快速启动和高效资源利用让开发者能够在不同的环境中实现一致的开发体验。本篇文章将详细讲解如何在CentOS系统中安装Docker，如何配置阿里云镜像加速，Docker的基本命令和语法，以及通过实际的电商交易系统案例来演示如何在Docker环境
    
                    
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  • ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
                                    lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
                                    
        同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。 
  
package asm.core;

/**
 * Created by yunshen.ljy on 2015/6/
    
                                
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  • Springmvc-权限设计
                                    bee1314
springWebjsp
                                    
     
 万丈高楼平地起。 
 
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。 
目标：  
1.实现权限的管理（CRUD）
2.实现部门管理 （CRUD)
3.实现人员的管理 （CRUD）
4.实现部门和权限
    
                                
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  • 算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题
                                    CrazyMizzz
c算法
                                    
    2.4.1 输出技巧 
#include <stdio.h> 
 
int 
main() 
{ 
 int i, n; 
 
 scanf("%d", &n); 
 for (i = 1; i <= n; i++) 
 printf("%d\n", i); 
 return 0; 
} 
 
习题2-2 水仙花数(daffodil
    
                                
    • 
                                
  • struts2中jsp自动跳转到Action
                                    麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
                                    
    1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士） 
  
2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞ ，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
    
                                
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  • php 操作webservice实例
                                    IT独行者
PHPwebservice
                                    
    首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll; 
OK 现在我们来体验webservice 
//server端 serve
    
                                
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  • Windows下使用Vagrant安装linux系统
                                    _wy_
windowsvagrant
                                    
    准备工作： 
下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/ 
下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/ 
下载需要使用的 box ： 
官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box 
还可以在 http://www.vagrantbox.es/ 
    
                                
    • 
                                
  • 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
                                    无量
clinuxchgrpchown
                                    
    本文（转）  
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/   
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157   
一、基本使用：    
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户： 
       命令
    
                                
    • 
                                
  • linux下抓包工具
                                    矮蛋蛋
linux
                                    
    原文地址： 
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html 
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888 
上面命令是抓取udp包、端口为8888 
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况 
 
13 . 列出所有的网络连接 
lsof -i 
14. 列出所有tcp 网络连接信息 
l
    
                                
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  • 我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起”
                                    alafqq
mybatis
                                    
    最近看了  
每一个用mybatis的男纸，你伤不起 
原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938 
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖； 
 
个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良； 
最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究； 
 
发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao； 
 
 
    
                                
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  • 解决java数据交换之谜
                                    百合不是茶
数据交换
                                    
    交换两个数字的方法有以下三种  ，其中第一种最常用
 
  
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {

	public static void main(String[] args) {
	int a =4;
	int b = 3;
		if(a<b){
         //  第一种交换方式
		int tmep =
    
                                
    • 
                                
  • 渐变显示
                                    bijian1013
JavaScript
                                    
    <style type="text/css">
 #wxf {
  FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
  height: 25px;
 }
</style>
    
                                
    • 
                                
  • 探索JUnit4扩展：断言语法assertThat
                                    bijian1013
java单元测试assertThat
                                    
    一.概述 
        JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
    
                                
    • 
                                
  • 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
                                    bit1129
gson
                                    
       
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象? 
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} 
  
下面的POJO类Model无法完成正确的解析： 
  
import com.google.gson.Gson;
    
                                
    • 
                                
  • 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
                                    bit1129
kafka
                                    
    1. Kafka提供了两种Consumer API 
 
 High Level Consumer API 
 Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂) 
 
在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题 
 
    
                                
    • 
                                
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等
                                    ronin47
nginx lua
                                    
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com 
Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 
location /{
    
                                
    • 
                                
  • java-归并排序
                                    bylijinnan
java
                                    
    
import java.util.Arrays;


public class MergeSort {

	
	public static void main(String[] args) {

		int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
		mergeSort(a,0,a.length-1);
		System.out.println(Arrays.to
    
                                
    • 
                                
  • Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
                                    bylijinnan
javanetty
                                    
    CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy” 
 
查看API（ 
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description） 
可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
    
                                
    • 
                                
  • Android中给Activity添加返回键
                                    hotsunshine
Activity
                                    
           
// this need android:minSdkVersion="11"
 getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
 
 
 
   
 @Override
    public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
        
    
                                
    • 
                                
  • 静态页面传参
                                    ctrain
静态
                                    
    
$(document).ready(function () {
	var request = {
		QueryString :
		function (val) {
			var uri = window.location.search;
			var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
    
                                
    • 
                                
  • Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
                                    daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
                                    
    findstr可以完成这个工作。 
     
[html]  
view plain 
copy       
 
 >findstr /s /i "string" *.*   
  
上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
    
                                
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  • 改善程序代码质量的一些技巧
                                    dcj3sjt126com
编程PHP重构
                                    
    有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：    尽量保持方法简短    尽管很多人都遵
    
                                
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  • SharedPreferences对数据的存储
                                    dcj3sjt126com

                                    
    SharedPreferences简介：                                                   &nbs
    
                                
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  • linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
                                    eksliang
bashbash shell
                                    
    转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329  
1.影响显示结果的语系变量（locale） 
 1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下： 
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"

    
                                
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  • Android零碎知识总结
                                    gqdy365
android
                                    
    1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。 
所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
    
                                
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  • HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
                                    hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
                                    
    ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
    
                                
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  • PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
                                    天梯梦
proxy
                                    
    1. php 类 
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to 
    
                                
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  • apache的math库中的回归——regression（翻译）
                                    lvdccyb
Mathapache
                                    
    这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。 
多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。 
  
数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。 
  
基本覆盖了：线代，统计，矩阵， 
最优化理论 
曲线拟合 
常微分方程 
遗传算法（GA）， 
还有3维的运算。。。 

    
                                
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  • 基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2)
                                    sunwinner
Algorithm
                                    
      
Design pattern for graph processing.  
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
    
                                
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  • 云计算平台最重要的五项技术
                                    sumapp
云计算云平台智城云
                                    
    云计算平台最重要的五项技术 
 
 
 
1、云服务器 
 
 
云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。 
 
 
特性 
 
机型丰富 
 
通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作； 
 
仅需要几分钟，根据CP
    
                                
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  • 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
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活动
                                    
    ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。  
 
 
12月试读活动回顾： 
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754 
 
 
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下： 
 
 
一等奖（两名） 
 
 
 Microhardest：http://microhardest.ite
    
                                
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