Pod、Service、Volume 和 Namespace 是 Kubernetes 集群中四大基本对象，它们能够表示系统中部署的应用、工作负载、网络和磁盘资源，共同定义了集群的状态。Kubernetes 中很多其他的资源其实只对这些基本的对象进行了组合。Pod 是 Kubernetes 集群中能够被创建和管理的最小部署单元，想要彻底和完整的了解 Kubernetes 的实现原理，我们必须要清楚
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2024-08-04 11:14:51
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K8s高可用+负载均衡集群一.K8s高可用+负载均衡集群概述二.K8s高可用+负载均衡集群部署1.pacemaker+haproxy的高可用+负载均衡部署2.k8s高可用集群部署 一.K8s高可用+负载均衡集群概述配置高可用（HA）Kubernetes集群，有以下两种可选的etcd拓扑：集群master节点与etcd节点共存，etcd也运行在控制平面节点上使用外部etcd节点，etcd节点与ma
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2023-12-17 21:42:29
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# Kubernetes 服务不均衡问题与解决
Kubernetes 是一个强大的容器调度和管理平台，它通过服务 (Service) 来实现对 Pod 的负载均衡和流量管理。然而，在某些情况下，Kubernetes 服务可能会出现流量不均衡的问题。这类问题往往会导致某些 Pod 的负载过重，而另一些 Pod 却处于空闲状态，影响整体的系统性能。本文将分析 Kubernetes 服务不均衡的原因，
1，集群容错 在集群调用失败时，dubbo提供了多种容错方案，缺省为failover重试 Failover Cluster 失败自动切换，当出现失败，重试其他服务器。 通常用于读操作，但重试会带来更长延迟，可通过retries=“2”来设置
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2024-10-15 20:19:10
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Kubernetes中的服务发现与负载均衡Kubernetes在设计之初就充分考虑了针对容器的服务发现与负载均衡机制，提供了Service资源，并通过kube-proxy配合cloud provider来适应不同的应用场景。随着kubernetes用户的激增，用户场景的不断丰富，又产生了一些新的负载均衡机制。目前，kubernetes中的负载均衡大致可以分为以下几种机制，每种机制都有其特定的应用场
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2023-10-24 09:38:32
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# 实现Kubernetes Service负载不均衡
## 引言
在Kubernetes中，Service是一种抽象，用于在一组Pod之间提供稳定的网络连接。负载均衡是Service的一项重要功能，它可以将请求均匀地分配给多个Pod实例。然而，有时候我们可能需要实现负载不均衡的情况，比如在调试过程中或者进行一些特定的测试。本文将带你了解如何在Kubernetes中实现负载不均衡的Service
原创
2023-07-22 22:07:52
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实现"kubernetes service 流量不均衡"的过程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个Kubernetes集群：首先，我们需要在云平台或本地环境上创建一个Kubernetes集群。可以使用工具如kubeadm、kops或Minikube来完成这个步骤。在创建集群的过程中，需要配置节点的数量和规格，以及网络设置等。
2. 创建一个应用：接下来，我们需要创建一个用于测试的应用。可以使
原创
2024-01-29 05:57:25
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# Kubernetes Service 负载不均衡问题解析与优化
Kubernetes（K8s）是一个开源的容器编排平台，它能够自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在Kubernetes中，Service是定义一组Pod访问策略的抽象，它允许外部访问集群内的Pod。然而，在实际使用过程中，我们可能会遇到Service负载不均衡的问题。本文将探讨这一问题的原因、解决方案，并提供代码示例。
#
原创
2024-07-29 04:34:21
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本文主要介绍了 Kubernetes 环境中的 gRPC 负载均衡具体实现。gRPC 系列相关代码见 Github1. 概述系统中多个服务间的调用用的是 gRPC 进行通信，最初没考虑到负载均衡的问题，因为用的是 Kubernetes，想的是直接用 K8s 的 Service 不就可以实现负载均衡吗。但是真正测试的时候才发现，所有流量都进入到了某一个 Pod，这时才意识到负载均衡可能出现了问题。因
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2024-05-27 15:23:12
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安装环境依赖docker-desktop >= 4.1.1kubernetes >= 1.21.5go >= 1.17protobuf >= 3.17.3istioctl >= 1.11.4下载安装 Docker Desktop ，并启动内置的 Kubernetes 集群。# 安装 Go
brew install go
# 安装 Protobuf
brew insta
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2023-05-23 13:18:43
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# Kubernetes Pod 流量分配不均的实现指南
在Kubernetes中，有时我们希望将流量不平均地分配到多个Pod上，例如为了实施A/B测试或渐进式发布。本文将详细介绍如何在Kubernetes中实现多个Pod的流量分配不均的步骤。
## 一、整体流程
实现流量不均分配的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建Deploymen
grpc一般都是内部服务调用，在k8s集群中进行服务发现和负载均衡的方式我所知道的有三种： 一、直接service nodepod方式部署，缺点就是会占用宿主机port,服务多起来，团队大起来的时候，port端口使用混乱，一不小心就冲突，服务无法访问查都查不到原因 二、使用ngxin-ingress进行服务发现和负载均衡，缺点必须配置证书，只支持https访问 三、traefik-ingress进
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2023-10-21 08:53:28
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除了可以用nocalhost 映射k8s集群中的服务到本地访问以外，还有一个更好用的工具就是kube-forwarder，推荐使用kube-forwarder，nocalhost主要作用是用于远程调试的。kube-forwarder作用：实现批量端口转发让本地能方便访问远程Kubernetes服务；在开发过程中，你很可能在kubernetets集群中部署数据库，而且没有通过kubernetes s
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2023-09-08 14:09:41
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这几天在使用MetalLB做集群的负载均衡方案，准备写几篇博客记录一下，主要有三篇：MetalLB基本内容MetalLB源码分析MetalLB实现负载均衡方案（开多个LB IP）下面进入第一篇：MetalLB基本介绍一、serviceservcie背景Kubernetes中一个应用服务会有一个或多个实例，每个实例（Pod）的IP地址由网络插件动态随机分配（Pod重启后IP地址会改变）。为屏蔽这些后
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2024-01-02 10:31:18
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标题：解决K8S集群pod流量不均衡问题
摘要：本文旨在教会刚入行的小白如何解决Kubernetes集群中pod流量不均衡的问题，并提供相应的代码示例。文章将通过表格展示整个解决流程，并对每个步骤的代码进行详细注解，帮助读者深入了解解决问题的原理和操作方法。
## 一、解决K8S集群pod流量不均衡问题的流程
下表为解决Kubernetes集群中pod流量不均衡问题的流程。本文将按照这个流程
原创
2024-01-26 12:20:03
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触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
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2024-04-25 11:26:32
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# Kubernetes 中的 Descheduler：均衡 POD 分布的利器
在 Kubernetes 管理中，一个关键的挑战就是确保 POD 的负载均衡。当 POD 分布不均时，某些节点可能会过载，而其他节点却闲置，导致资源利用不充分。为了解决这个问题，Kubernetes 引入了 Descheduler。本文将探讨 Descheduler 的工作原理以及如何利用它来优化 POD 的分布。
原创
2024-09-11 05:38:51
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# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
原创
2024-03-03 04:10:39
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Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理应用程序容器。它提供了一个强大的工具集，可以轻松管理包含数百个容器的复杂应用程序，同时还可以实现高可用性、弹性伸缩和负载均衡等功能。
在Kubernetes中，一个应用程序通常由多个Pod组成。Pod是Kubernetes的最小部署单元，它包含一个或多个相关的容器。Pod之间的流量通常由Service对象实现负
原创
2024-01-26 13:10:45
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在进行机器学习，深度学习任务时，经常会碰到数据不均衡的问题。如果数据严重失衡甚至会导致训练后的模型对任何样本都判别为训练数据中占比较多的一类。1、算法改进可以使用一些优化技巧让模型更加关注占比较少类的样本。从而使模型能专注学习此类的特征，而不是过多的关注样本数量较多的类别。例如使用focal loss。也有其他更多的解决类别不均衡的loss函数。所有之前的方法注重数据，并保持模型不变。但实际上，假
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2023-10-11 09:19:27
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