k8spod数据采集？ k8s 数据库？

如何优化k8s中HPA的弹性速率

通过调整metrics-server的抓取频率，可以显著提升HPA的弹性速率，从而实现更高效的资源管理。在实践中，验证优化效果通常涉及对工作负载进行压测，并观察HPA控制器如何根据实时指标数据调整Pod数量。

在 kubernetes （K8S） 的架构中，Horizontal POD Autoscaler （HPA） 是一个关键组件，其旨在通过监控集群中的 CPU 使用情况，实现自动扩缩容，从而优化资源利用并增强系统的弹性和可用性。

为了提供更灵活的速度控制，HPA引入了behavior结构，允许用户自定义扩缩容的策略，包括周期、变化幅度和缩容冷却机制。这些策略可以在不牺牲快速响应能力的同时，确保系统的稳定性和资源的高效利用。通过配置不同的策略，用户可以根据具体业务需求调整扩展速度，实现快速响应和谨慎缩容。

应用部署 首先部署deployment，设定较小的容器配额便于观察伸缩过程。接着配置Service和ingress以进行外部压测。 压测与弹性伸缩 安装压测工具HTTP_load，准备URL列表进行测试。创建HPA规则，当Deployment的cpu使用率超过50%时，自动扩容，最大扩容10个副本。

设置缩扩容规则：例如，设置当CPU使用率达到20%时，允许从2个pod扩容到5个。验证缩扩容：执行自动更新命令后，检查Pod数量，确认已成功扩容。缩容操作通常会在负载降低后自动进行。

k8s中pod的创建开始到结束详细过程

1、K8s中Pod的创建开始到结束的详细过程包括用户提交创建请求、API Server接收并认证、Pod对象信息写入etcd、Scheduler调度Pod、Kubelet创建并运行Pod、Pod状态更新以及Pod就绪性探测。用户提交创建请求：用户通过kubectl命令行工具或其他Kubernetes API客户端提交Pod创建请求。

2、K8S首先启动新的POD S等待新的POD进入Ready状态 K8S创建Endpoint，将新的POD纳入负载均衡 K8S移除与老POD相关的endpoint，并且将老POD状态设置为Terminating，此时将不会有新的请求到达老POD 同时 K8S 会给老POD发送SIGTERM信号，并且等待 terminationGrACEPeriodSeconds 这么长的时间。

3、Terminated：容器已启动并执行，无论是正常结束还是失败，都会显示终止原因和退出代码。其次，Pod的调度阶段包括：Unschedulable：无法被调度，无匹配节点。PodscheduLED：调度中，等待分配到节点。Initialized：初始化容器已完成。ImagePullBackoff：节点下载镜像失败。Running：容器已创建并启动。

Loki日志收集系统基础使用

Loki日志收集系统的基础使用主要包括以下步骤：了解系统组件：promtail：作为日志采集客户端，负责采集、过滤日志，并推送到Loki服务器。Loki服务器：接收Promtail推送的日志数据，进行存储和管理。Grafana：数据展示工具，用于可视化展示Loki中的日志数据。

Loki日志收集系统基础使用如下：Loki系统组成：Promtail：作为日志收集的客户端，负责日志的采集、提取、过滤和匹配，并将数据批量推送到Loki。Loki：作为日志收集的服务端，接收来自Promtail的日志数据，并由多个组件组成。Grafana：用于展示日志数据的数据可视化工具。

- Loki的组成部分包括日志采集客户端Promtail，服务端Loki以及数据展示工具Grafana。- 你可以通过二进制包或安装脚本部署，或者在K8s中使用Helm工具。- 首先，添加和更新Helm仓库，然后下载并修改`values.yaml`以满足你的需求。

K8S进阶—通过HPA实现业务应用的动态扩缩容

在实际项目中，业务应用的动态扩缩容是关键需求，手动操作无法满足自动化需求。KuberneTES 提供的资源对象 Horizontal Pod Autoscaling（HPA）解决了这一问题。HPA 通过监控分析控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量，实现动态扩缩容。

HPA会自动将Pod数量扩至预设的最大值。负载降低后，缩容操作可能会在一段时间后自行进行。通过以上步骤，可以实现基于负载指标的Pod自动水平缩容和扩容，从而提高Kubernetes集群的资源利用率和响应速度。

在Kubernetes（K8S）学习的第五部分，我们将深入探讨HPA（水平Pod自动缩放器）如何根据负载指标自动调整Pod的数量。HPA的核心功能是基于CPU使用率或自定义指标实时进行Pod的扩缩容，每30秒会对metrics资源使用情况进行一次检查。

HPA的目的是在业务高峰期增加副本数，低峰期减少副本，通过监控业务繁忙指标（如CPU使用率），自动调整副本数。实现过程依赖于kubernetes的标准metrics接口，HPA控制器通过这个接口获取业务繁忙状态，然后根据预设的目标值（如期望的CPU使用率）进行扩缩容决策。

HPA详解：自动水平扩缩容机制在K8S中的应用 HPA解决的问题 自动水平扩缩容机制（HPA）是K8S中广泛使用的一种Autoscaler机制，专门针对workload的副本数进行自动调整，以应对业务负载的波动。在深入探讨HPA之前，我们先简要回顾一下K8S自动扩展的背景。

太绝了!实战带你一步步进行k8s日志收集

1、在K8s中，Pod内的应用可以直接将日志输出到标准输出或标准错误输出。Kubernetes会将这些输出自动收集并存储到节点的日志文件中，通常可以通过kubectl logs命令查看。应用输出到容器指定目录，通过filebeat收集：应用可以将日志输出到容器内的指定目录。

2、Grafana内置支持：Grafana内置了对Loki的支持，可以通过HTTP URL连接Loki。K8S日志导入：通过FluentBit将K8S日志导入到Loki，以持续提供数据。FluentBit的配置可以基于官方示例，并根据实际需求进行额外功能的添加。创建日志仪表板：自定义仪表板：由于日志的灵活性，Loki需要自定义较多的仪表板。

3、部署步骤如下：- Loki的组成部分包括日志采集客户端Promtail，服务端Loki以及数据展示工具Grafana。- 你可以通过二进制包或安装脚本部署，或者在K8s中使用Helm工具。- 首先，添加和更新Helm仓库，然后下载并修改`values.yaml`以满足你的需求。

4、Loki：接收来自Promtail的日志数据，由多个组件组成，是日志收集的服务端。（3）Grafana：广为人知的数据可视化工具，用于展示日志数据。部署 部署Loki可以通过二进制方式，或使用安装脚本分别安装Loki和Promtail。在k8s环境中，可以使用Helm部署工具进行安装。