16、深入探索OpenShift:有状态应用的管理与优化

深入探索OpenShift:有状态应用的管理与优化

1. 验证WildFly数据复制

当两个Pod成功集群后,可从OpenShift控制台删除原始Pod。操作步骤如下:
1. 打开OpenShift控制台,选择要删除的原始Pod。
2. 点击“Actions”下拉菜单,选择“Delete”。

OpenShift复制控制器(RC)会检测到Pod被删除,并自动创建一个新的Pod来确保仍有两个副本。若集群正常工作,即使最初的数据存储在已删除的Pod内存中,这些数据仍然可用。可通过在浏览器中刷新应用来再次确认。若数据丢失,需确保在 stateful - apps 项目中正确执行了 oc policy add - role - to - user 命令。若问题仍未解决,查看Pod日志以查找明显错误。

2. 直接Pod访问的其他用例

直接Pod发现和访问有多种常见用例:
- 分片数据库 :将大型数据集存储在多个小型数据库中,而非一个大型数据库。许多分片数据库的客户端和驱动程序具备智能功能,可直接访问正确的分片,无需查询或猜测数据位置。典型的分片数据库实现可能会将服务对象创建为无头服务。创建无头服务对象后,DNS可作为另一种服务发现机制,对给定无头服务的DNS查询将返回该服务中所有Pod的A记录。应用程序可实现自定义逻辑来确定要访问的Pod。
- Apache Kafka :一个快速的开源消息代理,大多数在OpenShift和其他基于Kubernetes的平台上的实现使用无头服务,使消息代理能够直

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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