21、Kubernetes滚动更新实战指南

Kubernetes滚动更新实战指南

1. 问题与解决方案

在Kubernetes中,当运行中的复制控制器(Replication Controller,简称RC)所使用的Docker镜像或控制器规范发生更新时,如果直接删除旧的RC并创建新的RC,会导致应用不可用。而持续部署(Continuous Deployment)是DevOps和敏捷软件开发的最佳实践之一,其目标是尽量缩短新应用发布/构建与在生产环境中使用之间的前置时间。

Kubernetes提供了滚动更新机制,在更新过程中,旧版本RC的Pod会通过“优雅终止”机制逐个关闭,同时新控制器的Pod会逐个启动。“优雅终止”机制允许容器在被终止前有一段可配置的时间进行回调,以便容器能够优雅地关闭,即持久化容器的内存状态并关闭打开的连接。

滚动更新的过程如下:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A([开始]):::startend --> B(RC1有3个Pod, RC2有0个Pod):::process
    B --> C(RC1有2个Pod, RC2有1个Pod):::process
    C --> D(RC1有1个Pod, RC2有2个Pod):::process
    D --> E(RC1有0个Pod, RC2有3个Pod):::process
 
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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