30、Kubernetes最佳实践指南

Kubernetes最佳实践指南

1. 有状态与无状态应用管理

理解有状态和无状态应用之间的差异对于有效的Kubernetes管理至关重要。无状态应用适合使用部署(Deployments)和水平自动扩缩容(HPA)进行快速扩展,而有状态应用则依赖于有状态集(StatefulSets)、持久卷(PVs)和无头服务来实现数据持久化和稳定的网络标识。妥善管理这两种类型的应用,可确保Kubernetes集群保持高效、有弹性,并能够以高可用性和性能处理各种工作负载。

2. 优雅关闭处理

2.1 问题

当Kubernetes终止一个Pod时(例如在扩缩容、更新或节点维护期间),突然关闭可能会导致以下问题:
- 数据丢失:未完成的操作可能会导致数据丢失,特别是对于有状态应用。
- 连接中断:活动连接可能会被中断,导致请求失败和用户体验下降。
- 状态不一致:应用程序或数据库可能会处于不稳定状态。
- 停机:在新Pod准备好之前快速终止旧Pod可能会导致临时的服务中断。

2.2 解决方案

优雅关闭处理确保应用程序在终止期间有时间完成任务、释放资源并关闭连接。Kubernetes通过终止宽限期、preStop钩子和就绪探针来促进这一过程。以下是优雅关闭处理的关键建议:
1. 在应用中处理SIGTERM信号
应用程序应监听Kubernetes在终止期间发送的SIGTERM信号,并实现逻辑以在关闭之前完成正在进行的任务并关闭活动连接。
示例(Node.js):


                
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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