14、云原生自动伸缩与事件处理技术解析

云原生自动伸缩与事件处理技术解析

1. 自动伸缩基础

自动伸缩说起来容易做起来难，尤其是从零开始伸缩时，问题会变得更加复杂。当实例数量为零时，流量由激活器（Activator）处理。一旦有流量到来且实例数量为零，激活器会触发自动伸缩器，使其将实例数量提升到零以上。在实例准备好之前，流量会被激活器暂存。

在设置自动伸缩参数时，若将稳定窗口设置为异常高或低的值，才需要调整恐慌窗口百分比。例如，若稳定窗口为一小时，可将恐慌窗口设置为 1%，这样自动伸缩器能在 36 秒内进入恐慌模式，而非 6 分钟。反之，若将稳定窗口降低到 20 秒，则可将恐慌窗口百分比提高到 25% 左右，因为 2 秒的数据量过少，可能会导致误判。

2. 恐慌阈值设置

恐慌阈值是控制恐慌行为的另一个重要参数。虽然可以使用 panic-threshold-percentage 全局设置该参数，但通常不建议这样做。不过，对于个别服务或配置，可以使用 /panicThresholdPercentage 注解进行调整。

对于有价值的工作负载，可以降低该阈值，这样即使有多个实例在运行，仍可能触发恐慌模式。虽然这会导致实例的更替更加频繁，但在某些情况下是可以接受的。而对于需求可预测且能等待的工作负载，则可以将阈值提高，以减少恐慌模式的发生。

3. 目标突发容量设置

目标突发容量（TBC）子系统主要用于确定激活器何时留在数据路径中或退出。可以使用 target-burst-capacity 全局设置该参数，也可以在服务或配置中使用 /targ