34、使用 Kubernetes 部署、更新和保护应用程序

使用 Kubernetes 部署、更新和保护应用程序

1. 定义存活和就绪状态

容器编排系统(如 Kubernetes 和 Docker Swarm)让高度分布式、关键任务型应用的部署、运行和更新变得更加容易。编排引擎能自动处理许多繁琐任务,如扩缩容、确保始终维持期望状态等。但编排引擎并非无所不能,有时开发者需要向其提供一些只有自己才清楚的信息。

以一个名为服务 A 的微服务为例,当它以容器化形式运行在 Kubernetes 集群中时,Kubernetes 能确保服务定义中所需的五个实例始终运行。若有实例崩溃,Kubernetes 会迅速启动新实例以维持期望状态。然而,若实例未崩溃但不健康或尚未准备好处理请求,Kubernetes 却无法知晓,因为应用服务的健康状况超出了编排引擎的认知范围,只有开发者才清楚服务何时健康、何时不健康。

服务可能在运行,但内部状态可能因某些 bug 而损坏,也可能陷入无限循环或死锁。同样,只有开发者知道服务是否准备好工作,或者是否仍在初始化。虽然建议尽量缩短微服务的初始化阶段,但对于某些需要较长时间才能就绪的服务,这往往难以避免。初始化阶段是微服务或其他应用服务生命周期的正常部分,因此,若微服务处于初始化阶段,Kubernetes 不应尝试终止它;若微服务不健康,Kubernetes 应尽快终止并替换为新实例。

Kubernetes 引入了探针的概念,用于在编排引擎和应用开发者之间架起桥梁。Kubernetes 通过这些探针了解应用服务的内部状态,探针在每个容器内部本地执行。主要有三种探针:服务健康(存活)探针、启动探针和服务就绪探针。

2. Kubernetes 存活探针

Kubern

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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