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kvm-扩缩容内存&磁盘
技术原理 5.vmware介绍&使用 6.小结 KVM（Kernel-based Virtual Machine）环境下虚拟机的扩缩容操作通常指的是调整虚拟机的资源（如CPU、内存、磁盘空间）。 这些操作可以分为两类：在线扩缩容（也称为热添加或热调整）和离线扩缩容（也称为冷调整）。 离线调整内存和cpu离线调整实际上是一样的，并不区分扩容和缩容，因为他是通过修改配置文件实现的，修改方法和修改cpu一样，具体修改方法参考kvm-扩缩容cpu #memory 是虚拟机最大内存 <memory unit='KiB'>2097152</memory> <currentMemory unit='KiB'>2097152</currentMemory> 磁盘 严格来说磁盘扩缩容并不属于 注：一般而言，我们磁盘只做扩容操作，不做缩容操作。
1.2K10编辑于 2024-11-01 - 来自专栏Linux学习
Linux磁盘精准缩容：操作详解与技巧
Linux磁盘精准缩容：操作详解与技巧引言在Linux系统管理中，有效的磁盘空间优化对于维护系统性能至关重要。 本文将深入探讨如何在Linux环境下安全地进行磁盘缩容，帮助你合理调整存储资源，确保系统高效运行。跟随本篇的步骤，一起优化你的Linux系统磁盘空间！ 磁盘缩容的理论基础磁盘缩容，即缩小磁盘分区的大小，是一个复杂但常见的运维操作。它允许管理员在不丢失数据的情况下释放或重新分配磁盘空间。然而，这一过程充满风险，错误操作可能导致数据丢失。 理解文件系统的工作原理和缩容的风险是成功缩容的关键。 ，鼓励每一个小伙伴在充分理解可能的风险后，在测试环境中尝试磁盘缩容，从而逐步提升自己的Linux系统管理能力。
1.2K20编辑于 2024-07-18 Go map缩容机制：原来这是“伪缩容”？
不少开发者会误以为“删除元素就会释放内存”，实则Go map的缩容逻辑藏着特殊设计——它并没有真正意义上的“缩容”，只有针对溢出桶的“等量扩容”优化。 缩容的触发条件 Go map不会因为元素被大量删除、负载因子过低而主动缩小哈希表容量，其“缩容”仅在一种场景下触发：溢出桶数量过多。 当溢出桶数量达到阈值时，就会触发“缩容”逻辑。 这是“伪缩容”，而非真缩容 Go map的扩缩容统一由hashGrow函数处理，但缩容和扩容的核心区别在于是否改变哈希表总容量（即hmap.B的值）： 扩容逻辑：当负载因子超过6.5（元素数＞6.5×普通桶数 缩容的执行过程：渐进式迁移 和扩容一样，缩容的数据迁移也采用“渐进式”策略，避免一次性迁移大量数据导致性能抖动。
22010编辑于 2026-01-27- 来自专栏Lcry个人博客
Centos缩容home磁盘空间到根目录下操作
背景 自己在家里老笔记搭建的CentOS7系统用来跑一些服务，前段时间通过samba共享存储把小米摄像头视频进行实时转存到笔记本上，最近发现磁盘不足了，因为我默认是挂载到根目录下的，以前安装操作系统时把所有空间分配给了 /home目录下，现在根目录的磁盘空间，又不想更改目录，所以打算把/home目录的空间腾出挂载给根目录，于是有了本篇文章。 centos 和逻辑卷 root Centos系统默认是xfs文件系统，且xfs文件系统只能扩容不能缩减，在必须缩减逻辑卷容量的前提下，需要使用 xfsdump/xfsrestore 进行备份和还原 扩缩容操作 initial dump list xfsdump: ino map phase 2: skipping (no pruning necessary) xfsdump: ino map phase 3: 752b805e20db xfsrestore: session id: 44b0f62a-7a5d-40bd-aecb-23b588e7d01f xfsrestore: media id: 9cf7c8b3-
2.7K10编辑于 2022-11-29 - 来自专栏玖叁叁
StatefulSet扩容和缩容
接下来我们将介绍StatefulSet的扩容和缩容。 缩容当我们需要减少StatefulSet的Pod数量时，可以使用以下命令：kubectl scale statefulset <statefulset-name> --replicas=<new-replica-count 如果我们要将名为web的StatefulSet的副本数量减少到2个，可以运行以下命令：kubectl scale statefulset web --replicas=2Kubernetes会按照以下顺序执行缩容的过程 删除PodKubernetes会停止要删除的Pod容器中的进程，并卸载磁盘卷。删除磁盘卷如果要删除的Pod中使用了磁盘卷，StatefulSet会在删除Pod后删除这些磁盘卷。
76320编辑于 2023-04-30 - 来自专栏院长运维开发
Kubernetes扩缩容Pod
扩容deployment控制器下的nginx-app的Pod的副本数 kubectl scale deployment nginx-app --replicas=3 缩容deployment控制器下的nginx-app kubectl scale deployment nginx-app --replicas=1 扩容执行资源清单的Pod的副本数 kubectl scale --replicas=6 -f rs.yaml 缩容执行资源清单的 Pod的副本数 kubectl scale --replicas=3 -f rs.yaml
1.3K20发布于 2020-11-27 - 来自专栏玖叁叁
Deployment扩容和缩容（一）
以下是一个手动扩容示例：apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deploymentspec: replicas: 3 selector ports: - containerPort: 80在上面的示例中，我们定义了一个名为“nginx-deployment”的Deployment对象，并将其Replicas字段设置为3。
54551编辑于 2023-04-29 - 来自专栏藏经阁
【算法基础】数组扩容、缩容
数组扩容 问题： 现有数组 int[] arr = new int[]{1,2,3,4,5,6}; ，现将数组长度扩容1倍，并将7,8,9三个数据添加到arr数组中。 将arr的值复制到新数组 arr2[i] = arr[i]; } // 3. 将arr2的指针指向arr，arr2会被垃圾回收期回收 arr = arr2; //输出：1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,0,0 } } 2. 数组缩容 问题： 现有数组 int[] arr={1,2,3,4,5,6,7}。现需删除数组中索引为4的元素。 方案1（推荐）：不创建新数组 思路： 将值前移，最后一位，置为数组默认值。 不创建新数组 int deleteIndex = 3; //注意终止条件 for (int i = deleteIndex; i < arr.length
41040编辑于 2023-03-04 - 来自专栏玖叁叁
Deployment扩容和缩容（二）
Deployment缩容操作Deployment的缩容操作也可以通过两种方式进行：手动缩容和自动缩容。手动缩容是通过更改Deployment对象的Replicas字段来实现的。 以下是一个手动缩容示例：：apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: nginx-deploymentspec: replicas: 3 containers: - name: nginx image: nginx:latest ports: - containerPort: 80要手动缩容此 自动缩容是通过Horizontal Pod Autoscaler（HPA）对象实现的。 HPA允许您定义一个指标，当该指标的值低于一定阈值时，将自动缩小Deployment。 以下是一个自动缩容示例：apiVersion: autoscaling/v2beta1kind: HorizontalPodAutoscalermetadata: name: nginx-hpaspec
55531编辑于 2023-04-29 - 来自专栏运维小路
kvm-扩缩容cpu
虚拟化，简单来说就是把一台服务器/PC电脑，虚拟成多台独立的虚拟机，每台虚拟机之间相互隔离，每个虚拟机都有自己独立的操作系统，磁盘，网络资源。 由于涉及到内容较多，这里的目录就只是以简单分类介绍和说明，不再针对单个小节进行目录列出,主要涉及的分类包括以下几个方面： 1.虚拟化介绍 2.kvm基本使用 3.kvm进阶使用(本小节属于) 4.kvm KVM（Kernel-based Virtual Machine）环境下虚拟机的扩缩容操作通常指的是调整虚拟机的资源（如CPU、内存、磁盘空间）。 这些操作可以分为两类：在线扩缩容（也称为热添加或热调整）和离线扩缩容（也称为冷调整）。 注意：缩容操作需要慎重，尤其是生产环境。 离线扩缩容 (Cold Adjusting) 离线实际上和在线一样，并不区分扩容和缩容，因为他是通过修改配置文件实现的，只是修改方式有两种而已。
89510编辑于 2024-11-01 - 来自专栏用户9090604的专栏
docker搭建Redis3主3从集群并扩缩容
3主3从Redis集群扩缩容 使用主从时需要避免主与从在同一物理机, 否则当一对主从挂机后, 对应数据不可使用 一. 构建 1. --net host --privileged=true -v /opt/redis/share/redis-node-3:/data redis --cluster-enabled yes --appendonly 10.122.1.86:6383 10.122.1.86:6384 10.122.1.86:6385 10.122.1.86:6386 --cluster-replicas 1 # 一一分配 yes 3. yes redis-cli --cluster check 10.122.1.86:6381 # 发现6387节点具有4096个槽位(原本的3个节点各均匀分配一些出来) 1. 缩容 需求: 删除主从6387和6388 1.
47430编辑于 2022-02-09 - 来自专栏对线JAVA面试
HDFS-集群扩容及缩容
目录 HDFS-集群扩容及缩容 黑名单配置步骤 应用场景 服务器间数据均衡配置 开启数据均衡命 停止数据均衡命令 需求 环境准备 服役新节点具体步骤 问题1 服务器间数据均衡 问题2 105是怎么关联到集群的 配置白名单的步骤 二次配置白名单 添加白名单 增加新服务器 服务器间数据均衡 黑名单退役旧节点 HDFS-集群扩容及缩容 添加白名单 白名单：在白名单的主机IP地址可以访问集群，对集群进行数据的存储。 </value> </property> # 分发给其他节点 [ranan@hadoop102 hadoop]$ xsync whitelist blacklist hdfs-site.xml 3. 3.1.3 [ranan@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-balancer.sh -threshold 10 对于参数 10，代表的是集群中各个节点(任意两个节点)的磁盘空间利用率相差不超过 注意：如果副本数是 3，当前服役的节点小于等于 3，是不能退役成功的，需要修改 副本数后才能退役 终止进程 stop hadoop105 datanode/nodemanager [ranan@hadoop105
1.4K10编辑于 2022-10-27 - 来自专栏玖叁叁
数组的反转、扩容与缩容
以下是使用该方法扩容数组的示例代码：int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};int[] newArr = expand(arr, 3);System.out.println(Arrays.toString (newArr)); // 输出[1, 2, 3, 4, 5, 0, 0, 0]数组缩容在Java中，可以使用以下代码将数组缩容：public static int[] shrink(int[] arr arr, 0, newArr, 0, arr.length - size); return newArr;}以上代码定义了一个shrink方法，该方法接受一个整型数组和一个整数作为参数，并将数组缩容指定的大小 以下是使用该方法缩容数组的示例代码：int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5};int[] newArr = shrink(arr, 2);System.out.println(Arrays.toString (newArr)); // 输出[1, 2, 3]
55021编辑于 2023-05-10 - 来自专栏腾讯云大数据与AI专家服务
HDFS集群缩容案例: Decommission DataNode
导语 在HDFS集群运维过程中，常会碰到因为实际业务增长低于集群创建时的预估规模；集群数据迁出,数据节点冗余较多；费用控制等原因，需要对集群进行缩容操作。 3、打开NameNode Web UI，跳转到Datanodes页面，检查要Decommission的DataNode的状态是否已更改为“Decommission In Progress”，如下图。 /rep_2.txt # 2副本文件 3、改副本数：（改之前确认一下文件内容） for hdfsfile in `cat . /rep_0.txt`; do hdfs dfs -setrep 3 $hdfsfile; done for hdfsfile in `cat . /rep_1.txt`; do hdfs dfs -setrep 3 $hdfsfile; done for hdfsfile in `cat .
6.6K81发布于 2020-10-23 - 来自专栏玖叁叁
自动扩缩容HPA实践（一）
概述在Kubernetes中，HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是一种自动扩缩容应用程序的方式，可以根据应用程序负载动态调整Pod副本数量。 示例在本示例中，我们将创建一个简单的web应用程序，并使用HPA来自动扩缩容。 使用以下命令创建Deployment和Service：kubectl apply -f nginx.yaml步骤2：创建HPA现在，我们将创建一个HPA，以根据CPU使用率自动扩缩容Deployment
89310编辑于 2023-04-30 - 来自专栏玖叁叁
自动扩缩容HPA实践（二）
步骤3：测试HPA现在，我们可以测试HPA是否按预期工作。为此，我们可以使用Apache Bench（ab）来模拟负载。
1.1K11编辑于 2023-04-30 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | OceanBase 集群扩容缩容
说明：如果要缩容，步骤如下：收缩节点 -> 发起合并 -> 修改locality -> 收缩资源池 -> 下线zone。 table_id, t3.table_Name, t3.tablegroup_id, t3.part_num, t4.partition_Id, t4.zone, t4.svr_ip, t4.role, on (t2.tenant_id = t3.tenant_id and t2.database_id = t3.database_id and t3.index_type = 0) left join gv$partition t4 on (t2.tenant_id = t4.tenant_id and (t3.table_id = t4.table_id or t3.tablegroup_id = , t3.table_name, t4.partition_Id, t4.role; 可以看到数据平衡完了，数据全部都只分布在10.186.60.85/173/174主机上。
1.5K30编辑于 2023-03-02 - 来自专栏架构专题
老板觉得冷，服务如何缩容？
有了监控系统，我们就相当于有了抓手，这措施就有一定的针对性，在缩容的进程中就多了一些掌控度。 去容器化 容器很好，但有成本。无论Namespace隔离的再好，总有运行成本。 有时候追求潮流反而尾大不掉，企业有缩容的需求，去容器化就是必须要实行的。 去微服务化 接下来，我们要把公司的业务进行单体化。把原来拆的七零八落的微服务模块给合并起来。 资源调整 当这一切完成之后，你会发现，缩容竟然也是这么的美妙。人变少了，团队好管理；机器变少了，掌控力就变强。 但16C32G也是钱啊，而且每个月都付，我们的缩容还没到极致。这时候监控系统的作用必须要体现。 退一万步讲，假如缩容之后，我们的公司还是很冷，活不了几天。我们还可以把这些单体应用开源出去，做点教程卖钱。 单体应用，用鼠标点吧点吧就能跑，学生、老板和培训机构们最喜欢了。
46520编辑于 2022-12-22 - 来自专栏数据库相关
kafka运维之broker缩容
node1 192.168.2.187 node2 192.168.2.188 node3 192.168.2.189 node4 192.168.2.190 ==== 需要摘出集群 node5 这里就大致描述下步骤： 1、将 node4 node5 kafka上面的topic数据全部迁移到node2 node3上（使用kafka-manager来做这一步） 2、依次关闭 node4 node5 上面的zk进程，每次关闭一台后都需要等1-2分钟 观察下zk集群状态是否有异常 3、依次关闭 node4 node5 上面的kafka进程，每次关闭一台后都需要等1-2分钟 观察下kafka集群状态是否有异常 4、删除node1 node2 node3 zk配置文件中关于node4 node5的相关信息 5、删除node1 node2 node3 kafka配置文件中关于node4 node5的相关信息 6
1.5K10发布于 2019-09-17 - 来自专栏k8s技术圈
优化 Kubernetes 横向扩缩容 HPA
图片来源: instagram.com/febin_raj Pod水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler, 简称HPA）可以基于 CPU/MEM 利用率自动扩缩Deployment 、StatefulSet 中的 Pod 数量，同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。 HPA Resource类型不足 默认HPA提供了Resource类型，通过CPU/MEM使用率指标（由metrics-server提供原始指标）来扩缩应用。 好在1.20版本中已经支持了ContainerResource可以配置基于某个容器的资源使用率来进行扩缩，如果是之前的版本建议使用自定义指标替换。 另外，hpa核心的扩缩算法根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例，并不适合所有场景，只使用线性增长的指标。
2.6K30发布于 2021-06-25
腾讯云开发者
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