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k8s实现高可用的论文素材

• ▪1. 基于k8s对工作负载的管理，结合Nacos的注册与发现，实现微服务架构的高可用。
• ▪2. ps：这部分素材用于微服务架构、微服务治理、可靠性设计、高可用架构、云运维都是可以的。

k8s实现高可用-理论素材

K8s中核心工作负载类型有哪些？各自的适用场景是什么？

工作负载 是 K8s 对 Pod 生命周期的抽象管理对象，核心类型如下

简述K8s中无状态应用与有状态应用的区别。

• ▪1. 无状态应用（Stateless）
• ▪• 特点 ： 没记忆、随用随丢 、所有副本一模一样。
• ▪• 数据 ：不存专属数据，或者数据存放在外部存储（MySQL/Redis）。
• ▪• 场景 ：业务微服务。重启或更换副本无影响。
• ▪2. 有状态应用（Stateful）
• ▪• 特点 ： 有记忆、认身份 、副本之间有明确分工（如主从）。 • 数据 ：需要持久化专属数据。 • 场景 ：数据库、中间件。重建需找回原数据和身份。 【正面】： 什么是K8s的滚动更新？核心配置参数 最大超出副本数(maxSurge) 和 最大不可用副本数(maxUnavailable) 的作用是什么？ 【反面】： 滚动更新 ：逐步替换旧版本 Pod， 实现服务无停机更新 。 核心配置参数： • 最大超出副本数 (maxSurge) ： • 更新期间，Pod 总数允许超过期望副本数的比例或数量。 • 例如：25%，允许临时多创建25%的Pod用于替换。 • 最大不可用副本数 (maxUnavailable) ： • 更新期间，允许不可用的 Pod 数量。 • 建议设为 0， 确保服务100%可用 。 【正面】： K8s的三种探针（Liveness, Readiness, Startup）分别有什么作用？ 【反面】： 1. 存活探针（Liveness Probe） ： • 作用 ： 故障自愈 ，检测容器是否“活着”。 • 行为 ：失败则 重启容器 （如解决死锁、卡死）。
• ▪• 特点 ： 有记忆、认身份 、副本之间有明确分工（如主从）。
• ▪• 数据 ：需要持久化专属数据。
• ▪• 场景 ：数据库、中间件。重建需找回原数据和身份。

什么是K8s的滚动更新？核心配置参数 最大超出副本数(maxSurge) 和 最大不可用副本数(maxUnavailable) 的作用是什么？

滚动更新 ：逐步替换旧版本 Pod， 实现服务无停机更新 。

• ▪• 最大超出副本数 (maxSurge)
• ▪• 更新期间，Pod 总数允许超过期望副本数的比例或数量。 • 例如：25%，允许临时多创建25%的Pod用于替换。
• ▪• 更新期间，Pod 总数允许超过期望副本数的比例或数量。
• ▪• 例如：25%，允许临时多创建25%的Pod用于替换。
• ▪• 最大不可用副本数 (maxUnavailable)
• ▪• 更新期间，允许不可用的 Pod 数量。 • 建议设为 0， 确保服务100%可用 。
• ▪• 更新期间，允许不可用的 Pod 数量。
• ▪• 建议设为 0， 确保服务100%可用 。

K8s的三种探针（Liveness, Readiness, Startup）分别有什么作用？

• ▪1. 存活探针（Liveness Probe）
• ▪• 作用 ： 故障自愈 ，检测容器是否“活着”。
• ▪• 行为 ：失败则 重启容器 （如解决死锁、卡死）。
• ▪2. 就绪探针（Readiness Probe）
• ▪• 作用 ：检测容器是否“准备好提供服务”。 • 行为 ：失败则 从 Service 中剔除 （不接收流量），用于滚动更新平滑切换。
• ▪• 作用 ：检测容器是否“准备好提供服务”。
• ▪• 行为 ：失败则 从 Service 中剔除 （不接收流量），用于滚动更新平滑切换。
• ▪3. 启动探针（Startup Probe）

• ▪• 作用 ：适配 启动慢 的应用。
• ▪• 行为 ：在成功前禁用其他探针，避免因启动超时导致误重启。

水平扩容 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）： 动态增加/减少 Pod 副本数量，也就是集群节点数量 。

使用场景：应对突发流量波动（比如秒杀场景增加 Pod的副本数，从副本数2增加到10），提升系统可靠性和资源利用率。

是 日常使用比较多 的一种的方式，核心作用是

-持续监控 Pod 的 CPU、内存（或自定义指标）使用率； -当指标超过阈值时 自动增加 Pod 数量 （扩容）； -当指标持续低于阈值时 自动减少 Pod 数量 （缩容）； -始终保证 Pod 数量在 minReplicas 和 maxReplicas 范围内， 既避免资源浪费，又保证服务可用性 。

云原生k8s之高可用-论点示例

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