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Prometheus与不同长期存储方案集成时的常见问题及解决指南
Prometheus是一款强大的监控和告警工具，广泛应用于现代云原生架构中。然而，随着数据量的增长，单机存储已经无法满足长期数据存储和查询的需求。这时，将Prometheus与外部长期存储方案集成成为了一种常见的解决方案。本文将深入分析P...
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如何优化Prometheus触发器的性能：减少查询频率与处理延迟
引言 在现代云原生架构中，Prometheus作为监控和告警系统的核心组件，其性能直接影响到整个系统的稳定性与响应速度。特别是当Prometheus用于触发Kubernetes的自动扩展（如KEDA）时，优化其触发器的性能显得尤为重要...
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深入分析KEDA中Prometheus触发器的实现原理
Kubernetes Event-driven Autoscaling（KEDA）是一个开源项目，旨在通过事件驱动的方式自动扩展Kubernetes的工作负载。在KEDA中，Prometheus触发器是一种强大的机制，它允许开发人员根据P...
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HPA 调优秘籍：告别频繁伸缩，稳操资源分配主动权
你好，我是老 K。在 Kubernetes (K8s) 的世界里，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 就像一位勤劳的管家，它能够根据你的应用负载情况，自动调整 Pod 的数量，从而确保你的应用既能应对流量高峰，...
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别再盲目扩缩容！K8s 自定义指标伸缩全攻略，教你精准拿捏资源利用率
“哎，集群又双叒叕告警了！CPU 飙到 90% 了，赶紧扩容！” “等等，先看看其他指标，内存才用了 50%，流量也没啥变化，是不是有啥异常？” 相信不少运维小伙伴都经历过类似的场景。在 Kubernetes（K8s）集群中，如何...
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HPA缩容不慌！一文搞懂如何监控Pod资源，稳操胜券！
嘿，老铁！我是老K，一个在Kubernetes集群里摸爬滚打多年的“老司机”。最近不少小伙伴在HPA缩容这块儿栽了跟头，要么缩容太激进，导致服务雪崩；要么缩容太慢，浪费资源。今天，老K就来跟大家聊聊，如何在HPA缩容过程中，通过监控和告警...
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在Kubernetes中有状态应用中进行高效HPA缩容的实践指南
引言 在Kubernetes中，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是一个强大的工具，用于根据资源使用情况自动扩展或缩容应用的Pod数量。然而，对于有状态应用（例如数据库、消息队列等），HPA缩容的过程更为...
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HPA 缩容那些事儿：常见问题与排查指南，告别缩容烦恼！
嗨，大家好！我是老 K，一个在云原生世界里摸爬滚打多年的老兵。今天咱们聊聊 Kubernetes 里的 HPA（Horizontal Pod Autoscaler，水平 Pod 自动伸缩）缩容问题。说实话，HPA 伸缩挺香的，能根据负载自...
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别慌！Kubernetes HPA 缩容那些事儿，以及如何优雅地应对连接池问题
嘿，老铁！Kubernetes HPA 缩容，你真的了解吗？ 作为一名合格的 Kubernetes 运维，你肯定对 HPA (Horizontal Pod Autoscaler) 不陌生。它就像一个贴心的管家，根据你的应用负载情况，自...
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Kubernetes HPA 实战：微服务连接池参数的自动调整
“喂，小 K 吗？最近上了 Kubernetes (K8s)，感觉怎么样？” “别提了，老哥。上了 K8s，感觉打开了新世界的大门，但也遇到不少坑。最近就在搞 HPA（Horizontal Pod Autoscaler），发现这玩意儿...
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在Docker和Kubernetes环境下，如何优化你的微服务数据库连接池？
嘿，哥们儿！ 咱们今天聊聊微服务里头一个挺重要，但容易被忽视的家伙——数据库连接池。 尤其是在Docker和Kubernetes这种容器化环境里，连接池的配置，那可得好好琢磨琢磨。 不然，轻则服务卡顿，重则数据库直接给你撂挑子，后果很严重...
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Java 程序员必备：深度剖析背压机制，应对高并发与大数据挑战
你好，我是老码农。在当今这个高并发、大数据时代，作为一名 Java 程序员，你是否经常面临系统性能瓶颈、服务不稳定等问题？尤其是在处理大量数据和高并发请求时，系统很容易出现卡顿、超时甚至崩溃的现象。今天，我将带你深入了解一个能够有效解决这...
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深入浅出：响应式编程中的背压机制与Java实践 (Reactor & RxJava)
你好，我是老码农，很高兴能和你一起探讨响应式编程中一个非常重要的话题——背压（Backpressure）。 在当今高并发、大数据量的应用场景下，响应式编程已经成为了主流选择之一。它能够以非阻塞的方式处理数据流，从而提高系统的吞吐量和响...
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还在用Future？Java响应式编程带你飞！
还在用Future？Java响应式编程带你飞！ 大家好，我是你们的编程老司机“代码探险家”！今天咱们聊点儿时髦的，说说Java里的响应式编程，特别是怎么用它来优雅地干掉 Future ，让你的代码在并发场景下跑得更快、更稳、更飘逸！ ...
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Java并发编程工具比较：CompletableFuture、ExecutorService与Future的深入解析
在Java并发编程中，选择合适的工具是提高程序性能和开发效率的关键。本文将深入对比 CompletableFuture 、 ExecutorService 和 Future ，帮助你更好地理解它们的适用场景、优缺点以及如何选择最适合的工具...
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Java Vector API 在图像处理中的性能较量：向量长度选哪个？
你好呀，我是老码农！ 今天咱们来聊聊Java Vector API在图像处理中的一个“小秘密”——向量长度的选择。这可是个技术活儿，直接关系到你图像处理程序的运行速度！ 作为一名对性能有极致追求的图像处理工程师，你肯定遇到过这样的...
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Java多线程性能优化：硬件配置对CPU架构与内存带宽的影响
在Java开发中，多线程技术是提升程序性能的重要手段。然而，多线程的性能并不完全取决于代码本身的优化，硬件配置尤其是CPU架构和内存带宽，也起着至关重要的作用。本文将深入分析不同硬件配置对Java多线程性能的影响，帮助你更好地理解如何通过...
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如何利用ForkJoinPool优化大数据处理与图像处理性能
在大数据与图像处理领域，性能优化是一个永恒的话题。无论是处理海量数据还是高分辨率的图像，Java提供的 ForkJoinPool 框架都能显著提升任务的执行效率。本文将结合实际业务场景，深入探讨如何通过 ForkJoinPool 优化性能...
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深入解析ForkJoinPool：工作线程的双端队列与任务窃取机制
引言 在Java并发编程中，ForkJoinPool是一个非常重要的工具，尤其适用于递归任务的并行处理。它的核心设计理念是通过分治策略将大任务拆分为小任务，并利用工作线程的双端队列和任务窃取机制来实现高效的并行计算。本文将深入探讨Fo...
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深入剖析 Java ForkJoinPool：工作窃取算法及性能对比
你好，我是你们的“并发编程小能手”！今天咱们来聊聊 Java 并发编程中的一个高级工具——ForkJoinPool。别看它名字里带个“Pool”（池），它可不是一般的线程池。ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一种特殊线程池...
