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腾讯云国际站:怎样设置自动伸缩应对流量高峰?

mhr18 2025-05-25 14:18 35 浏览 0 评论

云计算平台服务

以阿里云为例：

开通服务与创建伸缩组 ：登录阿里云控制台，找到弹性伸缩服务并开通。创建伸缩组时，选择地域与可用区，定义伸缩组内最小 / 最大实例数，绑定已有 VPC 虚拟交换机。实例模板需预装应用环境，如 Web 服务器 + 数据库连接配置等。
配置伸缩规则 ：设置扩容规则，如当 CPU 使用率 > 80% 持续 5 分钟，自动增加 2 台 ECS 实例；缩容规则如当 CPU 使用率 < 40% 持续 15 分钟，减少 1 台实例。针对可预测的流量高峰场景，还可预设定时规则，如每日 19:00 - 22:00 固定扩容至 10 台。
设置监控与告警 ：通过云监控设置多级触发机制，主选指标如 CPU 利用率、内存使用率、网络入流量，建议阈值设为 80%；辅助指标如应用层 QPS、数据库连接数等。初级告警（CPU > 70%）触发邮件通知，高级告警（CPU > 85%）直接执行扩容动作。

阿里云 RDS MySQL ：可将实例计费方式转换为 Serverless，使实例具备 CPU、内存的实时弹性能力。如果业务流量高峰发生在固定时间，可使用定时自动弹性伸缩，按预设策略定时扩容实例规格，扩容持续时间结束后自动恢复原规格。若实例类型不支持自动性能扩展功能，可手动变配扩容或回缩实例规格，或变更实例类型使其满足自动性能扩展条件。
阿里云 Redis ：实例为 Redis 开源版或 Tair（企业版）内存型、持久内存型时，可开启带宽弹性伸缩功能。系统会实时检测带宽平均使用率，达到阈值后自动增加实例带宽，流量高峰过后自动缩回带宽。适用于应对突发或计划中的流量高峰，可快速提升带宽且不会引发连接闪断，能精准识别带宽不足的数据分片或只读节点并为其升级带宽，降低成本。

部署指标收集组件 ：部署 Metrics Server 或使用 Prometheus + Adapter 来收集 CPU、内存等指标以及自定义指标，如 HTTP 请求数等，为弹性伸缩提供数据依据。
配置弹性伸缩组件 ：使用 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 自动调整 Pod 副本数量。设置 HPA 的目标值，如 CPU 利用率目标值，当实际指标偏离目标值时，HPA 自动增加或减少 Pod 副本。同时，可结合 Cluster Autoscaler 实现节点的自动伸缩，当 Pod 无法调度到现有节点时，Cluster Autoscaler 会自动增加节点；当节点闲置时，安全回收节点。
注意事项 ：设置合理的 PodDisruptionBudget，防止缩容时服务中断；有状态服务慎用 HPA，建议使用 StatefulSet + 手动伸缩；测试伸缩速度，避免因延迟导致扩容不及时；设置合理的 min/max 副本数，避免无限扩容或缩容至 0，影响服务的正常运行。