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3.3 自动伸缩K8S可以通过指标检查工作负载的资源需求 ， 例如CPU利用率、响应时长、内存利用率、或者其他 ， 从而判断是否需要执行伸缩 ， 垂直维度可以是更多的资源分配 ， 水平维度可以是更多的集群部署；
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K8S可以自动伸缩 ， 也具备自动修复的能力 ， 当节点故障或者应用服务异常时 ， 会被检查到 ， 可能会进行节点迁移或者重启；
四、应用案例1、服务部署在此前的实践案例中 ， 用CLI命令行和脚本文件的方式 ， 完成的部署动作 ， 而在整个流程中涉及集群的多个组件协作 ， 多次的通信和调度；
kubectl create -f pod.yaml 
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2、交互流程
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【1】CLI命令行和UI界面 ， 都是通过APIserver接口 ， 与集群内部组件交互 ， 比如上述的Pod部署操作；
【2】在APIserver收到请求之后 ， 会将序列化状态的对象写入到etcd中完成存储操作；
【3】Scheduler调度器通过监测（Watch）机制来发现集群中新创建且尚未被调度到节点上的Pod；
【4】在集群中找到一个Pod的所有可调度节点 ， 对这些可调度节点打分 ， 选出其中得分最高的节点来运行Pod ， 然后调度器将这个调度决定通知给APIserver；
【5】APIserver完成信息存储后 ， 然后通知相应节点的Kubelet；
【6】Kubelet是基于PodSpec来工作的 ， 确保这些PodSpec中描述的容器处于运行状态且运行状况良好 ， 每个PodSpec是一个描述Pod的YAML或JSON对象；
【7】Pod是可以在Kubernetes中创建和管理的、最小的可部署的计算单元 ， 包括一个或多个容器；
五、参考源码
文档仓库：https://gitee.com/cicadasmile/butte-JAVA-note脚本仓库：https://gitee.com/cicadasmile/butte-auto-parent 【K8S 核心原理分析，你学到了什么？】
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