什么是彈性伸縮（Auto Scaling）？
彈性伸縮是指 云計算平臺根據實時負載自動調整計算資源（如服務器實例、容器Pod）數量，以確保系統在高峰時保持穩定，在低谷時節省成本。
什么時候會觸發彈性伸縮？
彈性伸縮的觸發通常基于 預定義的規則，常見條件包括：
1. CPU/內存使用率（最常用）
- 示例規則：
- 如果 CPU 平均使用率 > 70% 持續 3 分鐘，自動擴容 2 臺實例。
- 如果 CPU 平均使用率 < 30% 持續 5 分鐘，自動縮容 1 臺實例。
- 適用場景：通用型業務（如Web服務、API服務）。
2. 請求量/QPS（適合流量波動大的業務）
- 示例規則：
- 如果 平均請求量 > 1000 QPS 持續 2 分鐘，擴容 3 臺實例。
- 如果 平均請求量 < 300 QPS 持續 10 分鐘，縮容 1 臺實例。
- 適用場景：電商大促、秒殺活動、突發流量。
3. 自定義監控指標（如隊列積壓、延遲）
- 示例規則：
- 如果 消息隊列積壓 > 5000 條，擴容消費者實例。
- 如果 API P99 延遲 > 500ms，擴容后端服務實例。
- 適用場景：異步任務處理、高延遲敏感業務。
4. 定時伸縮（預測性擴容）
- 示例規則：
- 每天 9:00 擴容到 20 臺實例（應對早高峰）。
- 每天 23:00 縮容到 5 臺實例（夜間低峰）。
- 適用場景：周期性流量（如辦公系統、打卡應用）。
彈性伸縮的典型工作流程
- 監控：云平臺（如 AWS Auto Scaling、K8s HPA）實時采集指標（CPU/QPS/延遲）。
- 判斷：對比預設閾值，決定是否觸發擴容/縮容。
- 執行：自動創建或銷毀實例，并注冊到負載均衡。
- 穩定：新實例加入后，流量自動均衡，系統恢復穩定。
你的 JMeter 測試如何關聯彈性伸縮？
在壓測中，你可以：
- 觀察觸發時機：
- 當 JMeter 模擬的 QPS 達到 1500 時，是否觸發擴容？
- 擴容后，TPS 是否提升（如從 200→450）？延遲是否下降？
- 驗證伸縮速度：
- 從觸發到完全擴容需要多久？（理想情況：1-3 分鐘）
- 縮容是否過于激進（可能導致短時間內再次擴容）？
- 檢查資源利用率：
- 擴容后 單實例的 CPU/內存是否下降？（說明負載被分攤）
彈性伸縮的注意事項
- 冷卻時間（Cooldown）：避免頻繁伸縮，設置合理的間隔（如 3-5 分鐘）。
- 最小/最大實例數：防止無限擴容（成本失控）或過度縮容（服務不可用）。
- 健康檢查：確保新實例啟動完成后再接收流量。
- 成本權衡：突發流量用彈性伸縮，長期高負載建議預留實例（更便宜）。
結論
在你的測試中，如果 TPS 從 200 提升到 450，同時觸發了彈性伸縮（如實例數從 10→15），說明：
- 系統吞吐能力提升（擴容成功）
- 延遲下降（新實例分攤了壓力）
- 資源占用增加是合理的（符合彈性伸縮的設計目標）
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