突发型 cpu 密集应用应该怎样做动态扩缩容？

[marquina]

OP 打算写一个应用程序，这个程序会轮询数据库，判断是否有待执行的任务。如果有待执行任务，程序就会开始执行且跑满 CPU 。但如果任务过多的话，待执行任务会产生堆积，需要进行扩容，反之需要进行缩容以节省资源。

对于这种类型的应用，应该选择什么样的扩缩容方案？用阿里云的事件总线 + serverless 好像比较合适，但 OP 希望能方便地进行任务追踪、手工干预，所以还是更倾向于数据库方案而不是 mq 方案。

大家有啥想法吗？

[RatioPattern]

k8s 直接 scale up/ scale down

[marquina]

@RatioPattern 你指的是手动操作吗？我不清楚 k8s 的具体操作，感觉可以写个简单的脚本将这个过程自动化

[RatioPattern]

@marquina pod 镜像做好，要拉起来多少个 pod 直接 scale 几个
```
kubectl scale --replicas=5 deployment nginx-deployment
```

[julyclyde]

数据库不容易做锁，其中哪一条正在被处理，哪一条是刚加进来，很不方便
等你把这些都处理好，你又重新发明了 yet another 任务队列系统