本文目录一览：
- 1、开发和运维对K8S中的应用都做了什么?
- 2、Hash分区
- 3、Redis数据的过期与淘汰
2、服务发现与调度 （2）负载均衡 （3）服务自愈 （4）服务弹性扩容 （5）横向扩容 （6）存储卷挂载 总而言之，k8s可以使我们应用的部署和运维更加方便 。
3、对于开发来说，可以将更多的精力放在业务逻辑的打磨上 。总之，k8s提供了强大的自动化能力 ， 系统后期的运维难度和运维成本都 显著地降低 。1）运维难度大大降低 。
【redis教程视频百度云 redis开发与运维百度云】4、一个k8s集群往往有很多开发团队在使用，开发会部署很多pod，如果这些pod都需要存储卷，运维人员就需要天天创建pv来满足开发人员pvc绑定的需求了，太浪费人力，所以这种重复工作就被k8s中的storageClass取代了 。
5、k8s主要由以下几个核心组件：一个kubernetes集群由分布式存储etcd、控制节点controller以及服务节点Node组成 。如上图所示，Kubernetes在架构上主要由Master和Node两种类型的节点组成，这两种节点分别对应着控制节点和计算节点 。
6、运维开发 。K8s 提供了容器编排（yml） ， 资源调度，弹性伸缩，部署管理，服务发现等一系列功能，目标是让部署容器化应用简单高效 。k8s是为容器服务而生的一个可移植容器的编排管理工具 。
Hash分区常见的哈希分区规则有：节点取余分区、一致性哈希分区和虚拟槽分区 。
范围分区就是将数据表内的记录按照某个属性的取值范围进行分区 。
oraclehash分区数量不均匀的原因是数据库升级、迁移时，出现大量无效对象 。
Redis数据的过期与淘汰1、noeviction：默认策略，不淘汰数据；大部分写命令都将返回错误（DEL等少数除外） 。allkeys-lru：从所有数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰 。volatile-lru：从设置了过期时间的数据中根据 LRU 算法挑选数据淘汰。
2、值得一提的是，设置expire会消耗额外的内存 ， 所以 使用allkey-lru可以更高效地使用内存，因为这样使用的时候不需要设置过期时间 。Redis使用的并不是完全LRU算法，而是近似LRU算法 。
3、内存淘汰管理机制Memory Management 当内存占满之后，redis提供缓存淘汰机制 。
