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Kubernetes增强了应用服务的横向扩容能力，在应对线上应用服务的资源使用率在高峰和低谷的时候，我们需要能够自动去感知应用的负载变化去调整Pod的副本数量，削峰填谷，提高集群的整体资源利用率和应用的服务质量。为此，Kubernetes1.2版本中引入HorizontalPodAutoscaling(HPA),它与kubectlsc

在日志收集服务器上使用Flume（1.6）的KafkaSink将日志数据发送至Kafka，在FlumeAgent启动之后，发现每个Agent的CPU使用率都非常高，而我们需要在每台机器上启动多个FlumeAgent来收集不同类型的日志，如果每个Agent都这样，那肯定会把机器的CPU吃满了，刚开始使用jstack定位到是org.apache.flume

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最近在新发布某个项目上线时，每次重启都会收到机器的CPU使用率告警，查看对应监控，持续时长达5分钟，对于服务重启有很大风险。而该项目有非常多Consumer消费，服务启动后会有大量线程去拉取消息处理逻辑，通过多次Jstack输出线程快照发现有很多BLOCKED状态线程，此文主要记录分析BLOCKED原因。