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在Kubernetes环境中如何扩展MCP容器服务以支撑高并发AI请求？

2025-08-24

1.5 K

Kubernetes弹性扩展的三维度方案

应对高并发场景需要从三个层面进行扩展：

Horizontale Ausdehnung:
1. 修改Deployment的replicas参数（建议初始值3）
2. 配置HPA自动扩缩容：
  kubectl autoscale deployment mcp-deployment --cpu-percent=70 --min=3 --max=10
资源优化：
1. 在容器规范中设置资源请求/限制：
  resources: requests: cpu: "500m" memory: "512Mi"
2. 使用K8s拓扑分布约束均衡节点负载
流量管理：
1. 通过Ingress配置负载均衡（建议Nginx Ingress）
2. 使用Service的sessionAffinity保持会话

特别提醒：对于Claude等有状态服务，需配合PV/PVC实现持久化存储。