弹性伸缩策略：通过预设规则或自动化工具（如CloudWatch或Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler），根据实时负载动态调整资源规模。具体代码实现是

弹性伸缩策略的代码实现通常涉及到云服务商提供的API、服务管理工具或者是自定义的脚本，这里以Kubernetes（K8s）为例说明：

# 使用Helm Chart安装Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-container
        image: my-image

# 配置HorizontalPodAutoscaler
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 50
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metricName: request-latency
      targetAverageValue: "0.5s"  # 根据实际服务需求设置目标平均响应时间

这个例子中，当你创建了Deployment，并为其配置了HPA，K8s会根据`request-latency`指标的实际值动态调整副本集的数量，使其保持在1到50之间，达到预设的响应时间标准。

具体的代码实现可能会依赖于语言库，例如Kubernetes Python Client、Kubectl命令行工具或者使用云服务商提供的SDK，实际操作细节会有所不同。