Kubernetes水平自动扩缩容Hpa-超详细文档

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Kubernetes水平自动扩缩容Hpa-超详细文档相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

HPA全称是Horizontal Pod Autoscaler,翻译成中文是POD水平自动伸缩,以下都会用HPA代替Horizontal Pod Autoscaler,HPA可以基于CPU利用率对replication controller、deployment和replicaset中的pod数量进行自动扩缩容(除了CPU利用率也可以基于其他应程序提供的度量指标custom metrics进行自动扩缩容)。pod自动缩放不适用于无法缩放的对象,比如DaemonSets。HPA由Kubernetes API资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。控制器会周期性的获取平均CPU利用率,并与目标值相比较后来调整replication controller或deployment中的副本数量。


custom metrics详细介绍参考如下:

https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/instrumentation/custom-metrics-api.md

参考官网地址如下:

https://v1-17.docs.kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/

一、HPA工作原理

Kubernetes水平自动扩缩容Hpa-超详细文档_K8S

HPA的实现是一个控制循环,由controller manager的--horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数指定周期(默认值为15秒)。每个周期内,controller manager根据每个HorizontalPodAutoscaler定义中指定的指标查询资源利用率。controller manager可以从resource metrics API(pod 资源指标)和custom metrics API(自定义指标)获取指标。
1)对于每个pod的资源指标(如CPU),控制器从资源指标API中获取每一个 HorizontalPodAutoscaler指定的pod的指标,然后,如果设置了目标使用率,控制器获取每个pod中的容器资源使用情况,并计算资源使用率。如果使用原始值,将直接使用原始数据(不再计算百分比)。然后,控制器根据平均的资源使用率或原始值计算出缩放的比例,进而计算出目标副本数。需要注意的是,如果pod某些容器不支持资源采集,那么控制器将不会使用该pod的CPU使用率
2)如果 pod 使用自定义指标,控制器机制与资源指标类似,区别在于自定义指标只使用原始值,而不是使用率。
3)如果pod 使用对象指标和外部指标(每个指标描述一个对象信息)。这个指标将直接跟据目标设定值相比较,并生成一个上面提到的缩放比例。在autoscaling/v2beta2版本API中,这个指标也可以根据pod数量平分后再计算。通常情况下,控制器将从一系列的聚合API(metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io)中获取指标数据。metrics.k8s.io API通常由 metrics-server(需要额外启动)提供。

二、metrics server

metrics-server是一个集群范围内的资源数据集和工具,同样的,metrics-server也只是显示数据,并不提供数据存储服务,主要关注的是资源度量API的实现,比如CPU、文件描述符、内存、请求延时等指标,metric-server收集数据给k8s集群内使用,如kubectl,hpa,scheduler等

1.部署metrics-server,在k8s的master节点操作

1)通过离线方式获取镜像

需要的镜像是:

k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6和
k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.4

#### 2)metrics.yaml文件

cat metrics.yaml

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: metrics-server:system:auth-delegator
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: system:auth-delegator
subjects:

  • kind: ServiceAccount

name: metrics-server
namespace: kube-system


apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
name: metrics-server-auth-reader
namespace: kube-system
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: Role
name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:

  • kind: ServiceAccount

name: metrics-server
namespace: kube-system


apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile


apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
name: system:metrics-server
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:

  • apiGroups:
  • ""

resources:

  • pods
  • nodes
  • nodes/stats
  • namespaces

verbs:

  • get
  • list
  • watch
  • apiGroups:
  • "extensions"

resources:

  • deployments

verbs:


  • get
  • list
  • update
  • watch

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
name: system:metrics-server
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
roleRef:
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
kind: ClusterRole
name: system:metrics-server
subjects:

  • kind: ServiceAccount

name: metrics-server
namespace: kube-system


apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: metrics-server-config
namespace: kube-system
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: EnsureExists
data:
NannyConfiguration: |-
apiVersion: nannyconfig/v1alpha1
kind: NannyConfiguration


apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
labels:
k8s-app: metrics-server
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
version: v0.3.6
spec:
selector:
matchLabels:
k8s-app: metrics-server
version: v0.3.6
template:
metadata:
name: metrics-server
labels:
k8s-app: metrics-server
version: v0.3.6
annotations:
scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod:
seccomp.security.alpha.kubernetes.io/pod: docker/default
spec:
priorityClassName: system-cluster-critical
serviceAccountName: metrics-server
containers:

  • name: metrics-server

image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6
command:

  • /metrics-server
  • --metric-resolution=30s
  • --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
  • --kubelet-insecure-tls

ports:

  • containerPort: 443

name: https
protocol: TCP

  • name: metrics-server-nanny

image: k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.4
resources:
limits:
cpu: 100m
memory: 300Mi
requests:
cpu: 5m
memory: 50Mi
env:

  • name: MY_POD_NAME

valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.name

  • name: MY_POD_NAMESPACE

valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.namespace
volumeMounts:

  • name: metrics-server-config-volume

mountPath: /etc/config
command:

  • /pod_nanny
  • --config-dir=/etc/config
  • --cpu=300m
  • --extra-cpu=20m
  • --memory=200Mi
  • --extra-memory=10Mi
  • --threshold=5
  • --deployment=metrics-server
  • --container=metrics-server
  • --poll-period=300000
  • --estimator=exponential
  • --minClusterSize=2

volumes:

  • name: metrics-server-config-volume

configMap:
name: metrics-server-config
tolerations:

  • key: "CriticalAddonsOnly"

operator: "Exists"

  • key: node-role.kubernetes.io/master

effect: NoSchedule


apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: metrics-server
namespace: kube-system
labels:
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
kubernetes.io/cluster-service: "true"
kubernetes.io/name: "Metrics-server"
spec:
selector:
k8s-app: metrics-server
ports:

  • port: 443

protocol: TCP
targetPort: https


apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1beta1
kind: APIService
metadata:
name: v1beta1.metrics.k8s.io
labels:
kubernetes.io/cluster-service: "true"
addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
service:
name: metrics-server
namespace: kube-system
group: metrics.k8s.io
version: v1beta1
insecureSkipTLSVerify: true
groupPriorityMinimum: 100
versionPriority: 100

kubectl apply -f metrics.yaml

#### 3)验证metrics-server是否部署成功

kubectl get pods -n kube-system

显示如下running状态说明启动成功
![](https://s4.51cto.com/images/blog/202004/11/7a49e3abc38f0b78862531031b207cb2.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

#### 4)测试kubectl top命令

metrics-server组件安装成功之后,就可以使用kubectl top命令了

kubectl top nodes

显示如下:

NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY%
k8s-master 660m 16% 1608Mi 20%
k8s-node 348m 8% 1046Mi 28%

kubectl top pods -n kube-system
显示如下:

NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
calico-node-9wkmr 100m 26Mi
calico-node-sp5m6 162m 35Mi
coredns-6955765f44-j2xrl 8m 8Mi
coredns-6955765f44-th2sb 10m 8Mi
etcd-k8s-master 48m 44Mi
kube-apiserver-k8s-master 128m 286Mi
kube-controller-manager-k8s-master 79m 38Mi
kube-proxy-9s48h 2m 17Mi
kube-proxy-vcx2s 2m 10Mi
kube-scheduler-k8s-master 12m 15Mi
metrics-server-5cf9669fbf-jmrdx 3m 17Mi


### 三、HPA API对象

HPA的API有三个版本,通过kubectl api-versions | grep autoscal可看到

autoscaling/v1

autoscaling/v2beta1

autoscaling/v2beta2

autoscaling/v1只支持基于CPU指标的缩放;
autoscaling/v2beta1支持Resource Metrics(资源指标,如pod的CPU)和Custom Metrics(自定义指标)的缩放;
autoscaling/v2beta2支持Resource Metrics(资源指标,如pod的CPU)和Custom Metrics(自定义指标)和ExternalMetrics(额外指标)的缩放。


### 四、使用kubectl操作HPA
与其他API资源类似,kubectl也支持Pod自动伸缩。我们可以通过kubectl create命令创建一个自动伸缩对象,通过kubectl get hpa命令来获取所有自动伸缩对象,通过kubectl describe hpa命令来查看自动伸缩对象的详细信息。最后,可以使用kubectl delete hpa命令删除对象。此外,还有个简便的命令kubectl autoscale来创建自动伸缩对象。例如,命令kubectl autoscale rs foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80将会为名为foo的replication set创建一个自动伸缩对象,对象目标的CPU使用率为80%,副本数量配置为2到5之间。

### 五、多指标支持
在Kubernetes1.6+中支持基于多个指标进行缩放。你可以使用autoscaling/v2beta2 API来为HPA指定多个指标。HPA会跟据每个指标计算,并生成一个缩放建议。

### 六、自定义指标支持
自Kubernetes1.6起,HPA支持使用自定义指标。你可以使用autoscaling/v2beta2 API为HPA指定用户自定义指标。Kubernetes会通过用户自定义指标API来获取相应的指标。

### 七、测试HPA的autoscaling/v1版-基于CPU的自动扩缩容

用Deployment创建一个php-apache服务,然后利用HPA进行自动扩缩容。步骤如下:

#### 1.通过deployment创建pod,在k8s的master节点操作

#### 1)创建并运行一个php-apache服务

使用dockerfile构建一个新的镜像,在k8s的master节点构建

cat dockerfile

FROM php:5-apache
ADD index.php /var/www/html/index.php
RUN chmod a+rx index.php

cat index.php

<?php
$x = 0.0001;
for ($i = 0; $i <= 1000000;$i++)
$x += sqrt($x);

echo "OK!";
?>

docker build -t k8s.gcr.io/hpa-example:v1 .

#### 2)打包镜像

docker save -o hpa-example.tar.gz k8s.gcr.io/hpa-example:v1

#### 3)解压镜像

可以把镜像传到k8s的各个节点,docker load-i hpa-example.tar.gz进行解压

#### 4)通过deployment部署一个php-apache服务

cat php-apache.yaml

apiVersion:apps/v1
kind:Deployment
metadata:
name:php-apache
spec:
selector:
matchLabels:
run:php-apache
replicas:1
template:
metadata:
labels:
run:php-apache
spec:
containers:
-name:php-apache
image:k8s.gcr.io/hpa-example:v1
ports:
-containerPort:80
resources:
limits:
cpu:500m
requests:
cpu:200m


apiVersion: v1
kind:Service
metadata:
name:php-apache
labels:
run:php-apache
spec:
ports:
-port:80
selector:
run:php-apache

kubectl apply -f php-apache.yaml

#### 5)验证php是否部署成功

kubectl get pods

显示如下,说明php服务部署成功了

NAME READY STATUS RESTARTS AGE
php-apache-5694767d56-mmr88 1/1 Running 0 66s


#### 2.创建HPA

php-apache服务正在运行,使用kubectl autoscale创建自动缩放器,实现对php-apache这个deployment创建的pod自动扩缩容,下面的命令将会创建一个HPA,HPA将会根据CPU,内存等资源指标增加或减少副本数,创建一个可以实现如下目的的hpa:

1)让副本数维持在1-10个之间(这里副本数指的是通过deployment部署的pod的副本数)
2)将所有Pod的平均CPU使用率维持在50%(通过kubectlrun运行的每个pod如果是200毫核,这意味着平均CPU利用率为100毫核

#### 1)给上面php-apache这个deployment创建HPA

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

上面命令解释说明

kubectl autoscale deployment php-apache (php-apache表示deployment的名字) --cpu-percent=50(表示cpu使用率不超过50%) --min=1(最少一个pod)
--max=10(最多10个pod)

#### 2)验证HPA是否创建成功

kubectl get hpa

显示如下说明创建成功:
![](https://s4.51cto.com/images/blog/202004/11/7fdfbcf6dce109922ece17d74b387707.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)
<strong>注:</strong>由于我们没有向服务器发送任何请求,因此当前CPU消耗为0%(TARGET列显示了由相应的deployment控制的所有Pod的平均值)。

#### 3.压测php-apache服务,只是针对CPU做压测
启动一个容器,并将无限查询循环发送到php-apache服务(复制k8s的master节点的终端,也就是打开一个新的终端窗口):

kubectl run v1 -it --image=busybox /bin/sh

登录到容器之后,执行如下命令

while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done

在一分钟左右的时间内,我们通过执行以下命令来看到更高的CPU负载

kubectl get hpa

显示如下:
![](https://s4.51cto.com/images/blog/202004/11/b39cd87718f93549ec66ba28389b6a7e.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)
上面可以看到,CPU消耗已经达到256%,每个pod的目标cpu使用率是50%
,所以,php-apache这个deployment创建的pod副本数将调整为5个副本,为什么是5个副本,因为256/50=5
kubectl get pod
显示如下:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE
php-apache-5694767d56-b2kd7 1/1 Running 0 18s
php-apache-5694767d56-f9vzm 1/1 Running 0 2s
php-apache-5694767d56-hpgb5 1/1 Running 0 18s
php-apache-5694767d56-mmr88 1/1 Running 0 4h13m
php-apache-5694767d56-zljkd 1/1 Running 0 18s

kubectl get deployment php-apache
显示如下:

NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 5/5 5 5 2h1m

<strong>注意</strong>:可能需要几分钟来稳定副本数。由于不以任何方式控制负载量,因此最终副本数可能会与此示例不同。

#### 4.停止对php-apache服务压测,HPA会自动对php-apache这个deployment创建的pod做缩容

停止向php-apache这个服务发送查询请求,在busybox镜像创建容器的终端中,通过<Ctrl>+ C把刚才while请求停止,然后,我们将验证结果状态(大约一分钟后):

kubectl get hpa
显示如下:
![](https://s4.51cto.com/images/blog/202004/11/9cf9d2ce4b6e2a9254fb95131774f141.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

kubectl get deployment php-apache

显示如下:
![](https://s4.51cto.com/images/blog/202004/11/8ca3c9b85420582eb8f9a62572587b60.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)

通过上面可以看到,CPU利用率下降到0,因此HPA自动将副本数缩减到1。

<strong>注意:</strong>自动缩放副本可能需要几分钟。

### 八、测试HPA autoscaling/v2beta1版本-基于内存的自动扩缩容

#### 1.创建一个nginx的pod

cat nginx.yaml

apiVersion:apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name:nginx-hpa
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:

  • name: nginx

image: nginx:1.9.1
ports:

  • containerPort: 80

name: http
protocol: TCP
resources:
requests:
cpu: 0.01
memory: 25Mi
limits:
cpu: 0.05
memory: 60Mi


apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx
labels:
app: nginx
spec:
selector:
app: nginx
type: NodePort
ports:

  • name: http

protocol: TCP
port: 80
targetPort: 80
nodePort: 30080

kubectl apply -f nginx.yaml

#### 2.验证nginx是否运行

kubectl get pods

显示如下,说明nginx的pod正常运行:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-hpa-bb598885d-j4kcp 1/1 Running 0 17m

<strong>注意:</strong>nginx的pod里需要有如下字段,否则hpa会采集不到内存指标

resources:
requests:
cpu: 0.01
memory: 25Mi
limits:
cpu: 0.05
memory: 60Mi

#### 3.创建一个hpa

cat hpa-v1.yaml

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: nginx-hpa
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 1
scaleTargetRef:
apiVersion:apps/v1
kind: Deployment
name: nginx-hpa
metrics:

  • type: Resource

resource:
name: memory
targetAverageUtilization: 60

kubectl get hpa
显示如下:

NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
nginx-hpa Deployment/nginx-hpa 5%/60% 1 10 1 20s

#### 4.压测nginx的内存,hpa会对pod自动扩缩容

登录到上面通过pod创建的nginx,并生成一个文件,增加内存

kubectl exec -it nginx-hpa-bb598885d-j4kcp -- /bin/sh

压测:

dd if=/dev/zero of=/tmp/a

打开新的终端:

kubectl get hpa

显示如下:

NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
nginx-hpa Deployment/nginx-hpa 200%/60% 1 10 3 12m

上面的targets列可看到200%/60%,200%表示当前cpu使用率,60%表示所有pod的cpu使用率维持在60%,现在cpu使用率达到200%,所以pod增加到4个


kubectl get deployment

显示如下:

NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-hpa 4/4 4 4 25m

kubectl get pods

显示如下:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-hpa-bb598885d-j4kcp 1/1 Running 0 25m
nginx-hpa-bb598885d-rj5hk 1/1 Running 0 63s
nginx-hpa-bb598885d-twv9c 1/1 Running 0 18s
nginx-hpa-bb598885d-v9ft5 1/1 Running 0 63s

#### 5.取消对nginx内存的压测,hpa会对pod自动缩容
`kubectl exec -it nginx-hpa-bb598885d-j4kcp -- /bin/sh`
删除/tmp/a这个文件

rm -rf /tmp/a

kubectl get hpa

显示如下,可看到内存使用率已经降到5%:

NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
nginx-hpa Deployment/nginx-hpa 5%/60% 1 10 1 26m

kubectl get deployment
显示如下,deployment的pod又恢复到1个了:

NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-hpa 1/1 1 1 38m

### 九、基于多项指标和自定义指标的自动缩放

可以通过使用autoscaling/v2beta2 API版本来介绍在自动缩放php-apache这个deployment时使用的其他度量指标(metrics)。

#### 获取autoscaling/v2beta2 API版本HPA的yaml文件
kubectl get hpa.v2beta2.autoscaling -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml
在编辑器打开文件/tmp/hpa-v2.yaml,删除掉一些不需要要的字段,可看到如下yaml

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
namespace: default
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:

  • type: Resource

resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50
status:
observedGeneration: 1
lastScaleTime: <some-time>
currentReplicas: 1
desiredReplicas: 1
currentMetrics:

  • type: Resource

resource:
name: cpu
current:
averageUtilization: 0
averageValue: 0

targetCPUUtilizationPercentage字段由metrics所取代,CPU利用率这个度量指标是一个resource metric(资源度量指标),因为它表示容器上指定资源的百分比。 除CPU外,你还可以指定其他资源度量指标。默认情况下,目前唯一支持的其他资源度量指标为内存。只要metrics.k8s.io API存在,这些资源度量指标就是可用的,并且他们不会在不同的Kubernetes集群中改变名称。你还可以指定资源度量指标使用绝对数值,而不是百分比,你需要将target类型AverageUtilization替换成AverageValue,同时将target.averageUtilization替换成target.averageValue并设定相应的值。还有两种其他类型的度量指标,他们被认为是*custom metrics*(自定义度量指标): 即Pod度量指标和对象度量指标(pod metrics and object metrics)。这些度量指标可能具有特定于集群的名称,并且需要更高级的集群监控设置。第一种可选的度量指标类型是Pod度量指标。这些指标从某一方面描述了Pod,在不同Pod之间进行平均,并通过与一个目标值比对来确定副本的数量。它们的工作方式与资源度量指标非常相像,差别是它们仅支持target类型为AverageValue。

Pod 度量指标通过如下代码块定义

type: Pods
pods:
metric:
name: packets-per-second
target:
type: AverageValue
averageValue: 1k

第二种可选的度量指标类型是对象度量指标。相对于描述Pod,这些度量指标用于描述一个在相同名字空间(namespace)中的其他对象。请注意这些度量指标用于描述这些对象,并非从对象中获取。对象度量指标支持的target类型包括Value和AverageValue。如果是Value类型,target值将直接与API返回的度量指标比较,而AverageValue类型,API返回的度量指标将按照Pod数量拆分,然后再与target值比较。下面的YAML文件展示了一个表示requests-per-second的度量指标。

type: Object
object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
name: main-route
target:
type: Value
value: 2k

如果你指定了多个上述类型的度量指标,HorizontalPodAutoscaler将会依次考量各个指标。HorizontalPodAutoscaler将会计算每一个指标所提议的副本数量,然后最终选择一个最高值。比如,如果你的监控系统能够提供网络流量数据,你可以通过kubectl edit命令将上述Horizontal Pod Autoscaler的定义更改为:

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
namespace: default
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:

  • type: Resource

resource:
name: cpu
target:
type: AverageUtilization
averageUtilization: 50

  • type: Pods

pods:
metric:
name: packets-per-second
targetAverageValue: 1k

  • type: Object

object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
name: main-route
target:
kind: Value
value: 10k
status:
observedGeneration: 1
lastScaleTime: <some-time>
currentReplicas: 1
desiredReplicas: 1
currentMetrics:

  • type: Resource

resource:
name: cpu
current:
averageUtilization: 0
averageValue: 0

  • type: Object

object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
name: main-route
current:
value: 10k

然后,你的HorizontalPodAutoscaler将会尝试确保每个Pod的CPU利用率在50%以内,每秒能够服务1000个数据包请求,并确保所有在Ingress后的Pod每秒能够服务的请求总数达到10000个。

### 十、在更多指定指标下的自动伸缩
许多度量管道允许你通过名称或附加的_labels_来描述度量指标。对于所有非资源类型度量指标(pod、object和后面将介绍的external),可以额外指定一个标签选择器。例如,如果你希望收集包含verb标签的http_requests度量指标, 你可以在GET请求中指定需要的度量指标,如下所示:

type:Object
object:
metric:
name:​​http_requests​

selector:​​verb=GET​

这个选择器使用与Kubernetes标签选择器相同的语法。如果名称和标签选择器匹配到多个系列,监测管道会决定如何将多个系列合并成单个值。选择器是附加的,它不会选择目标以外的对象(类型为Pods的目标和类型为Object的目标)。

### 十一、基于kubernetes对象以外的度量指标自动扩缩容
运行在Kubernetes上的应用程序可能需要基于与Kubernetes集群中的任何对象没有明显关系的度量指标进行自动伸缩,例如那些描述不在Kubernetes任何namespaces服务的度量指标。使用外部的度量指标,需要了解你使用的监控系统,相关的设置与使用自定义指标类似。 External metrics可以使用你的监控系统的任何指标来自动伸缩你的集群。你只需要在metric块中提供name和selector,同时将类型由Object改为External。如果metricSelector匹配到多个度量指标,HorizontalPodAutoscaler将会把它们加和。 External metrics同时支持Value和AverageValue类型,这与Object类型的度量指标相同。例如,如果你的应用程序处理主机上的消息队列, 为了让每30个任务有1个worker,你可以将下面的内容添加到 HorizontalPodAutoscaler 的配置中。
-type:External
external:
metric:
name:queue_messages_ready
selector:"queue=worker_tasks"
target:
type:AverageValue
averageValue:30

还是推荐custom metric而不是external metrics,因为这便于让系统管理员加固custom metrics API。而external metrics API可以允许访问所有的度量指标,当暴露这些服务时,系统管理员需要仔细考虑这个问题。


以上是关于Kubernetes水平自动扩缩容Hpa-超详细文档的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[kubernetes] HPA实现自动水平伸缩POD

k8s群集之动态扩缩容——HPA

如何防止 Kubernetes 水平自动扩缩器缩容?

k8s 中 pod 的自动扩缩容

再战 k8s(13):Pod 的扩缩容

3个自动伸缩机制,帮你降低Kubernetes的成本