K8S HPA自动扩缩容实战指南
文章目录
- 前言
- 1、简介
- 2、工作原理
- 3、HPA版本变革
- 4、监控指标类型
- 4、HPA配置资源清单
- 4.1 基于CPU负载实现自动扩缩容
- `NAME`：这是 HPA 对象的名称
- `REFERENCE`：HPA 监控和自动扩展的目标对象。
- `TARGETS`：当前和目标的资源使用情况
- `MINPODS`：HPA 配置的最小 Pod 副本数量。
- `MAXPODS`：HPA 配置的最大 Pod 副本数量
- `REPLICAS`：当前运行的 Pod 副本数量。
- `AGE`：HPA 对象的年龄
前言
- VPA(Vertical Pod Autoscaler)：垂直扩展（Vertical Scaling），根据负载调整单个 Pod 的资源请求和限制，如 CPU 和内存。
- HPA (Horizontal Pod Autoscaler)：水平扩展（Horizontal Scaling），根据负载增加或减少 Pod 的副本数量。
1、简介
Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是 Kubernetes 中的一项功能，它能够根据 CPU 使用率或其他应用程序指标自动扩展或缩减应用程序的副本数量。HPA 有助于确保应用程序在负载增加时能够自动扩展以处理更多请求，在负载减少时则自动缩减以节省资源。
2、工作原理
Kubernetes中的某个Metrics Server持续采集所有Pod副本的指标数据。
HPA控制器通过Metrics Server的API获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod的副本数量。
当目标Pod副本数量与当前副本数量不同时，HPA控制器就向Pod的副本控制器 （Deployment、RC或ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量， 完成扩缩容操作。
3、HPA版本变革
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get apiservices | grep -i auto- autoscaling/v1版本：仅支持基于CPU使用率指标的自动扩缩容。
- autoscaling/v2版本：支持基于内存使用率指标、自定义指标及外部指标的自动扩缩容，并且进一步扩展以支持多指标缩放能力，当定义了多个指标时，HPA会跟据每个指标进行计算，其中缩放幅度最大的指标会被采纳。
4、监控指标类型
kube-Master节点的kube-controller-manager服务持续监测目标Pod的某种性能指标，以计算是否需要调整副本数量。目前Kubernetes支持的指标类型如下：
- Pod资源使用率：Pod级别的性能指标，通常是一个比率值，例如CPU使用率。
- Pod自定义指标：Pod级别的性能指标，通常是一个数值，例如接收的请求数量。
- Object自定义指标或外部自定义指标：通常是一个数值，需要容器应用以某种方式提供，例如通过HTTP URL“/metrics”提供，或者使用外部服务提供的指标采集URL。
4、HPA配置资源清单
4.1 基于CPU负载实现自动扩缩容
deploy资源清单准备
[root@k8s-master01 ~]# vim nginx-deploy.yaml---apiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:labels:app:nginxname:nginxspec:replicas:1selector:matchLabels:app:nginxtemplate:metadata:labels:app:nginxspec:containers:-image:nginximagePullPolicy:IfNotPresentname:nginxresources:# 资源请求配置requests:cpu:10m# cpu资源请求书，1颗cpu=1000m#>>> 创建资源[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f nginx-deploy.yamldeployment.apps/nginx created#>>> 查看资源[root@k8s-master01 ~]# kubectl get po -owideNAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES nginx-6dc8dbb669-nf5lm 1/1 Running 0 54s 172.16.195.23 k8s-master03 <none><none>service资源清单编写
#>>> 查看生成的资源清单[root@k8s-master01 ~]# vim nginx-service.yaml---apiVersion:v1kind:Servicemetadata:labels:app:nginxname:nginxspec:ports:-port:80protocol:TCPtargetPort:80selector:app:nginx#>>> 创建serice资源[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f nginx-service.yamlservice/nginx created#>>> 查看资源[root@k8s-master01 ~]# kubectl get svc -owideNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE SELECTOR kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none>443/TCP 4d10h <none>nginx ClusterIP 10.96.11.64 <none>80/TCP 23s app=nginx#>>> 测试连通性[root@k8s-master01 ~]# curl 10.96.11.64<!DOCTYPEhtml><html><head><title>Welcome to nginx!</title><style>html{color-scheme:light dark;}body{width:35em; margin:0 auto;font-family:Tahoma,Verdana,Arial,sans-serif;}</style></head><body><h1>Welcome to nginx!</h1><p>If you see this page,the nginx web server is successfully installed and working. Further configuration is required.</p><p>For online documentation and support please refer to <a href="http://nginx.org/">nginx.org</a>.<br/>Commercial support is available at <a href="http://nginx.com/">nginx.com</a>.</p><p><em>Thank you for using nginx.</em></p></body></html>#>>> 查看Pod的指标(如果指标不能查看，则需要安装metrics)[root@k8s-master01 ~]# kubectl top poNAME CPU(cores) MEMORY(bytes) nginx-6dc8dbb669-nf5lm 0m 5Mi 安装metrics 1、下载开启指标的yaml配置文件 wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml-O metrics-server-components.yaml 2、修改镜像地址为国内的地址 sed-i 's/registry.k8s.io\/metrics-server/registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com\/google_containers/g' metrics-server-components.yaml 3、修改metrics-server-components.yaml配置 修改容器的ts配置，不验证ts，在containers的args参数中增加--kubelet-insecure-tls 参数（如下图） 4、加载资源清单 kubectl apply-f metrics-server-components.yamlHPA资源清单编写
vimnginx-hpa.yaml --- apiVersion: autoscaling/v1#API版本kind: HorizontalPodAutoscaler# 对象的类型metadata:# 元数据name: nginx# HPA对象的名称spec:# 定义了HPA的规格maxReplicas:10# 定义了Pod副本数量的最大值，即在负载增加时，最多可以扩展到10 个Pod。minReplicas:1# 定义了Pod副本数量的最小值，即在负载减少时，最少保留1个Pod。scaleTargetRef:# 指定HPA作用的目标对象。apiVersion: apps/v1# 目标对象的API版本。kind: Deployment# 目标对象的类型name: nginx# 目标Deployment的名称targetCPUUtilizationPercentage:10# 目标CPU使用率，当CPU使用率超过10% 时，HPA会增加Pod副本数量；当CPU使用率低于10%时，HPA会减少Pod副本数量。#>>> 创建资源[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f nginx-hpa.yamlhorizontalpodautoscaler.autoscaling/nginx created#>>> 查看资源[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa字段解释：
NAME：这是 HPA 对象的名称
REFERENCE：HPA 监控和自动扩展的目标对象。
TARGETS：当前和目标的资源使用情况
MINPODS：HPA 配置的最小 Pod 副本数量。
MAXPODS：HPA 配置的最大 Pod 副本数量
REPLICAS：当前运行的 Pod 副本数量。
AGE：HPA 对象的年龄
测试压测
[root@k8s-master01 ~]# while true; do curl http://10.96.39.85 > /dev/null; done[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa[root@k8s-master01 ~]# kubectl top po[root@k8s-master01 ~]# kubectl get po注意事项：
[root@k8s-master01 ~]# while true; do curl http://10.96.39.85 > /dev/null; done
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa
[root@k8s-master01 ~]# kubectl top po
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get po
> 注意事项： > 使用HPA CPU自动扩充是时，尽量用于前端应用，后端再扩容时，尽量使用自定义指标。后端应用会有多方面原因引起负载过高。