幽映每白日，清辉照衣裳。这篇文章主要讲述k8s-HPA动态伸缩相关的知识，希望能为你提供帮助。
一、认识HPA参考: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/

• HPA全称是Horizontal Pod Autoscaler，中文意思是POD水平自动伸缩.
  
• 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。
  
• 除了 CPU 利用率，内存占用外，也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。
  

自定义度量参考: https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/instrumentation/custom-metrics-api.md

• Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象，比如 DaemonSet。
  

• Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。
  
• 控制器会周期性的调整副本控制器或 Deployment 中的副本数量，以使得 Pod 的平均 CPU 利用率与用户所设定的目标值匹配。
  

二、HPA工作机制
文章图片

Pod 水平自动扩缩器的实现是一个控制回路，由控制器管理器的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 参数指定周期（默认值为 15 秒）。
每个周期内，控制器管理器根据每个 HorizontalPodAutoscaler 定义中指定的指标查询资源利用率。 控制器管理器可以从资源度量指标 API（按 Pod 统计的资源用量）和自定义度量指标 API（其他指标）获取度量值。

• 对于按 Pod 统计的资源指标（如 CPU）, 控制器从资源指标 API 中获取每一个 HorizontalPodAutoscaler 指定的 Pod 的度量值，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。 如果设置了 target 值，将直接使用原始数据（不再计算百分比）。 接下来，控制器根据平均的资源使用率或原始值计算出扩缩的比例，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。
  
• 如果 Pod 使用自定义指示，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。
  
• 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）。 这个指标将直接根据目标设定值相比较，并生成一个上面提到的扩缩比例。 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）中获取度量值。 metrics.k8s.io API 通常由 Metrics 服务器（需要额外启动）提供。
确认安装metrics-server

[root@master1 ~]# kubectl get pods -n kube-system |grep metrics-server metrics-server-869ffc99cd-lz68h1/1Running523h

[root@master1 ~]# kubectl top nodes NAMECPU(cores)CPU%MEMORY(bytes)MEMORY% 192.168.122.11357m4%895Mi17% 192.168.122.12426m5%910Mi28% 192.168.122.13353m4%664Mi20% 192.168.122.14251m3%408Mi12%

三、HPA API对象HPA的API有三个版本

[root@master1 ~]# kubectl api-versions | grep autoscal autoscaling/v1 autoscaling/v2beta1 autoscaling/v2beta2

APA版本	描述
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、kubectl对HPA的支持与其他 API 资源类似，kubectl 以标准方式支持 HPA。

• 通过 kubectl create 命令创建一个 HPA 对象
  
• 通过 kubectl get hpa 命令来获取所有 HPA 对象
  
• 通过 kubectl describe hpa 命令来查看 HPA 对象的详细信息
  
• 通过 kubectl delete hpa 命令删除对象。
  
  

此外，还有个简便的命令 kubectl autoscale 来创建 HPA 对象。
例如，命令 kubectl autoscale rs foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80 将会为名 为 foo 的 ReplicationSet 创建一个 HPA 对象， 目标 CPU 使用率为 80%，副本数量配置为 2 到 5 之间。
五、HPA演示案例参考: https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/

基于CPU的HPA 1, 构建测试镜像

[root@master1 ~]# vim index.php < ?php $x = 0.0001; for ($i = 0; $i < = 1000000; $i++) { $x += sqrt($x); } echo "OK!"; ?>

[root@master1 ~]# vim Dockerfile FROM php:5-apache COPY index.php /var/www/html/index.php RUN chmod a+rx index.php

[root@master1 ~]# docker build -f Dockerfile -t 192.168.122.18/library/hpa-example:v1 .

2, 上传到harbor

[root@master1 ~]# docker login 192.168.122.18 Username: admin Password: WARNING! Your password will be stored unencrypted in /root/.docker/config.json. Configure a credential helper to remove this warning. See https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#credentials-storeLogin Succeeded [root@master1 ~]# docker push 192.168.122.18/library/hpa-example:v1

3, 部署测试deployment

[root@master1 ~]# vim php-apache.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: php-apache spec: selector: matchLabels: app: php-apache replicas: 1 template: metadata: labels: app: php-apache spec: containers: - name: php-apache image: 192.168.122.18/library/hpa-example:v1 ports: - containerPort: 80 resources: limits: cpu: 500m requests: cpu: 200m

[root@master1 ~]# kubectl apply -f php-apache.yaml deployment.apps/php-apache created

4, 验证得到pod-IP

[root@master1 ~]# kubectl get pods -o wide NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGEIPNODENOMINATED NODEREADINESS GATES php-apache-665fc66c67-cfj6f1/1Running025m10.3.104.15192.168.122.14< none> < none>

得到pod-IP为10.3.104.15，此IP下面测试需要用到
5, 创建HPA

[root@master1 ~]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10 horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled

说明:

• --cpu-percent=50表示所有Pod的平均CPU使用率维持在50％，超过就要扩容
  
• --min=1 --max=10表示pod数量的范
  

6, 创建测试pod对其访问
用另一个终端(我这里是master2)使用busybox镜像产生一个测试pod,对10.3.104.15进行压测

[root@master2 ~]# kubectl run busybox -it --image=busybox /bin/sh/ # while true; do wget -q -O- http://10.3.104.15; done OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!......

不断查询hpa状态，大概一分钟后才会看到效果

[root@master1 ~]# kubectl get hpa NAMEREFERENCETARGETSMINPODSMAXPODSREPLICASAGE php-apacheDeployment/php-apache250%/50%110119m cpu用到250%了

[root@master1 ~]# kubectl get pods NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE busybox1/1Running03m27s php-apache-665fc66c67-8z6wj1/1Running059s php-apache-665fc66c67-cfj6f1/1Running026m php-apache-665fc66c67-fn4wg1/1Running059s php-apache-665fc66c67-t9wpr1/1Running044s php-apache-665fc66c67-zw6621/1Running060s 也可以看到pod扩容到了5个

[root@master2 ~]# kubectl run busybox -it --image=busybox /bin/sh/ # while true; do wget -q -O- http://10.3.104.15; done OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!^ ctrl+c取消压力测试

要等几分钟甚至更久后，就看到cpu与pod数量都回去了

[root@master1 ~]# kubectl get hpa NAMEREFERENCETARGETSMINPODSMAXPODSREPLICASAGE php-apacheDeployment/php-apache0%/50%110522m[root@master1 ~]# kubectl get pods NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE busybox1/1Running028m php-apache-665fc66c67-t9wpr1/1Running025m

7, 测试完后删除

[root@master1 ~]# kubectl delete deployments.apps php-apache deployment.apps "php-apache" deleted[root@master1 ~]# kubectl delete pod busybox pod "busybox" deleted[root@master1 ~]# kubectl delete hpa php-apache horizontalpodautoscaler.autoscaling "php-apache" deleted

基于内存的HPA 1, 创建测试deployment

[root@master1 ~]# vim nginx-hpa.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-hpa spec: selector: matchLabels: app: nginx-hpa replicas: 1 template: metadata: labels: app: nginx-hpa spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.15-alpine ports: - containerPort: 80 name: http protocol: TCP resources: requests: cpu: 0.01 memory: 25Mi limits: cpu: 0.05 memory: 60Mi

[root@master1 ~]# kubectl apply -f nginx-hpa.yaml deployment.apps/nginx-hpa created

2, 创建HPA

[root@master1 ~]# vim mem-hpa.yaml apiVersion: autoscaling/v2beta1# v2beta1版本 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: nginx-hpa spec: maxReplicas: 10 minReplicas: 1# 1-10个pod范围内扩容与裁剪 scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: nginx-hpa metrics: - type: Resource resource: name: memory targetAverageUtilization: 50# 50%内存利用

[root@master1 ~]# kubectl apply -f mem-hpa.yaml horizontalpodautoscaler.autoscaling/nginx-hpa created

[root@master1 ~]# kubectl get hpa NAMEREFERENCETARGETSMINPODSMAXPODSREPLICASAGE nginx-hpaDeployment/nginx-hpa12%/50%110160s

3, 对pod进行测试
换一个终端(master2)，进入pod后进行dd命令测试

[root@master2 ~]# kubectl exec -it nginx-hpa-74ccf95f7d-454z5 -- /bin/sh / # dd if=/dev/zero of=/tmp/file1

4, 验证
不断查询hpa状态，大概一分钟后才会看到效果

[root@master1 ~]# kubectl get hpa NAMEREFERENCETARGETSMINPODSMAXPODSREPLICASAGE nginx-hpaDeployment/nginx-hpa204%/50%11053m10s[root@master1 ~]# kubectl get pods NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE nginx-hpa-74ccf95f7d-454z51/1Running06m20s nginx-hpa-74ccf95f7d-8gznw1/1Running030s nginx-hpa-74ccf95f7d-bv4hm1/1Running030s nginx-hpa-74ccf95f7d-g92761/1Running015s nginx-hpa-74ccf95f7d-xmzqs1/1Running030s

5, 裁剪测试
ctrl+c取消后，删除dd的文件

[root@master2 ~]# kubectl exec -it nginx-hpa-74ccf95f7d-454z5 -- /bin/sh/ # rm /tmp/file1 -rf

等几分钟甚至更久后，就看到cpu与pod数量都回去了

[root@master1 ~]# kubectl get hpa NAMEREFERENCETARGETSMINPODSMAXPODSREPLICASAGE nginx-hpaDeployment/nginx-hpa12%/50%110128m[root@master1 ~]# kubectl get pods NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGE nginx-hpa-74ccf95f7d-xmzqs1/1Running025m

6, 测试完后删除

[root@master1 ~]# kubectl delete deploy nginx-hpa deployment.apps "nginx-hpa" deleted[root@master1 ~]# kubectl delete hpa nginx-hpa horizontalpodautoscaler.autoscaling "nginx-hpa" deleted

【k8s-HPA动态伸缩】写在最后，更多功能可以自己去探索。虽然目前HPA功能还在beta版，但以后肯定会越来越成熟。

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