12-k8s-HPA自动扩缩容

news2024/11/19 14:46:27

文章目录

- 一、k8s弹性伸缩类型
- 二、HPA原理
- 三、metrics-server插件
- 四、创建nginx提供负载测试
- 五、部署HPA

master操作即可

一、k8s弹性伸缩类型

Cluster-Autoscale: 集群容量(node数量)自动伸缩，跟自动化部署相关的，依赖iaas的弹性伸缩，主要用于虚拟机容器集群
Vertical Pod Autoscaler: 工作负载Pod垂直(资源配置)自动伸缩，如自动计算或调整deployment的Pod模板limit/request，依赖业务历史负载指标
Horizontal-Pod-Autoscaler: 工作负载Pod水平自动伸缩，如自动scale deployment的replicas，依赖业务实时负载指标

二、HPA原理

HPA在k8s中也由一个controller控制，controller会间隔循环HPA，检查每个HPA中监控的指标是否触发伸缩条件，默认的间隔时间为15s。一旦触发伸缩条件，controller会向k8s发送请求，修改伸缩对象（statefulSet、replicaController、replicaSet）子对象scale中控制pod数量的字段。k8s响应请求，修改scale结构体，然后会刷新一次伸缩对象的pod数量。伸缩对象被修改后，自然会通过list/watch机制增加或减少pod数量，达到动态伸缩的目的。

三、metrics-server插件

概念：用来收集K8s集群中的资源使用情况。每15秒进行一次数据采集(可以通过-horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改查询metrics的资源使用情况），占用资源少，每个Node占用1 mili core的CPU和2 MB内存，目前只能对CPU和内存进行监控
下载yaml文件：wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.6.1/components.yaml

修改yaml文件配置：vi components.yaml

1. 注释- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
   在底下添加
   - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP    # node address类型的优先权设置
   - --kubelet-insecure-tls    # 取消安全验证 
2. 注释image: registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.3
   在底下添加
   image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.1

部署：kubectl apply -f components.yaml
查看pod：kubectl get pod -n kube-system
查看资源使用情况：

1）kubectl top node

2）kubectl top pod -n kube-system

ps：查看全部空间的命令为kubectl top pod --all-namespaces

四、创建nginx提供负载测试

创建yaml：vi /opt/pod-controller.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: pod-controller
  labels:
    controller: deploy 
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-pod
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: nginx:latest
          ports:
            - name: nginx-port
              containerPort: 80
              protocol: TCP
          resources: # 要设置每个容器最低使用的CPU，不然测试不出效果
            requests:
              cpu: "0.1"

创建pod：kubectl apply -f /opt/pod-controller.yaml
暴露端口：kubectl expose deployment pod-controller --name=nginx-service --type=NodePort --port=80 --target-port=80
查看端口：kubectl get svc
访问：http://192.168.248.11:31409/

五、部署HPA

新建pod-hpa.yaml：vi /opt/pod-hpa.yaml

ps：也可以直接设置控制器的资源限制：kubectl autoscale deploy 控制器 --cpu-percent=3 --min=1 --max=10

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:                                 
  name: pod-hpa                             # hpa的名称
  labels:
    controller: hpa                         # 给hpa打标签
spec:
  minReplicas: 1                            # 缩容最小Pod数量
  maxReplicas: 10                           # 扩容最大Pod数量
  targetCPUUtilizationPercentage: 3         # 为了便于测试，这里设置CPU使用率警戒线为3%
  scaleTargetRef:                           # 指定要控制的Deployment的信息
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: pod-controller