1.HPA

1.1HPA介绍

1.在Kubernetes中，HPA自动更新工作负载资源（例如：Deployment或者StatefulSet），目的是自动扩缩工作负载以满足需求，水平扩缩意味着对增加的负载的响应是部署更多的 Pod，与垂直扩缩不同，对于Kubernetes，垂直扩缩意味着将更多资源（例如：内存或CPU）分配给已经为工作负载运行的Pod；如果负载减少，并且Pod的数量高于配置的最小值，HPA会指示工作负载资源（Deployment、StatefulSet 或其他类似资源）缩减，HPA不适用于无法扩缩的对象（例如：DaemonSet）
​
2.HPA会通过调整副本数量使得CPU使用率尽量向期望值靠近，而且不是完全相等．另外，官方考虑到自动扩展的决策可能需要一段时间才会生效；例如当pod所需要的CPU负荷过大，从而在创建一个新pod的过程中，系统的CPU使用量可能会同样在有一个攀升的过程；所以，在每一次作出决策后的一段时间内，将不再进行扩展决策；对于扩容而言，这个时间段为3分钟，缩容为5分钟

        官网地址：

https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/

1.2工作原理

kubernetes中的Metrics Server会持续采集Pod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、StatefulSet或ReplicaSet）发起scale操作，然后副本控制器会调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作

2.Metrics Server

2.1Metrics Server介绍

Metrics Server是Kubernetes容器资源指标的可扩展、高效来源、内置自动缩放管道，是由用户开发的一个api server，集群范围的资源使用情况的指标监控器，在HAP早期版本使⽤的是⼀个叫Heapster组件来提供CPU和内存指标的，在后期的版本Kubernetes转向了使⽤Metrcis Server组件来提供Pod的CPU和内存指标，Metrcis Server通过Metrics API将数据暴露出来，然后我们就可以使⽤Kubernetes的API来获取相应的数据；

        文档地址：

https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server

2.1Metrics Server安装

        下载项⽬yaml⽂件

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/high-availability.yaml

        修改配置文件

spec:
hostNetwork: true                    #使⽤host⽹络模式
containers:
- args:
- --cert-dir=/tmp
- --secure-port=4443
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
- --kubelet-use-node-status-port
- --metric-resolution=15s
- --kubelet-insecure-tls             #跳过证书检查
image: bitnami/metrics-server:0.6.0  #修改为本地的镜像

        创建资源

kubectl apply -f high-availability.yaml

        查看结果

3.创建dp资源压测

3.1autoscaling/v1

        CPU指标实践

1）创建deployment资源

$ vim nginx-dp.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  replicas: 1
  selector:
     matchLabels:
       app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
             cpu: 200m
          requests:
             cpu: 200m

2）创建hpa资源

$ vim nginx-hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  maxReplicas: 5
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx-hpa
  targetCPUUtilizationPercentage: 10

清单解释：

apiVersion: autoscaling/v1            #版本为autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler         #类型为HPA
metadata:     
  name: nginx-hpa                     #HPA的名称
  labels:
    app: nginx                        #选择app=nginx的pod
spec:     
  maxReplicas: 5                      #伸缩最大副本数
  minReplicas: 1                      #伸缩最小副本数
  scaleTargetRef:                     #要伸缩的目标资源，这里为 deployment
    apiVersion: apps/v1               #伸缩类型的版本，这里为 deployment，版本为apps/v1         
    kind: Deployment                  #扩缩容的对象是deployment
    name: nginx-hpa                   #deployment的名称
  targetCPUUtilizationPercentage: 10  # 定义检测的CPU使用率指标的阈值，这里为10，当小于10%的时候就会缩容，大于的时候就会扩容

        查看

3）增大负载压测

        创建一个 busybox 的Pod，并且循环访问上面创建的Pod

kubectl run -it --image busybox test-hpa --restart=Never --rm /bin/sh

/ # while true; do wget -q -O- http://10.224.102.190; done

        新开一个窗口查看

         如果CPU使⽤率降下来了,默认5分钟后进⾏收缩

#坑：
创建的pod一定要加资源限制,否则hpa会报错unknown

3.2autoscaling/v2beta2

        基于resource类型cpu和内存的限制实践

1）创建deployment资源

$ vim nginx-dpv2.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  replicas: 1
  selector:
     matchLabels:
       app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: docker.io/nginx
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            memory: 32Mi
            cpu: 50m
          limits:
            memory: 256Mi
            cpu: 100m

2）创建hpa资源

$ vim nginx-hpav2.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx-hpav2
  labels:
    app: nginx
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx-hpa
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 300Mi

        清单解释：

apiVersion: autoscaling/v2beta2       #版本为autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler         #类型为HPA
metadata:     
  name: nginx-hpav2                   #HPA的名称
  labels:     
    app: nginx                        #选择app=nginx的pod
spec:     
  scaleTargetRef:                     #要伸缩的目标资源，这里为deployment
    apiVersion: apps/v1               #伸缩类型的版本，这里为deployment，版本为apps/v1
    kind: Deployment                  #扩缩容的对象是deployment
    name: nginx-hpa                   #deployment的名称
  minReplicas: 1                      #最小副本数
  maxReplicas: 10                     #最大副本数
  metrics:                            #动态伸缩的控制指标
  - type: Resource          
    resource:                         #当前伸缩对象下的pod的指标，只支持Utilization和AverageValue类型的阈值
      name: cpu                       #限制cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80        #当整体的资源利用率超过百分之80的时候，会进行扩容
  - type: Resource
    resource:
      name: memory                    #限制内存
      target:
        type: AverageValue            
        averageValue: 300Mi           #当指标的平均值或资源的平均利用率超过300的时候，会进行扩容

        运行

kubectl apply -f nginx-dpv2.yaml
kubectl apply -f nginx-hpav2.yaml

3）增大负载压测

#创建一个 busybox 的Pod，并且循环访问上面创建的Pod
kubectl run -it --image busybox test-hpa --restart=Never --rm /bin/sh

/ # while true; do wget -q -O- http://10.224.102.133; done

        查看pod可以看到扩容了2个pod

         查看hpa

4.hpa资源配置清单不同类型模板

apiVersion: autoscaling/v2beta2         #版本为autoscaling/v2beta2
  kind: HorizontalPodAutoscaler         #类型为HPA
  metadata:           
    name: xxxx                          #HPA的名称
    namespace: xxxx                     #命名空间
    behavior:                           #用来精确控制hpa的扩容和缩容的速度
      scaleDown:                        #缩容速度策略
        policies:             
        - type: Pods                    #允许在一分钟内最多缩容4个副本
          value: 4    
          periodSeconds: 60 
        - type: Percent                 #允许在一分钟内最多缩容当前副本个数的百分之十
          value: 10     
          periodSeconds: 60             
        stabilizationWindowSeconds: 300 #5分钟后进⾏收缩
      scaleUp:                          #扩容速度策略
        policies:
        - type: Percent                 #每15秒扩容100%当前运行的副本数
          value: 100        
          periodSeconds: 15
        - type: Pods                    #每15秒添加4个Pod
          value: 4
          periodSeconds: 15
        selectPolicy: Max               #取两个策略中的最大改变值
        stabilizationWindowSeconds: 0
    maxReplicas: xx                     #最大副本数
    minReplicas: xx                     #最小副本数
    scaleTargetRef:                     #要伸缩的目标资源，这里为deployment
      apiVersion: apps/v1               #伸缩类型的版本，这里为deployment，版本为apps/v1
      kind: Deployment                  #扩缩容的对象是deployment
      name: xxxx                        #deployment的名称
    metrics:                            #动态伸缩的控制指标
    - type: Resource                    #Resource类型的指标
      resource:                         #当前伸缩对象下的pod的指标
        name: cpu                       #限制cpu
        target:
          type: Utilization             #Resource类型的指标只支持Utilization和AverageValue类型的目标值
          averageUtilization: xx        #当整体的资源利用率超过百分之xx的时候，会进行扩容
    - type: ContainerResource           #ContainerResource类型的指标
      containerResource:                #伸缩对象下的容器的cpu和memory指标
        container: xxxx                 #容器名
        name: cpu                       #限制cpu
        target: 
          type: Utilization
          averageUtilization: 60        #对容器执行扩缩操作确保所有Pod中容器的平均CPU用量为60%
    - type: Pods                        #Pods类型的指标
      pods:                             #伸缩对象Pods的指标，数据需要第三方的adapter提供
        metric:
          name: xxxx                    #Pod的指标名
          selector:                     #具有此标签的指标名
          - matchExpressions:           
            - key: xxxx               
              operator: In       
              values: 
              - xxxx
              - xxxx                    #可以定义多个标签              
        target:
          type: AverageValue            #Pods指标类型下只支持AverageValue类型的目标值
          averageValue: 1k              #在目标指标平均值为1000时触发扩缩容操作
    - type: External                    #External类型的指标
      external:                         #k8s外部的指标
        metric:
          name: xxxx                    #外部指标名
          selector:                     
            matchLabels:                #外部指标标签
              env: "xxxx"
              app: "xxxx"               #可以定义多个标签
        target:
          type: AverageValue            #External指标类型下只支持Value和AverageValue类型的目标值
          averageValue: 30              #在目标指标平均值为30时触发扩缩容操作
    - type: Object
      object:                           #用于描述k8s内置对象的指标
        describedObject:
          apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
          kind: Ingress                 #扩缩容的对象是deploymentIngress
          name: main-route
        metric:
          name: ingress_test            #指标名
        target:
          type: Value                   #Object类型的指标只支持Value和AverageValue类型的目标值
          value: 2k                     #在Ingress的每秒请求数量达到2000个时触发扩缩容
    - type: Object
      object:
        metric:
          name: 'http_requests'         #指标名
          selector: 'verb=GET'          #具有verb=GET标签的资源对象
        target:
          type: AverageValue
          AverageValue: 500             #在指标平均值达到500时触发扩缩容操作

        到此 Kubernetes HPA 动态弹性扩缩容介绍完成。