HPA自动伸缩pod数量

HPA：Horizontal Pod Autoscaler，pod 的自动水平伸缩，特别适合无状态服务

HPA 会自动完成 pod 的扩缩容，当资源需求过高时，会自动创建出 pod 副本；当资源需求低时，会自动收缩 pod 副本数。

注意：通过集群内的资源监控系统（metrics-server），来获取集群中资源的使用状态，所以必须确保集群中已经安装 metrics-server 的组件

HPA 版本：

$kubectl api-versions | grep auto
autoscaling/v1   # 只支持通过cpu为参考依据，来改变pod副本数
autoscaling/v2beta1  # 支持通过cpu、内存、连接数以及用户自定义的资源指标数据为参考依据
autoscaling/v2beta2  # 同上，小的变动

metrics-server

概念

Metrics Server 是 Kubernetes 集群核心监控数据的聚合器，Metrics Server 从 Kubelet 收集资源指标，并通过 Merics API 在 Kubernetes APIServer 中提供给缩放资源对象 HPA 使用。也可以通过 Metrics API 提供的 Kubectl top 查看 Pod 资源占用情况，从而实现对资源的自动缩放。

Metrics Server 是 Kubernetes 监控组件中的重要一部分，Metrics Server 主要分为 API 和 Server 两大部分。

• Metrics API：通过 APIServer 对外暴露 Pod 资源使用情况。为 HPA、kubectl top、Kubernetes dashboard 等提供数据来源
• Metrics Server ：定期通过 Summary API 从 Kubelet 所在集群节点获取服务指标，然后将指标汇总、存储到内存中，仅仅存储指标最新状态，一旦重启组件数据将会丢失

部署

最新的 metrics-server 是 v4.0.2，但是其依赖的镜像需要翻墙，而阿里云镜像和 mirrorgooglecontainers 中都没有最新版本，最新的只有 v0.3.6 版本，勉强用吧

$docker pull registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
$docker tag registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64 harbor.ljk.local/k8s/metrics-server-amd64:v0.3.6
$docker push harbor.ljk.local/k8s/metrics-server-amd64:v0.3.6

# 下载 components.yaml
$wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml
$vim components.yaml
...
image: harbor.ljk.local/k8s/metrics-server-amd64:v0.3.6  #修改为本地镜像
...
# 安装
$kubectl apply -f components.yaml

# 测试
$nohup kubectl proxy &
$curl http://localhost:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes
$curl http://localhost:8001/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/pods
$kubectl top node
$kubectl top pod -A

HPA 示例

要求：我有个 deployment 叫 myapp 现在只有一个副本数，最多只能 8 个副本数，当 pod 的 cpu 平均利用率超过百分之 50 或内存平均值超过百分之 50 时，pod 将自动增加副本数以提供服务

1. SVC、Deployment 资源清单：

   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: svc-hpa
     namespace: default
   spec:
     selector:
       app: myapp
     type: NodePort ##注意这里是NodePort，下面压力测试要用到。
     ports:
       - name: http
         port: 80
   ---
   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: myapp
     namespace: default
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: myapp
     template:
       metadata:
         name: myapp-demo
         namespace: default
         labels:
           app: myapp
       spec:
         containers:
           - name: myapp
             image: ikubernetes/myapp:v1
             imagePullPolicy: IfNotPresent
             ports:
               - name: http
                 containerPort: 80
             resources:
               requests:
                 cpu: 50m
                 memory: 50Mi
               limits:
                 cpu: 50m
                 memory: 50Mi

2. HPA 资源清单：

   apiVersion: autoscaling/v2beta1
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: myapp-hpa-v2
     namespace: default
   spec:
     minReplicas: 1 ##至少1个副本
     maxReplicas: 8 ##最多8个副本
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: myapp
     metrics:
       - type: Resource
         resource:
           name: cpu
           targetAverageUtilization: 50 ##注意此时是根据使用率，也可以根据使用量：targetAverageValue
       - type: Resource
         resource:
           name: memory
           targetAverageUtilization: 50 ##注意此时是根据使用率，也可以根据使用量：targetAverageValue