k8s Pod的自动水平伸缩(HPA)

时间:2023-12-29 23:48:44

我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能

但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少。

这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源;也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功。

k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性。

所以现在引入一个新的概念:

HPA(Horizontal Pod Autoscaler )

pod的自动水平伸缩

有了HPA,我们就不用为上面的问题而烦恼,HPA会帮我们自动完成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:首先必须确保集群中已经安装metrics-server的组件,否则无法获取集群内资源数据,无法进行以下操作。

原理:

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。

根据CPU、内存、以及用户自定义的资源指标数据的使用量或连接数为参考依据,来制定一个临界点,一旦超出这个点,HPA就会自动创建出pod副本。

版本:

通过kubectl api-versions可以看到,目前有3个版本:

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

查询:

 kubectl explain hpa   ##默认查询到的是autoscaling/v1版本

 kubectl explain hpa --api-version=autoscaling/v2beta1   ##如果使用其他版本,可以使用--api-version指明版本

部署HPA:

哪个资源最多几个最少几个通过什么判断伸缩

例如: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。

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:
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp
namespace: default
spec:
replicas:
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:
resources:
requests:
cpu: 50m
memory: 50Mi
limits:
cpu: 50m
memory: 50Mi

HPA资源清单如下:

 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

使用ab工具模拟压力测试:

 ab -c  -n  http://192.168.1.103:31727/index.html

等待数分钟后,查看hpa及pod数量

 [root@K8s-master ~]# kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
myapp-hpa-v2 Deployment/myapp %/%, %/% 44m
[root@K8s-master ~]# kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
myapp-558db64459-pwzsd / Running 16m
myapp-558db64459-x9c4k / Running 23s