K8S的横向自动扩容的功能Horizontal Pod Autoscaling

K8S作为一个集群式的管理软件,自动化、智能化是免不了的功能。Google在K8Sv1.1网络
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K8S 作为一个集群式的管理软件,自动化、智能化是免不了的功能。Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了这个 Pod 横向自动扩容的功能(Horizontal Pod Autoscaling,简称 HPA)。

HPA 与之前的 Deployment、Service 一样,也属于一种 K8S 资源对象。

HPA 的目标是希望通过追踪集群中所有 Pod 的负载变化情况,来自动化地调整 Pod 的副本数,以此来满足应用的需求和减少资源的浪费。

HAP 度量 Pod 负载变化情况的指标有两种:

  • CPU 利用率(CPUUtilizationPercentage)
  • 自定义的度量指标,比如服务在每秒之内的请求数(TPS 或 QPS)

如何统计和查询这些指标,要依托于一个组件——Heapster。Heapster 会监控一段时间内集群内所有 Pod 的 CPU 利用率的平均值或者其他自定义的值,在满足条件时(比如 CPU 使用率超过 80% 或 降低到 10%)会将这些信息反馈给 HPA 控制器,HPA 控制器就根据 RC 或者 Deployment 的定义调整 Pod 的数量。

Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU使用率或应用自定义metrics自动扩展Pod数量(支持replication controller、deployment和replica set)。

  • 控制管理器每隔30s(可以通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改)查询metrics的资源使用情况
  • 支持三种metrics类型
    • 预定义metrics(比如Pod的CPU)以利用率的方式计算
    • 自定义的Pod metrics,以原始值(raw value)的方式计算
    • 自定义的object metrics
  • 支持两种metrics查询方式:Heapster和自定义的REST API
  • 支持多metrics

参考:

https://www.cnblogs.com/bakari/p/10620592.html

https://www.kubernetes.org.cn/horizontal-pod-autoscaling

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