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我们知道#xff0c;初始Pod的数量是可以设置的#xff0c;同时业务也分流量高峰和低峰 课程视频同步分享在今日头条和B站
大家好我是博哥爱运维这节课带来k8s的HPA 自动水平伸缩pod 视频后面有彩蛋 : ) 。
我们知道初始Pod的数量是可以设置的同时业务也分流量高峰和低峰那么怎么即能不过多的占用K8s的资源又能在服务高峰时自动扩容pod的数量呢在K8s上的答案是Horizontal Pod Autoscaling简称HPA 自动水平伸缩这里只以我们常用的CPU计算型服务来作为HPA的测试这基本满足了大部分业务服务需求其它如vpa纵向扩容还有基于业务qps等特殊指标扩容这个在后面计划会以独立高级番外篇来作教程。
自动水平伸缩是指运行在k8s上的应用负载(POD)可以根据资源使用率进行自动扩容、缩容它依赖metrics-server服务pod使用资源指标收集我们知道应用的资源使用率通常都有高峰和低谷所以k8s的HPA特性应运而生它也是最能体现区别于传统运维的优势之一不仅能够弹性伸缩而且完全自动化
我们在生产中通常用得最多的就是基于服务pod的cpu使用率metrics来自动扩容pod数量下面来以生产的标准来实战测试下注意使用HPA前我们要确保K8s集群的dns服务和metrics服务是正常运行的并且我们所创建的服务需要配置指标分配
# pod内资源分配的配置格式如下
# 默认可以只配置requests但根据生产中的经验建议把limits资源限制也加上因为对K8s来说只有这两个都配置了且配置的值都要一样这个pod资源的优先级才是最高的在node资源不够的情况下首先是把没有任何资源分配配置的pod资源给干掉其次是只配置了requests的最后才是两个都配置的情况仔细品品resources:limits: # 限制单个pod最多能使用1核1000m 毫核cpu以及2G内存cpu: 1memory: 2Girequests: # 保证这个pod初始就能分配这么多资源cpu: 1memory: 2Gi我们先不做上面配置的改动看看直接创建hpa会产生什么情况
# 为deployment资源web创建hpapod数量上限3个最低1个在pod平均CPU达到50%后开始扩容
kubectl autoscale deployment web --max3 --min1 --cpu-percent50#过一会看下这个hpa资源的描述(截取这下面一部分)
# 下面提示说到HPA缺少最小资源分配的request参数
Conditions:Type Status Reason Message---- ------ ------ -------AbleToScale True SucceededGetScale the HPA controller was able to get the targets current scaleScalingActive False FailedGetResourceMetric the HPA was unable to compute the replica count: missing request for cpu
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------Warning FailedComputeMetricsReplicas 3m46s (x12 over 6m33s) horizontal-pod-autoscaler invalid metrics (1 invalid out of 1), first error is: failed to get cpu utilization: missing request for cpuWarning FailedGetResourceMetric 89s (x21 over 6m33s) horizontal-pod-autoscaler missing request for cpu
我们现在以上面创建的deployment资源web来实践下hpa的效果首先用我们学到的方法导出web的yaml配置并增加资源分配配置增加
# cat web.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:app: webname: webnamespace: default
spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: webtemplate:metadata:labels:app: webspec:containers:- image: nginx:1.21.6name: nginxresources:limits: # 因为我这里是测试环境所以这里CPU只分配50毫核0.05核CPU和20M的内存cpu: 50mmemory: 20Mirequests: # 保证这个pod初始就能分配这么多资源cpu: 50mmemory: 20Mi更新web资源
# kubectl apply -f web.yaml
deployment.apps/web configured然后创建hpa
# kubectl autoscale deployment web --max3 --min1 --cpu-percent50
horizontalpodautoscaler.autoscaling/web autoscaled# 等待一会可以看到相关的hpa信息K8s上metrics服务收集所有pod资源的时间间隔大概在60s的时间
# kubectl get hpa -w
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
web Deployment/web unknown/50% 1 3 1 39s
web Deployment/web 0%/50% 1 3 1 76s我们来模拟业务流量增长看看hpa自动伸缩的效果
# 我们启动一个临时pod来模拟大量请求
# kubectl run -it --rm busybox --imageregistry.cn-shanghai.aliyuncs.com/acs/busybox:v1.29.2 -- sh
/ # while :;do wget -q -O- http://web;done# 等待2 ~ 3分钟注意k8s为了避免频繁增删pod对副本的增加速度有限制
# kubectl get hpa web -w
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
web Deployment/web 0%/50% 1 3 1 11m
web Deployment/web 102%/50% 1 3 1 14m
web Deployment/web 102%/50% 1 3 3 14m# 看下hpa的描述信息下面的事件记录
# kubectl describe hpa web
Events:Type Reason Age From Message---- ------ ---- ---- -------
...Normal SuccessfulRescale 62s horizontal-pod-autoscaler New size: 3; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target好了HPA的自动扩容已经见过了现在停掉压测观察下HPA的自动收缩功能
# 可以看到在业务流量高峰下去后HPA并不急着马上收缩pod数量而是等待5分钟后再进行收敛这是稳妥的作法是k8s为了避免频繁增删pod的一种手段
# kubectl get hpa web -w
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
web Deployment/web 102%/50% 1 3 3 16m
web Deployment/web 0%/50% 1 3 3 16m
web Deployment/web 0%/50% 1 3 3 20m
web Deployment/web 0%/50% 1 3 1 21m附
VPA https://github.com/kubernetes/autoscaler/tree/master/vertical-pod-autoscaler
KEDA基于自定义api接口伸缩 https://keda.sh/docs/2.12/scalers/metrics-api/
KEDA基于Prometheus指标伸缩
https://keda.sh/docs/2.12/scalers/prometheus/
