k8s的HPA是什么

這篇文章將為大家詳細講解有關k8s的HPA是什么，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

HPA介紹

Kubernetes HPA（水平Pod自動縮放）Pod水平自動伸縮，通過此功能，只需簡單的配置，即可便可以利用監控指標（cpu使用率、磁盤、內存等）自動的擴容或縮容服務中Pod數量，當業務需求增加時，系統將為您無縫地自動增加適量容器，提高系統穩定性。此處將詳細講解HPA的核心設計原理和基于Hepaster的使用方法。

前提條件

系統應該能否獲取到當前Pod的資源使用情況 (意思是可以執行kubectl top pod命令,并且能夠得到反饋信息)。

若要實現自動擴縮容的功能，還需要部署heapster服務，用來收集及統計資源的利用率，支持kubectl top命令，heapster服務集成在prometheus（普羅米修斯） MertricServer服務中，所以說，為了方便，我這里基于prometheus服務的環境上進行部署HPA（動態擴縮容）的服務。

實驗環境

基于[https://blog.51cto.com/14320361/2473879]() 的實驗繼續進行

• heapster：這個組件之前是集成在k8s集群的,不過在1.12版本之后被移除了。如果還想使用此功能，應該部署metricServer, 這個k8s集群資源使用情況的聚合器。

• Cousom：同樣處于beta階段(autoscaling/v2beta1)，但是涉及到自定義的REST API的開發，復雜度會大一些，并且當需要從自定義的監控中獲取數據時，只能設置絕對值，無法設置使用率。

自動擴展主要分為兩種：

• 水平擴展(scale out)，針對于實例數目的增減。

• 垂直擴展(scal up)，即單個實例可以使用的資源的增減, 比如增加cpu和增大內存。
  HPA屬于前者。它可以根據CPU使用率或應用自定義metrics自動擴展Pod數量(支持 replication controller、deployment 和 replica set)。

工作流程

• 創建HPA資源，設定目標CPU使用率限額，以及最大/最小實例數，一定要設置Pod的資源限制參數: request，否則HPA不會工作。

• 控制管理器每隔30s(在kube-controller-manager.service中可以通過–-horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改)查詢metrics的資源使用情況。

• 然后與創建時設定的值和指標做對比(平均值之和/限額)，求出目標調整的實例個數。

• 目標調整的實例數不能超過第一條中設定的最大/最小實例數。如果沒有超過，則擴容；超過，則擴容至最大的實例個數。

• 重復第2-4步。

這里，我們使用一個測試鏡像， 這個鏡像基于php-apache制作的docker鏡像，包含了一些可以運行cpu密集計算任務的代碼。

1、創建一個deployment控制器

[root@master ~]#docker pull mirrorgooglecontainers/hpa-example:latest
//下載hpa-example鏡像

[root@master ~]# kubectl run php-apache --image=mirrorgooglecontainers/hpa-example --requests=cpu=200m --expose  --port=80
//基于hpa-example鏡像，運行一個deployment控制器，請求CPU的資源為200m，暴露一個80端口

查看一下

[root@master ~]# kubectl get deployments.

2、創建HPA控制器

[root@master ~]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
//當deployment資源對象的CPU使用率達到50%時，就進行擴容，最多可以擴容到10個

查看一下

[root@master ~]# kubectl get hpa

3、測試（master開啟三個端口）

新開啟多個終端，對pod進行死循環請求php-apache的pod

端口一

（1）創建一個應用，用來不停的訪問我們剛剛創建的php-apache的svc資源。

[root@master ~]# kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh

（2）進入Pod內，執行以下這條命令.用來模擬訪問php-apache的svc資源。

[root@master ~]# while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local ; done
//不停地向php-apache的svc資源，發送ok

端口二

[root@master ~]# kubectl get hpa -w
//實時查看pod的cpu狀態

可以看到php-apache的cpu使用情況已經超過了50%

端口三

[root@master images]# kubectl get pod -w
//實時查看pod的狀態

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