怎么為Kubernetes配置Pod水平自動擴展

這篇文章主要介紹了怎么為Kubernetes配置Pod水平自動擴展，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

介 紹

Kubernetes有一個強大的功能，它能在運行的服務上進行編碼并配置彈性伸縮。如果沒有彈性伸縮功能，就很難適應部署的擴展和滿足SLAs。這一功能稱為Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。

為什么使用HPA

使用HPA，您可以根據資源的使用情況或者自定義的指標，實現部署的自動擴展和縮減，讓部署的規模接近于實際服務的負載。

HPA可以為您的服務帶來兩個直接的幫助：

1. 在需要計算和內存資源時提供資源，在不需要時釋放它們

2. 按需增加/降低性能以實現SLA

HPA工作原理

HPA會根據監測到的CPU/內存利用率（資源指標），或基于第三方指標應用程序（如Prometheus、Datadog等）提供的自定義指標，自動調整副本控制器、部署或者副本集合的pods數量（定義最小和最大pods數）。HPA是一種控制回路，它的周期由Kubernetes的controller manager –horizontal-pod-autoscaler-sync-period標志控制（默認值是30s）。

HPA定義

HPA是Kubernetes中彈性伸縮API組下的一個API資源。當前穩定的版本是autoscaling/v1，它只提供了對CPU自動縮放的支持。如果您想額外獲得對內存和自定義指標的支持，可以使用Beta版本autoscaling/v2beta1。

您可以在HPA API對象中看到更多信息：https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/autoscaling/horizontal-pod-autoscaler.md#horizontalpodautoscaler-object

在一般情況下HPA是由kubectl來提供支持的。可以使用kubectl進行創建、管理和刪除：

創建HPA：

• 帶有manifest: kubectl create -f <HPA_MANIFEST>

• 沒有manifest(只支持CPU)：kubectl autoscale deployment hello-world –min=2 --man=5 –-cpu-percent=50

獲取hpa信息:

• 基本信息: kubectl get hpa hello-world

• 細節描述: kubectl describe hpa hello-world

刪除hpa:

• kubectl delete hpa hello-world

下面是一個HPA manifest定義的例子：

這里使用了autoscaling/v2beta1版本，用到了cpu和內存指標

• 控制hello-world項目部署的自動縮放

• 定義了副本的最小值1

• 定義了副本的最大值10

• 當滿足時調整大小：

  CPU使用率超過50%

  內存使用超過100Mi

安 裝

在HPA可以在Kubernetes集群上使用之前，有一些元素需要在系統中安裝和配置。

需 求

檢查確定Kubernetes集群服務正在運行并且至少包含了這些標志:

• kube-api: requestheader-client-ca-file

• kubelet: read-only-port 在端口10255

• kube-controller: 可選，只在需要和默認值不同時使用

• horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay:”5m0s”

• horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay:”3m0s”

• horizontal-pod-autoscaler-sync-period: “30s”

對于RKE，Kubernetes集群定義，請確定您已經在服務部分添加了這些行。如果要在Rancher v2.0.X UI中執行此操作，請打開”Cluster options”- “Edit as YAML”并添加下面的定義：

要部署指標服務，您的Kubernetes集群必須要正確配置和部署。

注意：在部署和測試示例時，本文使用的是Rancher v2.0.6以及k8s v1.10.1集群

資源指標

如果HPA想要使用資源指標，那么就需要用到metrics-server包了，它在Kubernetes集群中的kube-system命名空間里。

按照下面的步驟實現：

1. 配置kubectl連接到正確的Kubernetes集群

2. 克隆metrics-server的Github倉庫：git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server

3. 安裝metrics-server包（假設Kubernetes升級到了1.8）:kubectl create -f metrics-server/deply/1.8+/

4. 檢查metrics-server是否運行正常。在命名空間kube-system可以檢查服務pod以及日志

5. 檢查是否可以從kubectl訪問指標API：如果您要直接訪問Kubernetes集群，請使用kubectl config的服務器URL，比如‘https://:6443’

如果您想通過Rancher訪問Kubernetes集群，那么kubectl config的服務器URL就要像：https://<RANCHER_URL>/k8s/clusters/<CLUSTER_ID>，即你還要在原本的

API路徑后面加上/k8s/clusters/<CLUSTER_ID>

自定義指標（Prometheus）

自定義指標作為一種資源，可以由許多第三方應用程序提供。我們準備在演示中使用Prometheus。假設Prometheus已經部署在您的Kubernetes集群中了，它可以從pods、節點、命名空間等等地方獲得正確的指標，我們將使用Prometheus url，http://prometheus.mycompany.io，它公開于端口80。

Prometheus可以在Rancher v2.0目錄中部署。如果在Kubernetes集群上沒有運行，那么就在Rancher目錄中部署它。

如果HPA想要使用Prometheus中的自定義指標，那么Kubernetes集群上的kube-system命名空間則需要用到k8s-prometheus-adapter。為了方便k8s-prometheus-adapter的安裝，我們將使用banzai-charts提供的Helm chart。

通過下面的步驟可以使用這一chart：

1. 在k8s集群上初始化helm

2. 從Github倉庫克隆banzai-charts：

3. 安裝prometheus-adapter，指定具體的Prometheus URL和端口

4. 檢查prometheus-adapter是否運行正常。檢查服務pod和日志是在kube-system命名空間下

5. 檢查指標API是否可以從kubectl進行訪問：直接訪問Kubernetes集群，那么kubectl config的服務器URL就比如https://<K8s_URL>:6443

如果是從Rancher進行訪問，那么kubectl config的服務器URL就是https://<RANCHER_URL>/k8s/clusters/<CLUSTER_ID>，需要加上后綴/k8s/clusters/<CLUSTER_ID>

ClusterRole和ClusterRoleBinding

默認情況下，HPA將嘗試通過用戶的system:anonymous讀取（系統的和自定義的）指標。用戶需要定義view-resource-metrics以及view-custom-metrics，而ClusterRole和ClusterRoleBinding將它們分配給system:anonymous來打開對指標的讀取訪問。

要實現這一點，需要下面的步驟：

1. 配置kubectl正確連接到k8s集群

2. 復制ClusterRole和ClusterRoleBinding文件：

在Kubernetes集群上創建它們（如果你想使用自定義指標的話）：

服務部署

為了讓HPA正常工作，服務部署應該要有容器的資源請求定義。

我們用一個hello-world的例子來測試一下HPA是否正常工作。

我們根據下面步驟進行，第一步，正確配置kubectl連接到k8s集群，第二步，復制hello-world的部署文件。

1. 在k8s集群上部署它

2. 為資源或者自定義指標復制HPA

3. 資源指標：

``` apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: hello-world namespace: default spec: scaleTargetRef: apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment name: hello-world minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics:

• type: Resource resource:name: cpu targetAverageUtilization: 50

• type: Resource resource: name: memory targetAverageValue: 1000Mi

• 自定義指標（和資源指標一樣，不過需要添加自定義的cpu_system指標）

4. 獲得HPA信息和描述，并且檢查資源指標是否已經顯示出來：

資源指標：

自定義指標：

5. 給我們的服務產生負載，進行彈性伸縮的測試。這里可以使用各種各樣的工具（產生負載），不過這里我們使用https://github.com/rakyll/hey 向hello-world服務發出http請求，并觀察彈性伸縮是否正常工作

6. 觀察自動的擴縮容

• 資源指標：

• 當cpu利用率達到目標比例時，自動擴展到2個pods

當cpu使用率達到目標值horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay默認超過3分鐘時，擴展到3個pods：

當cpu使用率降到目標值horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay默認超過5分鐘時，縮小到1個pods：

自定義指標：

• 當cpu利用率達到目標時擴展到2個pods：

當cpu_system利用率限制達到目標值，擴展到3個pods：

當cpu利用率限制達到目標值horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay超過3分鐘（默認），擴展到4個pods：

當所有的指標都低于目標值horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay 超過5分鐘，自動縮小到1個pods：

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