背景
阿里云ACK(kubernetes容器服务)，高弹性，高稳定性，低成本解决方案。
通过将ECI服务以虚拟节点的方式接入ACK容器集群，将集群中pod应用的固定量调度到现有的ACK容器服务的ECS node节点上，将集群中pod应用的弹性量通过ElasticWorkload组件调度的ECI服务的虚拟节点上。
ACK集群默认架构
以ACK容器服务托管版为例
将ECI虚拟节点接入ACK集群后的容器集群架构
ECI具有以下几个特点
高弹性：快速秒级扩容，可轻松应对百倍突发流量，同时支持HPA及CronHPA。
低成本：根据流量动态使用资源，按需付费。
高可用：精细化应用伸缩，扩容时保留固定N个副本在ECS上运行，第N+1个以上副本调度到ECI；缩容时优先回收ECI上的Pod副本。
兼容性：支持有状态StatefulSet 、无状态Deployment 、任务Job和定时任务CronJob，并且完全兼容Kubernetes。
免运维：不需要管理集群，也不需要管理工作节点，只需要定义应用、服务和任务。
高并发：支持1000/分钟Pod调度能力
创建ECI实例两种方式
参考文档
指定ECS规格创建ECI实例
参考文档
主要从以下两个方面来优化集群的安全性，稳定性
节点层面
通过设置集群节点弹性伸缩组，来提升ACK容器集群的稳定性，以及高可用性。目的是为了预防集群node节点预留资源不满足pod应用所需资源，从而导致pod应用异常或者集群物理节点被打爆。
具体配置方法
在ACK集群控制台找到我们的k8s集群点击自动伸缩，来创建弹性伸缩组，节点池是基于阿里云ESS弹性伸缩服务，通过事先定义节点实例规格，网络，安全组等再结合容器服务定义的阈值，来实现对节点的弹性伸缩操作
创建节点池以及定义伸缩组阈值
POD层面
通过ACK集群使用ElasticWorkload组件+HPA组件来实现对pod层面的弹性伸缩，集群配置完ECI虚拟节点后，可以通过对ElasticWorkload组件配置来实现将pod调度到ECS node节点上还是ECI 虚拟节点上。
具体实现方法如下：
集群安装ack-kubernetes-elastic-workload组件、ACK Virtual Node组件
安装方法：通过阿里云ACK集群的应用市场一键部署或者命令部署安装即可
这两个组件默认都安装在kuber-system名称空间下
HPA+ElasticWorkload调度逻辑
通过ElasticWorkload控制Deployment
HPA控制ElasticWorkload
下面通过配置一个应用来实现下具体调度逻辑
ElasticWorkload文件配置如下
[root@k8s-master k8syaml]# cat ew-test-app-demo.yaml
apiVersion: autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
kind: ElasticWorkload
metadata:
annotations:
name: ew-test-app-demo
namespace: vk
spec:
elasticUnit:
- labels:
alibabacloud.com/eci: "true"
name: virtual-kubelet
#默认运行在ecs节点上的副本数量
replicas: 4
sourceTarget:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
#运行在ecs节点上的最大副本数量，超过默认副本数的话超出量会被调度到虚拟节点
max: 4
min: 4
name: test-app-demo
hpa文件配置
[root@k8s-master k8syaml]# cat scm-vendor-web-hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: test-app-demo
namespace: vk
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
kind: ElasticWorkload
name: ew-test-app-demo
minReplicas: 1
maxReplicas: 5
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 6400
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 800
HPA CPU,以及内存阈值计算逻辑(针对于request和limit不是1:1的场景)
容器组当前使用量=pod当前使用量*pod数
HPA统计的pod当前使用量为容器组的平均使用量
容器组平均使用量=所有pod使用量之和
我们可以看到下图当前容器的cpu使用量是190m这个是容器组的平均值
当前使用量百分比=pod当前使用量/容器reques值
如下图所示该应用当前使用量是190m
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-678795.html
容器request值为0.05转化为毫核就是50m
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-678795.html
190m/50m=3.8转化为百分比也就是380%(该值为容器组的当前平均使用量)
先把limit单位转化为毫核
(Targets值)容器组总使用量=(limit值/request)*pod数
总Limit值=(4*1000)*4（pod数）=16000mm
总reques值=（0.05*1000）*4(pod数)=200mm
(Targets值)容器组使用量百分比=16000/200=80(转化为百分比就是8000%)
我们设定该应用cpu使用率大于等于百分之八十触发HPA伸缩动作
(Targets值)阈值(80%)=80*0.8=64(转化为百分比就是6400%)
内存计算公式同理
HPA预估POD副本数逻辑
期望副本数 = ceil[当前副本数 * (当前指标 / 期望指标)]
到了这里，关于阿里云ACK(容器服务)+ElasticWorkload弹性负载+HPA弹性伸缩实践的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
