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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: "1"
memory: 2Gi
requests: # 保证这个pod初始就能分配这么多资源
cpu: "1"
memory: 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hpa，pod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 --max=3 --min=1 --cpu-percent=50
#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 target's current scale
ScalingActive 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 cpu
Warning 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: web
name: web
namespace: default
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: web
template:
metadata:
labels:
app: web
spec:
containers:
- image: nginx:1.21.6
name: nginx
resources:
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: "50m"
memory: 20Mi
requests: # 保证这个pod初始就能分配这么多资源
cpu: "50m"
memory: 20Mi
更新web资源：
# kubectl apply -f web.yaml
deployment.apps/web configured
然后创建hpa：
# kubectl autoscale deployment web --max=3 --min=1 --cpu-percent=50
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 --image=registry.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指标伸缩文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-754104.html
https://keda.sh/docs/2.12/scalers/prometheus/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-754104.html
到了这里，关于第15关 K8s HPA：自动水平伸缩Pod，实现弹性扩展和资源优化的文章就介绍完了。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！
