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HPA相关知识
HPA（Horizontal Pod Autoscaling）Pod 水平自动伸缩，Kubernetes 有一个 HPA 的资源，HPA 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 Replication Controller、 Deployment 或者Replica Set 中的 Pod 数量。
（1）HPA 基于 Master 上的 kube-controller-manager 服务启动参数 horizontal-pod-autoscaler-sync-period 定义的时长（默认为30秒），周期性的检测 Pod 的 CPU 使用率。
（2）HPA 与之前的 RC、Deployment 一样，也属于一种 Kubernetes 资源对象。通过追踪分析 RC 控制的所有目标 Pod 的负载变化情况， 来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理。
（3）metrics-server 也需要部署到集群中， 它可以通过 resource metrics API 对外提供度量数据。
HPA部署和运用
进行HPA的部署和配置
//在所有 Node 节点上传 metrics-server.tar 镜像包到 /opt 目录
cd /opt/
docker load -i metrics-server.tar
#在主master节点上执行
kubectl apply -f components.yaml
mastrt节点拖入components.yaml
#部署完毕后，可以通过命令来监视pod的资源占用
kubectl top pods
kubectl top nodes
HPA伸缩的测试演示
创建一个用于测试的pod资源
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: centos-test
labels:
test: centos1
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
test: centos1
template:
metadata:
labels:
test: centos1
spec:
containers:
- name: centos
image: centos: 7
command: ["/bin/bash","-c","yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600"]
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: 512Mi
#设置资源限制。使用hpa必须添加资源限制字段，否则无法判断。
---
apiVsersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: hpa-centos7
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
#表示需要监控的类型是什么
kind: Deployment
name: centos-test
#这里表示你需要监控谁
minReplicas: 1
#表示最小有几个
maxReplicas: 5
#超过副本最大有几个
targetCPUUtilzationPercentage: 50
//设定cpu使用的阀值。高于50%缩容，低于50%扩容
进入容器占用2个cpu
stress --cpu 2
HPA的规则
1.定义pod的时候必须要有资源限制，否则HPA无法进行监控
2.扩容是即时的，只要超过阀值就会立刻扩容，不是立刻扩容到最大副本数。他会在最小值和最大值波动，如果扩容数量满足了需求，则不会在扩容。
3.缩容是缓慢的。如果业务的峰值较高，回收的策略太积极的话，可能会产生业务的崩溃。
周期性的获取数据，缩容的机制问题。
如果业务的峰值较高，回收的策略太积极的话，可能会产生业务的崩溃。
pod的副本数扩缩容有两种方式：
1、 手动的方式修改控制器的副本数。
命令行可以通过 kubectl scale deployment pod名称 --replicas=5
修改yaml文件。通过apply -f部署更新
2、 自动扩缩容HPA
hpa监控的是cpu
资源限制
pod的资源限制：在部署pod的时候加入resources字段，通过limits/request来对pod进行限制。
除了pod的资源限制还有命名空间的资源限制
命名空间 资源限制
lucky-zzr项目---部署在test1的命名空间，如果lucky-zzr不做限制，或者命名空间不做限制，他依然会占满所有集群资源
k8s集群部署pod的最大数量：10000个
实验举例
vim ns.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: centos-test2
namespace: test1
labels:
test: centos2
spec:
replicas: 11
selector:
matchLabels:
test: centos2
template:
metadata:
labels:
test: centos2
spec:
containers:
- name: centos
image: centos:7
command: ["/bin/bash", "-c", "yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600"]
resources:
limits:
cpu: 1000m
memory: 512Mi
---
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: ns-resource
namespace: test1
spec:
hard:
#硬限制
pods: "10"
#表示在这个命名空间内只能部署10个pod
requests.cpu: "2"
#最多只能占用多个个cpu
requests.memory: 1Gi
#最多只能占用多少内存
limits.cpu: "4"
#最大需要多少cpu
limits.memory: 2Gi
#最大需要多少内容
configmaps: "10"
#当前命名空间内能创建最大的configmap的数量 10个
persistentvolumeclaims: "4"
#当前命名空间只能使用4个pvc
secrets: "9"
#创建加密的secrets。只能9个
services: "5"
#创建service只能5个
services.nodeports: "2"
#nodeport类型的svc只能2个设置副本数为11个测试。当命名空间限制了之后，最多只能部署10个
通过命名空间的方式对容器进行限制
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: centos-test
namespace: test2
Labels:
test: centos1
spec:
replicas: 1
selector:
matcjhLabels:
test: centos1
template:
metdata:
labels:
test: centos1
spec:
containers:
- name: centos
image: centos:7
command: ["/bin/bash","-c","yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600"]
---
apiVersion: v1
kind: LimitRange
#表示使用limitrange来进行资源控制的类型。
metadata:
name: test2-centos
namespace: test2
spec:
limits:
default:
memory: 512Mi
cpu: "1"
defaultRequest:
memory: 256Mi
cpu: "0.5"
type: Container
#default-->limit
#defaultRequest--->request
#type支持Container ,pod ,pvc通过命名空间对pod进行统一限制：
好处是不需要对每个pod进行限制
缺点是不够灵活
HPA自动伸缩如果使用nodeName的方式将固定在一个node上观察扩容之后，阀值是否会下降？
实验举例：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: centos-test
labels:
test: centos1
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
test: centos1
template:
metadata:
labels:
test: centos1
spec:
containers:
- name: centos
image: centos:7
command: ["/bin/bash", "-c", "yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600"]
resources:
limits:
cpu: 1000m
memory: 512Mi
nodeName: node01
#设置资源限制。使用hpa必须添加资源限制字段，否则无法判断
---
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: hpa-centos
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
#表示需要监控的类型是什么,基于什么控制器创建的
kind: Deployment
name: centos-test
#这里表示你需要监控谁
minReplicas: 1
#表示最小有几个
maxReplicas: 5
#超过副本最大有几个
targetCPUUtilizationPercentage: 50
#设定cpu使用的阀值测试即使在同一个node节点上阀值还是会下降。实验完成
总结
HPA自动扩缩容
命名空间的两种方式：
ResourceQuota：可以对命名空间进行资源限制
LimitRange：直接声明在命名空间中创建的pod，容器的资源限制。这是一种统一限制。所有的pod都受这个条件的制约。
只要是在命名空间内不管创建多少，都需要使用我声明的资源限制。
pod的资源限制：resources、limit
pod的资源限制是我们创建时候声明好的，这时必加选项。
对命名空间、使用cpu、内存一定会做限制
命名空间的资源限制：ResourceQuota
一般是对命名空间的cpu和内存做限制
命名空间统一资源限制：LimitRange
核心：pod一定要做资源限制否则会占用集群的全部资源，命名空间也需要做限制否则还是会占用集群的全部资源。防止整个集群的资源被一个服务或者一个命名空间占满。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-821423.html
HPA自动伸缩
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