Kubernetes 筆記 012 Pod 的自動擴容與縮容

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Hi，你們好，歡迎你們和我一塊兒學 K8S，這是系列第 12 篇。

上一篇咱們瞭解了 Pod 的手動擴容和縮容，本篇來看看自動的方式。

K8S 做爲一個集羣式的管理軟件，自動化、智能化是免不了的功能。Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了這個 Pod 橫向自動擴容的功能（Horizontal Pod Autoscaling，簡稱 HPA）。

HPA 與以前的 Deployment、Service 同樣，也屬於一種 K8S 資源對象。

HPA 的目標是但願經過追蹤集羣中全部 Pod 的負載變化狀況，來自動化地調整 Pod 的副本數，以此來知足應用的需求和減小資源的浪費。

HAP 度量 Pod 負載變化狀況的指標有兩種：

• CPU 利用率（CPUUtilizationPercentage）
• 自定義的度量指標，好比服務在每秒以內的請求數（TPS 或 QPS）

如何統計和查詢這些指標，要依託於一個組件——Heapster。Heapster 會監控一段時間內集羣內全部 Pod 的 CPU 利用率的平均值或者其餘自定義的值，在知足條件時（好比 CPU 使用率超過 80% 或 下降到 10%）會將這些信息反饋給 HPA 控制器，HPA 控制器就根據 RC 或者 Deployment 的定義調整 Pod 的數量。

HPA 實現的方式有兩種：配置文件和命令行

1. 配置文件

這種方式是經過定義 yaml 配置文件來建立 HPA，以下是基本定義：

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:               # (1)
    kind: Deployment   
    name: php-apache
  minReplicas: 1                # (2)
  maxReplicas: 10
  targetAverageUtilization: 50  # (3)

文件 kind 類型是 HorizontalPodAutoscaler，其中有 3 個地方須要額外注意下：

（1）scaleTargetRef 字段指定須要管理的 Deployment/RC 的名字，也就是提早須要存在一個 Deployment/RC 對象。

（2） minReplicas 和 maxReplicas 字段定義 Pod 可伸縮的數量範圍。這個例子中擴容最高不能超過 10 個，縮容最低不能少於 1 個。

（3）targetAverageUtilization 指定 CPU 使用率，也就是自動擴容和縮容的觸發條件，當 CPU 使用率超過 50% 時會觸發自動動態擴容的行爲，當回落到 50% 如下時，又會觸發自動動態縮容的行爲。

1. 命令行

這種方式就是經過 kubectl autoscale 命令來實現建立 HPA 對象，實現自動擴容和縮容行爲。好比和上面的例子等價的命令以下：

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

經過參數來引入各個字段。

OK，本文就到這裏，更多實踐的例子你們能夠參考 K8S 官網。下文咱們將會探索 K8S 的容錯機制。

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