###前言
在kubernetes中,我们使用pod对外提供服务。这时候,我们需要以下两种情形需要关注:
Pod因为不明原因挂掉,导致服务不可用
Pod在高负荷的情况下,不能支撑我们的服务
如果我们人工监控pods,人工进行调整副本那么这个工作量无疑是巨大的,但kubernetes已经有了相应的机制来应对了。
###HPA全称Horizontal Pod Autoscaler控制器工作流程(V1版本)
更详细的介绍参考官方文档Horizontal Pod Autoscaler
- 流程
- 创建HPA资源对象,关联对应资源例如Deployment,设定目标CPU使用率阈值,最大,最小replica数量。
前提:pod一定要设置资源限制,参数request,HPA才会工作。 - HPA控制器每隔15秒钟(可以通过设置controller manager的–horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数设定,默认15s)通过观测metrics值获取资源使用信息
- HPA控制器将获取资源使用信息与HPA设定值进行对比,计算出需要调整的副本数量
- 根据计算结果调整副本数量,使得单个POD的CPU使用率尽量逼近期望值,但不能照顾设定的最大,最小值。
- 以上2,3,4周期循环
- 创建HPA资源对象,关联对应资源例如Deployment,设定目标CPU使用率阈值,最大,最小replica数量。
- 周期
- HPA控制器观测资源使用率并作出决策是有周期的,执行是需要时间的,在执行自动伸缩过程中metrics不是静止不变的,可能降低或者升高,如果执行太频繁可能导致资源的使用快速抖动,因此控制器每次决策后的一段时间内不再进行新的决策。对于扩容这个时间是3分钟,缩容则是5分钟,对应调整参数
--horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay --horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay
- 自动伸缩不是一次到位的,而是逐渐逼近计算值,每次调整不超过当前副本数量的2倍或者1/2
本记录是对kubernetes HPA功能的验证,参考kubernetes官方文档,使用的是官方文档提供的镜像php-apache进行测试。
- HPA控制器观测资源使用率并作出决策是有周期的,执行是需要时间的,在执行自动伸缩过程中metrics不是静止不变的,可能降低或者升高,如果执行太频繁可能导致资源的使用快速抖动,因此控制器每次决策后的一段时间内不再进行新的决策。对于扩容这个时间是3分钟,缩容则是5分钟,对应调整参数
- metrics server
kubernetes集群需要配置好metrics server,配置参考文档Kubernetes部署metrics-server
###配置HPA实现应用横向扩展
- 配置启动deployment:php-apache
cat hpa-deployment.ymal
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: php-apache
labels:
app: hpa-test
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
name: php-apache
app: hpa-test
template:
metadata:
labels:
name: php-apache
app: hpa-test
spec:
containers:
- name: php-apache
image: mirrorgooglecontainers/hpa-example:latest
ports:- containerPort: 80
name: http
protocol: TCP
resources:
requests:
cpu: 0.005
memory: 64Mi
limits:
cpu: 0.05
memory: 128Mi2. 配置service: php-apache-svc
cat hpa-svc.yaml
- containerPort: 80
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: php-apache-svc
labels:
app: hpa-test
spec:
selector:
name: php-apache
app: hpa-test
ports:
- name: http
port: 80
protocol: TCP3. 配置hpa:php-apache-hpa
cat hpa-hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache-hpa
labels:
app: hpa-test
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
targetCPUUtilizationPercentage: 504. 启动deployment,service,hpa,并验证
kubectl apply -f ./
deployment.apps/php-apache configured
service/php-apache-svc unchanged
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache-hpa unchanged
kubectl get all
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/php-apache-6b9f498dc4-vwlfr 1/1 Running 0 3h14m
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 7d20h
service/php-apache-svc ClusterIP 10.104.34.168 <none> 80/TCP 3h14m
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/php-apache 1/1 1 1 3h14m
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/php-apache-6b9f498dc4 1 1 1 3h14m
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 1 3h14m
###压力测试,观察HPA效果
>1.生成一个压测客户端,持续压力测试
kubectl run --generator=run-pod/v1 -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
while true; do wget -q -O- http://php-apache-svc.default.svc.cluster.local; done
OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!
>2.压测一下,观察结果
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 800%/50% 1 10 1 27m
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 1000%/50% 1 10 2 27m
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 1000%/50% 1 10 4 27m
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 1000%/50% 1 10 8 27m
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 120%/50% 1 10 10 27m
kubectl get deployment php-apache
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 10/10 10 10 28m
#####结论:随着压力测试进行,deployment下pod的CPU使用率增加,超过HPA设定的百分比50%,之后逐次翻倍扩容replicaset。达到上限停止扩容。根据replicaset设置的request QoS逐渐稳定资源的使用率。
>3.停止压测
while true; do wget -q -O- http://php-apache-svc.default.svc.cluster.local; done
OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!wget: can‘t connect to remote host (10.104.63.73): Connection refused
OK!OK!OK!OK!OK!OK!........OK!OK!OK! ^C
/ # exit
/ # Session ended, resume using ‘kubectl attach load-generator -c load-generator -i -t‘ command when the pod is running
#####CPU使用率恢复到最初值20%,controller会周期观测,逐次缩容到最小值。
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 10 36m
#等待几分钟之后(默认5分钟),原因:
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 4 41m
#再次等待几分钟后(默认5分钟)
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 2 46m
#再次等待几分钟后(默认5分钟),稳定在最小副本数量
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 1 53m
###其他
以上测试验证了HPA功能,使用的API版本是autoscaling/v1。通过kubectl api-versions可以查看到存在3个版本。v1版本只支持CPU,v2beta2版本支持多metrics(CPU,memory)以及自定义metrics。基于autoscaling/v2beta2的hpa yaml文件写法
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache-hpa
labels:
app: hpa-test
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50
原文地址:https://blog.51cto.com/79076431/2475855