前言
前面 Kubernetes入门 系列，我们学习了k8s的基础知识和简单用法，今天开始我们继续进一步学习，了解一些复杂和高级用法。本文我们学习pod水平自动扩缩容即hpa。
hpa全称是Horizontal Pod Autoscaler，可以基于CPU的利用率或其它指标自动伸缩replication controller、deployment和 replica set 中的 pod 数量。
我们可以根据标准应用系统的CPU等指标的周期性变化情况，通过HPA进行动态扩缩容以此来提高集群的资源利用率。
准备
hpa通过metrics-server，监控集群运行指标触发扩缩容的，使用前需要先确保metrics-server是可用状态。
minikube addons list
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观察metrics-server是否是可用状态，如果是disabled。则需要执行以下命令开启。
minikube addons enable metrics-server
![]()
此时执行kubectl top命令即可查看pod、node的cpu、memory的使用消耗情况。
![]()
如果想禁用metrics-server，disable即可
minikube addons disable metrics-server
启动应用并暴露服务
我们参考官方demo，使用PHP提供http服务，进行CPU密集型计算。观察CPU和pod自动扩缩容情况。
准备镜像
这里创建一个CPU密集型PHP脚本，并打成镜像。
也可以直接用我打好的镜像 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/larswang/php-hpa:1.0，跳过这一步，直接看Deployment。
文件及源码地址见：AloofJr
# Dockerfile
FROM php:7.4.6-apache
ADD index.php /var/www/html/index.php
RUN chmod a+rx index.php
// index.php
<?php
$x = 0.0001;
for ($i = 0; $i <= 1000000; $i++) {
$x += sqrt($x);
}
echo "OK!";
?>
Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: php-hpa-deployment
labels:
app: php-hpa
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: php-hpa
template:
metadata:
labels:
app: php-hpa
spec:
containers:
- name: php-hpa
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/larswang/php-hpa:1.0
ports:
- containerPort: 80
resources:
requests:
cpu: 200m
Service 暴露服务
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: php-hpa-service
spec:
type: ClusterIP
selector:
app: php-hpa
ports:
- port: 80
HPA
创建HPA
创建hpa设置pod扩缩最多和最少的数量以及执行扩缩容的条件。
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-hpa-deployment
minReplicas: 1 #pod最小数量
maxReplicas: 10 #pod最大数量
targetCPUUtilizationPercentage: 10 #cpu使用率超过10%进行扩容，小于10%缩容
观察HPA运行情况
kubectl get hpa
![]()
可以看到以下指标
TARGETS：目前CPU使用率是0%，10%是我们设置的扩缩容阙值。
MINPODS：pod最小数量
MAXPODS：pod最大数量
REPLICAS：当前副本数，因为我们的cpu使用率是0%，当前副本数是1。
增加负载
我们使用busybox，不断的对php-hpa-service发起http调用，增加服务端压力。
# 使用busybox并进入容器
kubectl run -i --rm --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
# 不断发起http请求
while true; do wget -q -O- http://php-hpa-service; done
查看hpa情况
![]()
cpu利用率143%了，此时REPLICAS还是1，再等一会儿
![]()
可以看到REPLICAS已经扩到了10个pod，cpu负载平均到了35%，虽然比我们配置的10%高，但是扩到了最多MAXPODS 10个，所以不会继续扩容了
降低负载
停掉load-generator发压，等几分钟（可以通过--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization设置缩容冷却时间，默认五分钟）。
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可以看到REPLICAS缩到了1个pod。
总结
上面介绍了根据CPU利用率进行HPA的操作，其实在实际工作中，HPA是一个非常复杂的课题，因为影响应用运行状态的不单单是CPU，会和内存、ERROR数、线程数等多项指标相关。
在扩容时，还要考虑资源额度、数据库连接数等。
在缩容时则需要更小心了，要时刻关注应用的运行状态，是很容易引发容量故障的。
更复杂的还有，应用系统是否非标、是CPU密集型还是内存密集型应用、系统的流量变化周期、如何应对突发流量等等。
欢迎感兴趣或有实战经验的大神们来交流探讨。
文件用到的yaml配置可以在AloofJr找到。
更多文章
见我的博客：https://nc2era.com
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