然后kubelet指标汇总。kubelet提供指标端点:10250/metrics/resource 15刷新一次指标数据。容器指标由cadvisor负责采集，cAdvisor已经集成到kubelet程序当中。

metrics-server默认抓取时间为60s一次，60s的时间间隔内，kubelet的指标已经刷新4轮了,HPAcontroller也运行4轮了。

所以我们优化的思路可以从metrics-server程序入手，可以将HPA弹性响应速率提高45s左右。kube-controller-manager的参数不宜修改，设置过短会对集群控制面造成压力，产生过载风险。kubelet刷新指标间隔15s 同样也是一个合理且推荐的数值。

三 优化方案

metrics-server启动参数--metric-resolution可用于设置指标保留的时间。默认是60s，我们可以将该值设置为15s 加快pod资源指标的获取速率。

未修改指标保存时间前，查看metrics-server日志可以发现平均60s抓取一次指标

修改metrics-server负载配置，添加启动参数

containers: - command: - /metrics-server - --metric-resolution=15s # 添加该参数，加快指标更新速率 - --v=6 # 可设置日志级别，可以通过日志查看进程工作信息 - xxx

查看metrics-server日志发现抓取指标间隔为15s

四 验证过程

主要是对比优化该参数后，HPA弹性的速率是否提高。

基于负载app01创建伸缩策略，以cpu指标为例，HPA配置清单如下：

apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: app01 namespace: hu spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: app01 minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 50

4.1 优化前

对工作负载进行压测，探知HPAcontroller感知metrics的变化并观察HPA弹性的灵敏度

通过上图我们可以发现，HPA对指标变化感知滞后：

其中60s-90s区间内，指标数值一直为250%，未发生变化。实际情况是HPAcontroller已经运转三次，但是每次获取的指标均为250%。

4m-7m15s区间内，每隔60s HPA状态刷新一次，也就是说60s后 HPAcontroller才能感知下游服务的状态变化。

可能大家也会有疑问，在执行 kubectl get xxx -w 的时候，每隔15s也刷新了一次数据，那是因为有其它value值发生了变化，例如REPLICAS值发生了变化，所以被记录了下来，并不是因为指标刷新触发的。

4.2 优化后

对工作负载进行压测，探知HPAcontroller感知metrics的变化并观察HPA弹性的灵敏度

通过上图我们可以发现，HPA对指标变化的获取提升明显，几乎每隔15s指标都会变化一次，如果获取的指标满足扩容条件则会立马扩容。

其中 60s-90s 区间内，其它选项保持不变(MINPODS、MAXPODS、REPLICAS)，指标每隔15s就会刷新一次。HPA会根据当前获取的指标结合特定算法进行扩缩的实例的判断。

其中2m15s-4m 区间内，其它选项保持不变，指标固定每隔15s会刷新一次。

可能大家会有疑问，明明指标已经达到扩容条件了，例如60s那个时间点，这就和HPA算法有关系了，如果存在未就绪状态或者不健康的pod，这些pod会被搁置掉不参与计算，所以75s那个时间，并未看到扩容行为。但是这些动作不与metrics指标层面冲突，metrics-server每隔15s上报一次指标，剩下具体的扩缩就是HPA controller该做的了。

 

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