Horizontal Pod Autoscaling (HPA) 可以根据 CPU 使用率或应用自定义 metrics 自动扩展 Pod 数量(支持 replication controller、deployment 和 replica set )。
- 控制管理器每隔 15s(可以通过
--horizontal-pod-autoscaler-sync-period
修改)查询 metrics 的资源使用情况 - 支持三种 metrics 类型
- 预定义 metrics(比如 Pod 的 CPU)以利用率的方式计算
- 自定义的 Pod metrics,以原始值(raw value)的方式计算
- 自定义的 object metrics
- 支持两种 metrics 查询方式:Heapster 和自定义的 REST API
- 支持多 metrics
注意:
- 本章是关于 Pod 的自动扩展,而 Node 的自动扩展请参考 Cluster AutoScaler。
- 在使用 HPA 之前需要 确保已部署好 metrics-server。
Kubernetes 版本 | autoscaling API 版本 | 支持的 metrics |
---|---|---|
v1.5+ | autoscaling/v1 | CPU |
v1.6+ | autoscaling/v2beta1 | Memory及自定义 |
# 创建 pod 和 service
$ kubectl run php-apache --image=k8s.gcr.io/hpa-example --requests=cpu=200m --expose --port=80
service "php-apache" created
deployment "php-apache" created
# 创建 autoscaler
$ kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
deployment "php-apache" autoscaled
$ kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 0% / 50% 1 10 1 18s
# 增加负载
$ kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
Hit enter for command prompt
$ while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done
# 过一会就可以看到负载升高了
$ kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGET CURRENT MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 305% / 50% 305% 1 10 1 3m
# autoscaler 将这个 deployment 扩展为 7 个 pod
$ kubectl get deployment php-apache
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 7 7 7 7 19m
# 删除刚才创建的负载增加 pod 后会发现负载降低,并且 pod 数量也自动降回 1 个
$ kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 0% / 50% 1 10 1 11m
$ kubectl get deployment php-apache
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 1 1 1 1 27m
使用方法
- 控制管理器开启
--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients
- 控制管理器配置的
--master
或者--kubeconfig
- 在 API Server Aggregator 中注册自定义的 metrics API,如 https://github.com/kubernetes-incubator/custom-metrics-apiserver 和 https://github.com/kubernetes/metrics
注:可以参考 k8s.io/metics 开发自定义的 metrics API server。
比如 HorizontalPodAutoscaler 保证每个 Pod 占用 50% CPU、1000pps 以及 10000 请求 / s:
HPA 示例
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
namespace: default
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1beta1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
targetAverageUtilization: 50
- type: Pods
pods:
metricName: packets-per-second
targetAverageValue: 1k
- type: Object
object:
metricName: requests-per-second
target:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
name: main-route
targetValue: 10k
status:
observedGeneration: 1
lastScaleTime: <some-time>
currentReplicas: 1
desiredReplicas: 1
currentMetrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
currentAverageUtilization: 0
currentAverageValue: 0
v1.7+ 可以在客户端中看到 Kubernetes 为 HorizontalPodAutoscaler 设置的状态条件 status.conditions
,用来判断 HorizontalPodAutoscaler 是否可以扩展(AbleToScale)、是否开启扩展(ScalingActive)以及是否受到限制(ScalingLimitted)。
$ kubectl describe hpa cm-test
Name: cm-test
Namespace: prom
Labels: <none>
Annotations: <none>
CreationTimestamp: Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference: ReplicationController/cm-test
Metrics: (current / target)
"http_requests" on pods: 66m / 500m
Min replicas: 1
Max replicas: 4
ReplicationController pods: 1 current / 1 desired
Conditions:
Type Status Reason Message
---- ------ ------ -------
AbleToScale True ReadyForNewScale the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
ScalingActive True ValidMetricFound the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_requests
ScalingLimited False DesiredWithinRange the desired replica count is within the acceptable range
Events:
- 为容器配置 CPU Requests
- HPA 目标设置恰当,如设置 70% 给容器和应用预留 30% 的余量
- 保持 Pods 和 Nodes 健康(避免 Pod 频繁重建)
- 保证用户请求的负载均衡
- 使用
kubectl top node
和kubectl top pod
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