第一节 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)

在前面的介绍中,我们可以手动执行kubectl scale命令实现pod扩容,但是这明显不符合kubernetes的定位目标-自动化、智能化。kubernetes期望可以通过监测Pod的使用情况,实现pod数量的自动化调整,于是就产生了HPA这种控制器。
HPA可以获取每个pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后实现pod的数量的调整。其实HPA与之前的Deployment一样,也属于一种kubernetes资源对象,它通过追踪分析目标pod的负载变化情况,来确定是否针对性地调整目标pod的副本数。

 

第二节 安装metrics-server

Github:https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server
注意版本需要对k8s有对应关系

 

这里的k8s版本是1.17.4,所以选择了v0.3.6

metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况

1、 安装git,下载metrics-server;

#安装git
yum -y install git 
#获取metrics-server 注意使用的版本(国内失败的可能性较大,可能需要多次尝试)
git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server

 

1、 修改deployment,注意修改的是镜像和初始化参数;

cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/
vim metrics-server-deployment.yaml

 

metrics-server-deployment.yaml 资源清单(供参考)

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: metrics-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: metrics-server
  template:
    metadata:
      name: metrics-server
      labels:
        k8s-app: metrics-server
    spec:
      hostNetwork: true
      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:
      mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers
      - name: tmp-dir
        emptyDir: {
   
     }
      containers:
      - name: metrics-server
#       image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
        imagePullPolicy: Always
        args:
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
        volumeMounts:
        - name: tmp-dir
          mountPath: /tmp

1、 以文件夹的形式部署;

kubectl apply -f ./

 
4、 查看(如果部署成功了,那么它会在kube-system下面生成一个pod,名称前缀为metrics-server);

kubectl get pods -n kube-system

 
5、 查看资源,可以看到node和pod的资源使用情况;

资源采集需要时间,如果未查到数据,请稍等再试

[root@master 1.8+]# kubectl top node
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
master   199m         9%     1095Mi          63%       
node1    69m          3%     338Mi           38%       
node2    69m          3%     334Mi           38%       
[root@master 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system
NAME                              CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
coredns-6955765f44-6x74m          4m           18Mi            
coredns-6955765f44-trbdk          4m           15Mi            
etcd-master                       27m          61Mi            
kube-apiserver-master             60m          330Mi           
kube-controller-manager-master    28m          67Mi            
kube-flannel-ds-2sw47             4m           31Mi            
kube-flannel-ds-amd64-4lbtn       4m           9Mi             
kube-flannel-ds-amd64-6jvnx       3m           19Mi            
kube-flannel-ds-amd64-wx2xm       3m           15Mi            
kube-flannel-ds-b2nzg             3m           22Mi            
kube-flannel-ds-ff2g8             4m           31Mi            
kube-proxy-cmmpk                  2m           19Mi            
kube-proxy-qh7qf                  1m           25Mi            
kube-proxy-t68kh                  1m           14Mi            
kube-scheduler-master             5m           35Mi            
metrics-server-6b976979db-hcmz7   2m           11Mi            
[root@master 1.8+]# 

第三节 准备deployment和service

1、 创建deployment;

#创建deployment,通过deployment创建pod
kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev
#创建service,通过service将服务暴露出去
kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev

1、 查看;

kubectl get deployment,pod,svc -n dev

 

第四节 部署HPA

创建pc-hpa.yaml

apiVersion: autoscaling/v1  版本号
kind: HorizontalPodAutoscaler   类型
metadata:  元数据
  name: pc-hpa   rs名称
  namespace: dev  所属命名空间
spec: 详情
  minReplicas: 1 最小pod数量
  maxReplicas: 10 最大Pod数量
  targetCPUUtilizationPercentage: 3CPU使用率指标3表示3%
  scaleTargetRef: 指定要控制的nginx信息
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx

#创建hpa
[root@master 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa.yaml 
horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created

#查看hpa
[root@master 1.8+]# kubectl get hpa -n dev
NAME     REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1         10        1          64s
[root@master 1.8+]# 

 

使用压力测试工具,向nginx增加压力,访问http://192.168.88.100:30746(前面service暴露的端口)
postman,jmeter,apifox等均可进行压力测试。如何操作,请自行查阅。

 

查看集群信息
 
 

可以发现pod的数量在增加,最大到10,而当撤销压力测试后,等待一些时间pod数量又在减少了,慢慢减少到1。

pod的增减需要等待一些时间才能看到

传送门

官网hpa相关内容https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#support-for-custom-metrics