HPA(Horizontal Pod Autoscaler)

K8S的水平扩缩容其实也是由一个独立的控制器管理的, 也就是HPA。

API 细节

HPA 属于 autoscaling API 组的资源组

kubectl api-versions | grep autoscal
autoscaling/v1
autoscaling/v2beta1
autoscaling/v2beta2

• autoscaling/v1：只支持基于CPU指标的缩放。
• autoscaling/v2beta1：支持Resource Metrics（资源指标，如pod的CPU）和Custom Metrics（自定义指标）的缩放。
• autoscaling/v2beta2：支持Resource Metrics（资源指标，如pod的CPU）和Custom Metrics（自定义指标）和ExternalMetrics（额外指标）的缩放。

HPA 原理

HPA本质上也是个控制器，控制器本质上也是个不停循环的过程，HPA默认的循环间隔时间为15s(由参数–horizontal-pod-autoscaler-sync-period 控制)。每次循环会进行资源的检查(1.11 之后从metric-server 获取资源使用情况)，对比HPA的资源使用限制，一旦触发伸缩条件，HPA会向kubernetes发送请求，修改伸缩对象（statefulSet, replicaController, replicaSet）子对象scale中控制pod数量的字段。kubernetess响应请求，修改scale结构体，然后会刷新一次伸缩对象的pod数量。伸缩对象被修改后，自然会通过list/watch机制增加或减少pod数量，达到动态伸缩的目的。

因为控制器的本质就是不停循环，然后将当前状态和期望状态进行对比，如果不满足期望状态，则触发对应动作。

HPA 扩容算法:

期望副本数 = ceil[当前副本数 * (当前指标 / 期望指标)]

使用HPA 前置条件

• 必须部署metric server, 1.11 之前是从 Heapster 获取指标特性的，目前已废弃，远古版本不做考虑
• 资源控制器必须指定resources，且不能为{} (resources 资源使用为{} 可能会导致kubectl get hpa 返回unknown)

防抖动

HPA 控制器默认15s 检查一次, 如果监控数据频繁抖动，可能会导致短时间内pod副本数量变化过大，这其实不利用生产的额稳定，所以 kube-controller-manager 在启动的时候加上 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization, 默认时间是 5 分钟(5m0s) 该时间表示距离上次扩缩容后，多久之后才能再扩缩容, 这也就是所谓的冷静期。

HPA YML 例子

apiVersion: autoscaling/v2beta2 # 版本 V1 默认只支持CPU，指标过于少，不太建议
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx
  namespace: default
spec:
  # HPA的伸缩对象描述，HPA会动态修改该对象的pod数量
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
  # HPA的最小pod数量和最大pod数量
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  # 监控的指标数组，v2beta2 支持多种类型的指标共存
  metrics:
  # Object类型的指标
  - type: Object
    object:
      metric:
        # 指标名称
        name: requests-per-second
      # 监控指标的对象描述，指标数据来源于该对象
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
        kind: Ingress
        name: main-route
      # Value类型的目标值，Object类型的指标只支持Value和AverageValue类型的目标值
      target:
        type: Value
        value: 10k
  # Resource类型的指标
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      # Utilization类型的目标值，Resource类型的指标只支持Utilization和AverageValue类型的目标值
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  # Pods类型的指标
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      # AverageValue类型的目标值，Pods指标类型下只支持AverageValue类型的目标值
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1k
  # External类型的指标
  - type: External
    external:
      metric:
        name: queue_messages_ready
        # 该字段与第三方的指标标签相关联，（此处官方文档有问题，正确的写法如下）
        selector:
          matchLabels:
            env: "stage"
            app: "myapp"
      # External指标类型下只支持Value和AverageValue类型的目标值
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 30

• target共有3种类型：Utilization, Value, AverageValue。
  • Utilization表示平均使用率; Value表示裸值; AverageValue表示平均值。
• metrics中的type字段有四种类型的值：Object、Pods、Resource、External。
  • Resource指的是当前伸缩对象下的pod的cpu和memory指标，只支持Utilization和AverageValue类型的目标值。
  • Object指的是指定k8s内部对象的指标，数据需要第三方adapter提供，只支持Value和AverageValue类型的目标值。
  • Pods指的是伸缩对象（statefulSet、replicaController、replicaSet）底下的Pods的指标，数据需要第三方的adapter提供，并且只允许AverageValue类型的目标值。
  • External指的是k8s外部的指标，数据同样需要第三方的adapter提供，只支持Value和AverageValue类型的目标值。

自定义指标

• [ 等prometheus 系列写完再更新。 ]

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