K8S集群基于metrics server的HPA(pod弹性伸缩)
1. HPA是什么Kubernetes有一个HPA(Horizontal Pod Autoscaler)的资源,可以实现基于CPU使用率的Pod自动伸缩的功能。(1)HPA基于Master Node上的kube-controller-manager服务启动参数horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的时长(默认为30秒),周期性的检测Pod的CPU使用率。如果
1. HPA是什么
Kubernetes有一个HPA(Horizontal Pod Autoscaler)的资源,可以实现基于CPU使用率的Pod自动伸缩的功能。
(1)HPA基于Master Node上的kube-controller-manager服务启动参数horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的时长(默认为30秒),周期性的检测Pod的CPU使用率。
如果需要设置horizontal-pod-autoscaler-sync-period可以在Master Node上的/etc/default/kube-controller-manager中修改。
(2)HPA 与之前的 RC、Deployment 一样,也属于一种 Kubernetes 资源对象。通过追踪分析 RC 控制的所有目标 Pod 的负载变化情况,来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数,这是HPA的实现原理。
(3)metrics-server 也需要部署到集群中, 它可以通过 resource metrics API 对外提供度量数据。
官网维护地址:
https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
2. HPA实例
(1)运行 php-apache 服务器并暴露服务
首先,我们先启动一个 deployment 来运行这个镜像并暴露一个服务
[root@server1 hpa]# vim php-apache.yaml
[root@server1 hpa]# cat php-apache.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: php-apache
spec:
selector:
matchLabels:
run: php-apache
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
run: php-apache
spec:
containers:
- name: php-apache
image: hpa-example
ports:
- containerPort: 80
resources:
limits:
cpu: 500m
requests:
cpu: 200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: php-apache
labels:
run: php-apache
spec:
ports:
- port: 80
selector:
run: php-apache
其中需要的镜像hpa-example,已经拉至harbor仓库
(2)运行部署
[kubeadm@server1 hpa]$ vim php-apache.yaml
[kubeadm@server1 hpa]$ kubectl apply -f php-apache.yaml
deployment.apps/php-apache created
service/php-apache created
[kubeadm@server1 hpa]$
查看状态,可以看出该部署文件创建了一个由deployment控制器维护的pod,以及一个service
3. 创建 Horizontal Pod Autoscaler
现在,php-apache服务器已经运行,我们将通过 kubectl autoscale 命令创建 Horizontal Pod Autoscaler。 以下命令将创建一个 Horizontal Pod Autoscaler 用于控制我们上一步骤中创建的 deployment,使 Pod 的副本数量在维持在1到10之间。 大致来说,HPA 将通过增加或者减少 Pod 副本的数量(通过 Deployment )以保持所有 Pod 的平均CPU利用率在50%以内 (由于每个 Pod 通过 yaml文件 申请了200 milli-cores CPU,所以50%的 CPU 利用率意味着平均 CPU 利用率为100 milli-cores)。
[root@server1 hpa]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled
我们可以通过以下命令查看 autoscaler 的状态:
[root@server1 hpa]# kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache 0%/50% 1 10 1 19s
请注意在上面的命令输出中,当前的CPU利用率是0%,这是由于我们尚未发送任何请求到服务器 (CURRENT 列显示了相应 deployment 所控制的所有 Pod 的平均 CPU 利用率)。
增加负载
现在,我们将看到 autoscaler 如何对增加负载作出反应。 我们将启动一个容器,并通过一个循环向 php-apache 服务器发送无限的查询请求:
[kubeadm@server1 hpa]$ kubectl get svc
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 22d
php-apache ClusterIP 10.109.183.127 <none> 80/TCP 6m22s
[kubeadm@server1 hpa]$ kubectl run test --image=reg.westos.org/k8s/busyboxplus -it --rm --restart=Never
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ # while true; do wget -q -O- http://10.109.183.127; done
在几分钟时间内,通过以下命令,我们可以看到CPU负载升高了
[kubeadm@server1 ~]$ kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache 250%/50% 1 10 1 6m22s
[kubeadm@server1 ~]$
这时,由于请求增多,CPU利用率已经升至250%。 可以看到,deployment 的副本数量已经增长到了5
[kubeadm@server1 ~]$ kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache 250%/50% 1 10 5 6m57s
[kubeadm@server1 ~]$
查看pod的资源使用情况
停止负载
我们将通过停止负载来结束我们的示例。
在我们创建 busyboxplus容器的终端中,输入<Ctrl> + C
来终止负载的产生。
然后我们可以再次查看负载状态(等待几分钟时间):
[kubeadm@server1 ~]$ kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache 0%/50% 1 10 5 9m42s
[kubeadm@server1 ~]$
这时,CPU利用率已经降到0,所以 HPA 将自动缩减副本数量至1
注意: 自动伸缩完成副本数量的改变可能需要几分钟的时间。
4. HPA的伸缩过程
- 收集HPA控制下所有Pod最近的cpu使用情况(CPU utilization)
- 对比在扩容条件里记录的cpu限额(CPUUtilization)
- 调整实例数(必须要满足不超过最大/最小实例数)
- 每隔30s做一次自动扩容的判断
(1)为了保持集群的稳定,每次扩容后冷却3分钟才能再次进行扩容,而缩容则要等5分钟后。
(2)当前Pod Cpu使用率与目标使用率接近时,不会触发扩容或缩容
(3)触发条件 avg(CurrentPodsConsumption) / Target >1.1 或 <0.9
5. 引入其他度量指标(cpu+内存)
利用autoscaling/v2beta2API版本,您可以在自动伸缩 php-apache 这个 Deployment 时引入其他度量指标
[root@server1 hpa]# vim hpav2.yaml
[root@server1 hpa]# cat hpav2.yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
spec:
maxReplicas: 10
minReplicas: 1
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
averageUtilization: 60
type: Utilization
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
averageValue: 50Mi
type: AverageValue
[root@server1 hpa]# kubectl apply -f hpav2.yaml
Warning: kubectl apply should be used on resource created by either kubectl create --save-config or kubectl apply
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache configured
[root@server1 hpa]# kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache 13824512/50Mi, 0%/60% 1 10 8 26m
可以看出已经有了cpu和内存的双重指标,内存单位是字节。
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