在前面的k8s controller-manager之hpa源码分析一文中曾经分析了k8s的hpa源码，讲解了hpa的流程，但只是基于传统的hepaster做分析，并没有分析自定义metric指标，但在实际的应用使用中，基于cpu/内存的自动伸缩指标并不能完全的满足业务需求，因此需要用到自定义metric指标进行自动伸缩，这里使用prometheus作为第三方metric收集器，并通过k8s-prometheus-adapter为HPA控制器提供自定义指标的client适配。

本文作为《通过prometheus实现k8s hpa自定义指标》的第一篇，主要介绍HPA metric组件相关安装和自定义扩缩容演示，该部分主要翻译自k8s-prom-hpa，主要是对自定义指标的HPA做个整体的认知。在本博文的后继系列，将分析k8s-prometheus-adapter的相关源码及原理。

自动扩展是一种根据资源使用情况自动扩缩容工作负载的方法。Kubernestes中的自动伸缩有两个维度:处理节点伸缩操作的集群自动缩放器和自动扩缩deployment或replicaset pod数量的Horizontal Pod Autoscaler。集群自动缩放和Horizontal Pod Autoscaler可用于动态调整计算能力以及满足SLA所需的并行度。虽然集群自动缩放器高度依赖于托管集群的云提供商的底层能力，但是HPA可以独立运行于Iaas/Pass提供商。

Horizontal Pod Autoscaler功能最初是在Kubernetes 1.1中引入并不断发展。HPA的第一版是根据观察到CPU利用率以及随后的内存利用率来伸缩pod。在kubernetes 1.6中，引入了一种新型的API，自定义度量API，这样HPA就能够实现基于任意度量的自动伸缩功能。Kubernestes 1.7引入了聚合层，允许第三方应用程序通过注册自己为API插件来扩展Kubernestes API。自定义度量API和聚合层使得像Promethous这样的监控系统向HPA控制器公开特定于应用程序的度量成为可能。

Horizontal Pod Autoscaler会定期查询如CPU/memory的Resource Metrics API和应用特定metrics的Custom Metrics API。

接下来是基于k8s 1.9或更高版本配置HPA V2的教程。首先按照提供核心指标的Metrics Server插件，然后使用podinfo demo应用演示基于cpu和memory 使用情况的pod自动缩放。在第二部分中，将部署prometheus和custom API server，向聚合器层注册自定义API服务，然后使用演示程序提供的自定义metrics配置HPA。

开始之前，首先要确保已安装Go 1.8以上版本，并在gopath中clone了 k8s-prom-hpa项目。

cd $GOPATH
git clone https://github.com/stefanprodan/k8s-prom-hpa

设置Metrics Server

kubernetes Metrics Server是一个集群范围的资源使用数据的聚合器，是Hepster的继承者。metrics server通过kubernetes.summary_api收集节点和pod的CPU和memory使用率。summary API是一个内存搞笑的API，用于将数据从kubelet/cAdvisor传输到metrics server。

如果在HPA的第一个版本中，需要Hepster来提供CPU和内存metrics，在HPA v2和k8s 1.8中，需要打开horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients选项才能使用metrics server，在k8s 1.9中，rest client是默认打开的。

在kube-system命名空间中部署Metrics Server

kubectl create -f ./metrics-server

大约一分钟后，metric-server开始报告node和pod的cpu和memory使用情况。
查看nodes metrics:

kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/nodes" | jq .

查看pods metrics:

kubectl get --raw "/apis/metrics.k8s.io/v1beta1/pods" | jq .

基于cpu和内存使用的自动扩缩容

首先在default命名空间下部署podinfo应用完成HPA测试:

kubectl create -f ./podinfo/podinfo-svc.yaml,./podinfo/podinfo-dep.yaml

通过service的NodePort端口访问podinfo，http://<K8S_PUBLIC_IP>:31198。
接下来定义一个hpa yaml，cpu的平均使用率超过80%，内存平均使用超过200Mi时自动扩缩容Pod个数，pod数范围为2到10。

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: podinfo
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Deployment
    name: podinfo
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      targetAverageUtilization: 80
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      targetAverageValue: 200Mi

生成hpa：

kubectl create -f ./podinfo/podinfo-hpa.yaml

一段时间后，HPA控制器能够通过metrics server获取CPU和内存的使用:

kubectl get hpa

NAME      REFERENCE            TARGETS                      MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
podinfo   Deployment/podinfo   2826240 / 200Mi, 15% / 80%   2         10        2          5m

为了增加负载，提高cpu使用率，使用raky11/hey做负载测试:

#install hey
go get -u github.com/rakyll/hey

#do 10K requests
hey -n 10000 -q 10 -c 5 http://<K8S_PUBLIC_IP>:31198/

接着关注hpa事件:

$ kubectl describe hpa

Events:
  Type    Reason             Age   From                       Message
  ----    ------             ----  ----                       -------
  Normal  SuccessfulRescale  7m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target
  Normal  SuccessfulRescale  3m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 8; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target

暂时删除podinfo，后面我们会再次部署:

kubectl delete -f ./podinfo/podinfo-hpa.yaml,./podinfo/podinfo-dep.yaml,./podinfo/podinfo-svc.yaml

设置Custom Metrics Server

为了基于自定义指标进行扩展，需要安装两个组件。一个组件从应用程序中收集metrics，并将他们存储在promethues的时序数据库中。另一个组件扩展k8s自定义metics API，即k8s-prometheus-adapter。

在monitoring命名空间中部署prometheus和适配器。

kubectl create -f ./namespaces.yaml

kubectl create -f ./prometheus

生成prometheus适配器所需的TLS证书:

make certs

部署Prometheus custom metrics API adapter:

kubectl create -f ./custom-metrics-api

列出prometheus提供的自定义指标:

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1" | jq .

获取monitoring命名孔径下所有Pod的FS使用率:

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/monitoring/pods/*/fs_usage_bytes" | jq .

基于自定义指标(custom metrics)的自动缩放

在default命名空间中创建podinfo，service以NodePort方式:

kubectl create -f ./podinfo/podinfo-svc.yaml,./podinfo/podinfo-dep.yaml

podinfo应用暴露了一个名为http_requests_total的自定义metric。Prometheas适配器删除_total后缀，并将度量标记为计数器度量(counter metric)。
从自定义metrics API中获取每秒请求总数:

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/*/http_requests" | jq .

{
  "kind": "MetricValueList",
  "apiVersion": "custom.metrics.k8s.io/v1beta1",
  "metadata": {
    "selfLink": "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/%2A/http_requests"
  },
  "items": [
    {
      "describedObject": {
        "kind": "Pod",
        "namespace": "default",
        "name": "podinfo-6b86c8ccc9-kv5g9",
        "apiVersion": "/__internal"
      },
      "metricName": "http_requests",
      "timestamp": "2018-01-10T16:49:07Z",
      "value": "901m"
    },
    {
      "describedObject": {
        "kind": "Pod",
        "namespace": "default",
        "name": "podinfo-6b86c8ccc9-nm7bl",
        "apiVersion": "/__internal"
      },
      "metricName": "http_requests",
      "timestamp": "2018-01-10T16:49:07Z",
      "value": "898m"
    }
  ]
}

m代表milli-units，所以901m代表901 milli-requests。
创建一个HPA，如果请求数量超过每秒10个，将扩容podinfo应用:

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: podinfo
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Deployment
    name: podinfo
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metricName: http_requests
      targetAverageValue: 10

在default命名空间下生成podinfo HPA:

kubectl create -f ./podinfo/podinfo-hpa-custom.yaml

一段时间后，HPA从metrics API获取http_requests值:

kubectl get hpa

NAME      REFERENCE            TARGETS     MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
podinfo   Deployment/podinfo   899m / 10   2         10        2          1m

以每秒25次的平了请求podinfo应用：

#install hey
go get -u github.com/rakyll/hey

#do 10K requests rate limited at 25 QPS
hey -n 10000 -q 5 -c 5 http://<K8S-IP>:31198/healthz

几分钟后，HPA开始扩容应用:

kubectl describe hpa

Name:                       podinfo
Namespace:                  default
Reference:                  Deployment/podinfo
Metrics:                    ( current / target )
  "http_requests" on pods:  9059m / 10
Min replicas:               2
Max replicas:               10

Events:
  Type    Reason             Age   From                       Message
  ----    ------             ----  ----                       -------
  Normal  SuccessfulRescale  2m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 3; reason: pods metric http_requests above target

以当前的每秒请求速度，应用用于不会达到10个pod的最大值，3个pod的RPS可以将请求保持在每秒10个一下。
负载测试结束后，HPA将应用缩容到原始副本:

Events:
  Type    Reason             Age   From                       Message
  ----    ------             ----  ----                       -------
  Normal  SuccessfulRescale  5m    horizontal-pod-autoscaler  New size: 3; reason: pods metric http_requests above target
  Normal  SuccessfulRescale  21s   horizontal-pod-autoscaler  New size: 2; reason: All metrics below target

你可以发现自动伸缩器不会立即响应瞬时请求高峰。默认情况下，metrics每30秒发生一次，只有在过去3-5分钟内没有重新伸缩的情况下，才进行伸缩。通过这种方式，HPA可以防止冲突的快速执行，并为集群自动伸缩器提供启动时间。

总结

并非所有系统都可以仅依靠CPU/内存使用度量来满足服务级别协议，大多数Web和移动后端都需要基于每秒的请求自动缩放来处理任何流量突发。对于ETL应用程序，自动扩展可能会由超过某个阈值的作业队列长度触发，依此类推。通过使用Prometheaus检测应用程序并展示自动扩展的正确指标，可以微调应用程序以更好地处理突发事件并确保高可用性。