05 HPA

简介

Pod 水平自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler）特性， 可以基于：

  1. CPU利用率自动伸缩如下API对象中的Pod数量：
    1. replication controller
    2. deployment
    3. replica set
  2. 其他应程序提供的度量指标custom metrics

HPA无法缩放的对象，比如DaemonSets。

HPA由Kubernetes API资源和控制器实现，控制器会周期性的获取平均CPU利用率，并与目标值相比来调整replication controller或者deployment中副本的数量。

controller manager的--horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数指定周期（默认值15秒），从resource metrics API和custom metrics API获取指标。

通常情况下，控制器将从一系列的聚合 API 中获取指标数据：

  • metrics.k8s.io：由 metrics-server（需要额外启动）提供
  • custom.metrics.k8s.io
  • external.metrics.k8s.io

控制器也可以直接从 Heapster 获取指标。

注意：FEATURE STATE: Kubernetes 1.11 [deprecated] 自 Kubernetes 1.11起，从 Heapster 获取指标特性已废弃。

HPA的扩容算法：期望副本数 = ceil[当前副本数 * ( 当前指标 / 期望指标 )]

例如，CPU利用率：

  • 当前指标为200m，目标设定值为100m,那么由于200.0/100.0=2.0， 副本数量将会翻倍。
  • 当前指标为50m，副本数量将会减半，因为50.0/100.0=0.5。
  • 如果计算出的缩放比例接近1.0（跟据--horizontal-pod-autoscaler-tolerance参数全局配置的容忍值，默认为0.1）， 将会放弃本次缩放。

自定义指标API

2018年1月22日，新的指标监控目标是暴露一个API可以让HPA用来获取任意的指标，就像Master的指标API，这个新的API围绕获取的指标构建，这些指标通过引用Kubernetes对象（或组）和指标名称，因此，这些API对于其他的想要消费自定义指标的消费者（尤其是控制器）将很有用。

API的根路径类似这样：/apis/custom-metrics/v1alpha1，方便起见，下面省略相同的根路径：

  • 检索给定名称的全局对象的指标（如，Node、PersistentVolune）：/{object-type}/{object-name}/{metric-name...}
  • 检索给定类型的全局对象的指标：/{object-type}/*/{metric-name...}
  • 检索给定标签匹配的给定类型的全局对象的指标：/{object-type}/*/{metric-name...}?labelSelector=foo
  • 检索给定命名空间中的对象的指标：/namespaces/{namespace-name}/{object-type}/{object-name}/{metric-name...}
  • 检索给定类型的所有命名空间对象的指标：/namespaces/{namespace-name}/{object-type}/*/{metric-name...}
  • 检索与给定标签匹配的给定类型的所有命名空间对象的指标：/namespaces/{namespace-name}/{object-type}/*/{metric-name...}?labelSelector=foo
  • 检索描述给定名称空间的指标：/namespaces/{namespace-name}/metrics/{metric-name}

metrics-server

Metrics Server是集群范围的资源使用情况数据聚合器。

  • 如果使用kube-up.sh脚本部署集群，则会默认部署为Deployment
  • 如果使用其他方式部署，可以使用[deployment components.yaml](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases)文件来部署

Metrics Server从Summary API中收集指标数据，这些指标数据是每个节点上的kubelet暴露出来的。

上次修改: 28 June 2020