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我们已经可以通过手动执行 kubectl scale 命令实现Pod的扩缩容#xff0c;但是这显然不符合 Kubernetes 的定位目标–自动化和智能化。Kubernetes 期望可以通过监测Pod的使用情况#xff0c;实现 Pod 数量的自动调整#xff0c;于… 目录 概述安装metrics-server使用HPA 概述
我们已经可以通过手动执行 kubectl scale 命令实现Pod的扩缩容但是这显然不符合 Kubernetes 的定位目标–自动化和智能化。Kubernetes 期望可以通过监测Pod的使用情况实现 Pod 数量的自动调整于是就产生了 HPA 这种控制器。
HPAHorizontal Pod Autoscaler 可以获取每个 Pod 的利用率然后和 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 和之前的 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需要针对性的调整目标 Pod 的副本数。
通常用于 Deployment不适用于无法扩/缩容的对象如 DaemonSet 特点
控制管理器每隔30s可以通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改查询metrics的资源使用情况支持三种metrics类型 预定义metrics比如Pod的CPU以利用率的方式计算自定义的Pod metrics以原始值raw value的方式计算自定义的object metrics 支持两种metrics查询方式Heapster和自定义的REST API支持多metrics
安装metrics-server
metrics-server是用来监控k8s资源指标的组件需要额外安装。
下载 metrics-server 组件配置文件
wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml -O metrics-server-components.yaml修改镜像地址为国内的地址
sed -i s/k8s.gcr.io\/metrics-server/registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com\/google_containers/g metrics-server-components.yaml修改容器的 tls 配置不验证 tls
在 containers 的 args 参数中增加 --kubelet-insecure-tls 参数
安装组件
kubectl apply -f metrics-server-components.yaml查看下安装是否成功
kubectl get po --all-namespaces | grep metrics
# 结果如下
kube-system metrics-server-7c6df44c98-fmm62 1/1 Running 0 65s成功安装到了kube-system 下。
使用HPA
实现 cpu 或内存的监控首先有个前提条件是该对象必须配置了 resources.requests.cpu 或 resources.requests.memory 才可以可以配置当 cpu/memory 达到上述配置的百分比后进行扩容或缩容。
新建nginx-hpa.yaml添加资源配置文件如下
apiVersion: apps/v1 # deployment api 版本
kind: Deployment # 资源类型为deployment
metadata: # 元信息labels: # 标签app: nginx-hpaname: nginx-hpa # deployment的名字namespace: default # 所在命名空间
spec:replicas: 3 # 期望副本数revisionHistoryLimit: 10 # 进行滚动更新后保留的历史版本数selector: # 选择器用于找到匹配的RS管理指定标签的RsmatchLabels: # 按照标签匹配app: nginx-hpa # 匹配的标签strategy: # 更新策略rollingUpdate: # 滚动更新配置maxSurge: 25% # 进行滚动更新时更新的个数超过期望副本数的比例maxUnavailable: 25% # 进行滚动更新时最大不可用更新比例也就是更新不成功最多能有多少个type: RollingUpdate # 更新策略采用滚动更新template: # pod模板metadata: # pod的元信息labels: # pod的标签app: nginx-hpaspec: # pod的描述信息containers: # pod的描述信息- image: nginx:1.7.9 # pod使用镜像imagePullPolicy: IfNotPresent # 镜像拉取策略name: nginx # 容器名称resources:limits:cpu: 200mmemory: 128Mirequests:cpu: 100mmemory: 128MirestartPolicy: Always # 重启策略terminationGracePeriodSeconds: 30 # 容器删除等待时间部署一下
kubectl apply -f nginx-hpa.yaml
# deployment.apps/nginx-hpa created查看下po
kubectl get po
# 3个pod如下
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
nginx-hpa-5465c4859b-85jtv 1/1 Running 0 41s
nginx-hpa-5465c4859b-crlr7 1/1 Running 0 41s
nginx-hpa-5465c4859b-k7h64 1/1 Running 0 41s接着可以使用top命令查看资源使用情况
kubectl top po
# 3个pod的cpu和MEMORY使用情况如下
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
nginx-hpa-5465c4859b-85jtv 0m 7Mi
nginx-hpa-5465c4859b-crlr7 0m 8Mi
nginx-hpa-5465c4859b-k7h64 0m 14Mi然后需要创建出一个HPA才能实现自动扩容缩容。
使用如下命令创建一个HPA
kubectl autoscale deploy nginx-hpa --cpu-percent20 --min2 --max5
# --cpu-percent20即cpu使用率超过20%进行扩容
# 最少有2个副本最多扩容到5个
# 注意如果初始副本数少于2个那么一旦HPA部署完成就会把pod扩容到2个查看HPA
kubectl get hpa
# 结果如下
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
nginx-hpa Deployment/nginx-hpa unknown/20% 2 5 0 19s可以看下TARGETS前面unknown表示还没有占用后面的20% 标识目标是20%就扩容。
可以通过一定手段是cpu使用率达到20% 这样就会自动扩容这里不在演示。
