物流企业网站源码,wordpress 地址设置,产品介绍页面的制作 html,长沙做官网的公司Horizontal Pod Autoscaling:po的水平自动伸缩
这是k8s自带的模块
pod占用cpu比例达到一定的阀值#xff0c;会触发伸缩机制。
根据cpu的阀值触发伸缩机制
replication controller 副本控制器 控制pod的副本数
deployment controller 节点控制器 部署pod
hpa控制副本的数…Horizontal Pod Autoscaling:po的水平自动伸缩
这是k8s自带的模块
pod占用cpu比例达到一定的阀值会触发伸缩机制。
根据cpu的阀值触发伸缩机制
replication controller 副本控制器 控制pod的副本数
deployment controller 节点控制器 部署pod
hpa控制副本的数量以及如何控制部署pod
1、hpa基于kube-controll-manager服务周期性的检测pod的cpu使用率默认30秒检测一次
2、hpa和replication controllerdeployment controller都属于k8s的资源对象。通过跟踪分析副本控制器和deployment的pod的负载变化针对性的调整目标pod的副本数
阀值:在正常情况下pod的副本数以及达到阀值之后pod的扩容最大数量
3、组件:metrics-server 部署到集群中对外提供度量的数据
HPA的规则
1、定义pod时候必须要有资源限制否则hpa无法进行监控
2、扩容是即时的只要超过阀值会立刻扩容不是立刻扩容到最大副本数会在最大值和最小值波动如果扩容的数量满足了需求不会在扩容
3、缩容是缓慢的如果业务的峰值较高回收的策略太积极的话可能会产生业务的崩溃缩容的速度比较慢的
周期性的获取数据缩容的机制
HPA的部署运用
进行HPA的部署设置 //在所有 Node 节点上传 metrics-server.tar 镜像包到 /opt 目录
cd /opt/
docker load -i metrics-server.tar#在主master节点上执行
kubectl apply -f components.yaml
HPA伸缩的测试演示
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: centos-testlabels:test: centos1
spec:replicas: 1selector:matchLabels:test: centos1template:metadata:labels:test: centos1spec:containers:- name: centosimage: centos:7command: [/bin/bash, -c, yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600]resources:limits:cpu: 1memory: 512Mi
---
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: hpa-centos7
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: centos-testminReplicas: 1maxReplicas: 5metrics:- type: Resourceresource:name: cputargetAverageUtilization: 50命名空间资源限
ResourceQuota:命名空间进行资源限制
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: centos-test1namespace: test1labels:test: centos2
spec:replicas: 6selector:matchLabels:test: centos2template:metadata:labels:test: centos2spec:nodeSelector:kubernetes.io/hostname: node01containers:- name: centosimage: centos:7command: [/bin/bash, -c, yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600]resources:limits:cpu: 1memory: 512Mi
---
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:name: ns-resourcenamespace: test1
spec:hard:pods: 10requests.memory: 1Gilimits.cpu: 4limits.memory: 2Giconfigmaps: 10
#在当前这个命名空间能创建最大configmap数量10个persistentvolumeclaims: 4
#当前命名空间只能使用4个pvcsecrets: 9
#创建贾母的secret只能9个services: 5
#创建service个数只能五个services.nodeports: 2
#创建nodeport类型的svc只能两个
只能在命名空间创建两个service第三个就不创建了因为限制了最多只能创建两个 第二种LimitRange
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: centos-test3namespace: test3labels:test: centos3
spec:replicas: 1selector:matchLabels:test: centos3template:metadata:labels:test: centos3spec:containers:- name: centos3image: centos:7command: [/bin/bash, -c, yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600]
---apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:name: test3-limitnamespace: test3
spec:limits:- default:memory: 512Micpu: 1defaultRequest:memory: 256Micpu: 0.5type: Container pod的副本数扩缩容有两种方式
1、手动方式kubectl scale deployment nginx1 --replicas5kubectl edit,修改yaml文件 apply -f
2、自动扩缩容 hpa 监控指标是cpu和内存没关系
资源限制
pod资源限制
命名空间资源限
ucky-cloud项目--部署在test1的命名空间如果lucky-cloud不做限制或者命名空间不做限制他会依然会沾满所有集群资源
k8s集群部署pod的最大数量:10000
busybox就是服务最小化的centos 4M 哪些服务会部署在k8s当中
中间件 kafka: 6
redis: 3
选好节点 用nodeName固定在一个pod上扩容之后阀值是否会下降
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: centos-test8labels:test: centos8
spec:replicas: 3selector:matchLabels:test: centos8template:metadata:labels:test: centos8spec:nodeSelector:kubernetes.io/hostname: node01containers:- name: centos8image: centos:7command: [/bin/bash, -c, yum -y install epel-release;yum -y install stress;sleep 3600]resources:limits:cpu: 2memory: 512Mi
---
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: hpa-centos7
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: centos-test8minReplicas: 1maxReplicas: 5targetCPUUtilizationPercentage: 50 总结
HPA的自动扩缩容
命令空间两种方式
ResourceQuota:可以对命名空间进行资源限制
第二种LimitRange:直接声明在命名空间当中创建pod容器的资源限制只是一种统一的限制所有的pod都受这个条件的制约
pod资源限制 一般是我们创建的时候声明好的必加选项
resources
limit
命名空间资源限制:对命名空间使用cpu和内存一定会做限制通过
核心:防止整个集群的资源被一个服务或者一个命名空间沾满
ResourceQuata
命名空间统一资源限制在pod LimitRange
