Kubernetes:应用自动扩容、收缩与稳定更新

简介: Kubernetes:应用自动扩容、收缩与稳定更新

缩放 Deployment


设置副本数量


很简单,使用 kubectl scale 命令直接设置:

kubectl scale deployment nginx --replicas=10

其它方式前面的章节已经提到过了,还有通过修改 YAML 文件的方式。


水平自动缩放


K8S 有个 Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler) 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象,比如 DaemonSet。


除了 CPU 利用率,也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标 来执行自动扩缩。

参考资料:https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/


命令:

kubectl autoscale deployment nginx --min=10 --max=15 --cpu-percent=80


表示目标 CPU 使用率为 80%(期望指标),副本数量配置应该为 10 到 15 之间,CPU 是动态缩放 pod 的指标,会根据具体的 CPU 使用率计算副本数量,其计算公式如下。

期望副本数 = ceil[当前副本数 * (当前指标 / 期望指标)]


因为笔者这里只有一个 Worker 节点,不能控制 CPU 使用率模拟场景,所以不方便演示,读者只需要了解这个命令即可。


按照算法计算,加入当前副本数量为 12,且 CPU 使用率达到 90%,则期望副本数为 12*(90%/80%) = 13.5,那么理论上会部署 14 个 Pod,但是 CPU 再继续增加的话,最多 15 个副本数量。如果在机器管够的情况下,可以去掉 minmax 参数。

算法细节请查看:https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#algorithm-details


比例缩放


比例缩放指的是在上线 Deployment 时,临时运行着应用程序的多个版本(共存),比例缩放是控制上线时多个 Pod 服务可用数量的方式。


水平缩放只关心最终的期望 Pod 数量,直接修改副本数和水平缩放,决定最终 Pod 数量有多少个。


而比例缩放是控制对象上线过程中,新的 Pod 创建速度和 旧的 Pod 销毁速度、 Pod 的可用程度,跟上线过程中新旧版本的 Pod 替换数量有关。


查看上一章中创建的 Deployment 的部分 YAML 如下:

spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate


strategy 可以配置 Pod 是怎么更新的。

当我们设置.spec.strategy.type==RollingUpdate时,便会采取滚动更新的方式更新 Pods,此时可以指定 maxUnavailablemaxSurge 来控制滚动更新 过程。这个我们之前提到过,就是 Deployment 默认会保证一直有 75% 的 pod处于可用状态,在完成更新前可能有多个版本的 pod 共存。


  • maxUnavailable
    最大不可用数量或比例,旧的 Pod 会以这个数量或比例逐渐减少。
  • maxSurge
    最大峰值,新的 Pod 会按照这个数量或比例逐渐创建。


3.5 章已经使用到了这两者,这里就不细说了,读者请参考:https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/#max-unavailable


我们查看之前的 Deployment,执行命令 kubectl get deployment nginx -o yaml

... ...
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
... ...


配置表示,每次只有 1/4 的 Pod 被更新、替换。


这个是所有 Deployment 的默认配置,在更新镜像版本时,旧的 Pod 会被新的 Pod 替换,但是不是一下子完成的,每次处理 25% 的 Pod,在更新过程中,我们必须保证我们的服务依然可用,即还有旧版本的 Pod 在运行。这个配置设定了更新过程中至少保证 75% 的 Pod 还可以使用,这个就是比例缩放。


下面我们来进行实验。

首先创建新的 Deployment ,设置副本数量为 10:

kubectl create deployment nginx --image=nginx:1.19.0 --replicas=10
# kubectl scale deployment nginx --replicas=10


我们执行 kubectl edit deployment nginx 修改缩放个数:

strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 3
      maxUnavailable: 2
    type: RollingUpdate


除了可用百分比表示,也可以使用个数表示。

旧的 Pod 按照最大 2 个的速度不断减少;新的 Pod 按照最大 3 个的速度不断增加;


比例缩放的配置处理好了,它会在我们上线新版本的时候生效,我们可以观察到这个过程,但是需要快一点执行命令查看状态。


快速执行以下命令:

kubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.20.0
kubectl get replicaset


root@instance-1:~# kubectl set image deployment nginx nginx=nginx:1.20.0
deployment.apps/nginx image updated
root@instance-1:~# kubectl get replicaset
NAME               DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-7b87485749   5         5         0       93m
nginx-85b45874d9   0         0         0       93m
nginx-bb957bbb5    8         8         8       35m


因为允许新的 Pod 创建较快(3个),所以最终可能新的 Pod 数量达到 10 个了,旧的 Pod 还有很多,总数量大于 10。


最终:

NAME               DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-7b87485749   10        10        10      99m
nginx-85b45874d9   0         0         0       99m
nginx-bb957bbb5    0         0         0       41m


如果想新版本的 Pod 上线速度更快,则可以把 maxSurge 数量或比例设置大一些;为了保证上线过程稳定、服务可用程度高,可以把 maxUnavailable 设置小一些。

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。     相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
相关文章
|
11月前
|
缓存 Kubernetes Docker
GitLab Runner 全面解析:Kubernetes 环境下的应用
GitLab Runner 是 GitLab CI/CD 的核心组件,负责执行由 `.gitlab-ci.yml` 定义的任务。它支持多种执行方式(如 Shell、Docker、Kubernetes),可在不同环境中运行作业。本文详细介绍了 GitLab Runner 的基本概念、功能特点及使用方法,重点探讨了流水线缓存(以 Python 项目为例)和构建镜像的应用,特别是在 Kubernetes 环境中的配置与优化。通过合理配置缓存和镜像构建,能够显著提升 CI/CD 流水线的效率和可靠性,助力开发团队实现持续集成与交付的目标。
|
11月前
|
存储 监控 对象存储
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
针对本地存储和 PVC 这两种容器存储使用方式,我们对 ACK 的容器存储监控功能进行了全新升级。此次更新完善了对集群中不同存储类型的监控能力,不仅对之前已有的监控大盘进行了优化,还针对不同的云存储类型,上线了全新的监控大盘,确保用户能够更好地理解和管理容器业务应用的存储资源。
651 273
|
10月前
|
Kubernetes 持续交付 开发工具
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
395 2
|
9月前
|
存储 监控 对象存储
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
277 0
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
|
10月前
|
存储 监控 对象存储
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
ACK 容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
207 1
|
10月前
|
Kubernetes 持续交付 开发工具
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
阿里云协同万兴科技落地ACK One GitOps方案,全球多机房应用自动化发布,效率提升50%
|
11月前
|
存储 监控 对象存储
ACK容器监控存储全面更新:让您的应用运行更稳定、更透明
介绍升级之后的ACK容器监控体系,包括各大盘界面展示和概要介绍。
|
10月前
|
运维 分布式计算 Kubernetes
ACK One多集群Service帮助大批量应用跨集群无缝迁移
ACK One多集群Service可以帮助您,在无需关注服务间的依赖,和最小化迁移风险的前提下,完成跨集群无缝迁移大批量应用。
|
人工智能 Kubernetes 安全
赋能加速AI应用交付,F5 BIG-IP Next for Kubernetes方案解读
赋能加速AI应用交付,F5 BIG-IP Next for Kubernetes方案解读
259 13
|
12月前
|
存储 Kubernetes 关系型数据库
阿里云ACK备份中心,K8s集群业务应用数据的一站式灾备方案
本文源自2024云栖大会苏雅诗的演讲,探讨了K8s集群业务为何需要灾备及其重要性。文中强调了集群与业务高可用配置对稳定性的重要性,并指出人为误操作等风险,建议实施周期性和特定情况下的灾备措施。针对容器化业务,提出了灾备的新特性与需求,包括工作负载为核心、云资源信息的备份,以及有状态应用的数据保护。介绍了ACK推出的备份中心解决方案,支持命名空间、标签、资源类型等维度的备份,并具备存储卷数据保护功能,能够满足GitOps流程企业的特定需求。此外,还详细描述了备份中心的使用流程、控制台展示、灾备难点及解决方案等内容,展示了备份中心如何有效应对K8s集群资源和存储卷数据的灾备挑战。

推荐镜像

更多