k8s-对Pod自动弹性伸缩(HPA)

2022-08-22 1178

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简介： HPA介绍部署metrics-server案例自动缩容

HAP介绍

Horizontal Pod Autoscaler 根据观察到的 CPU 利用率（或者，在自定义指标支持下，根据其他一些应用程序提供的指标）自动扩展复制控制器、部署、副本集或有状态集中的 Pod 数量。

请注意，Horizontal Pod Autoscaling 不适用于无法缩放的对象，例如 DaemonSet。

Horizontal Pod Autoscaler 实现为 Kubernetes API 资源和控制器。

资源决定了控制器的行为。

控制器会定期调整复制控制器或部署中的副本数量，以将观察到的指标（例如平均 CPU 利用率、平均内存利用率或任何其他自定义指标）与用户指定的目标相匹配。

K8s通过HPA，基于获取到的metrics(CPU utilization, custom metrics) value，对rc, deployment 管理的 pods 进行自动伸缩

HPA Controller 周期性(默认每 30s 一次，可通过 kube-controller-manager 的 flag-- horizontal-pod-autoscaler-sync-period 进行设置)的调整对应的 rc, Deployment 中的 replicas 数量，使得指定的 metrics value 能匹配用户指定的 target utilization value。

•在每个 HPA Controller 的处理周期中，kube-controller-manager 都去查询 HPA 中定义的 metrics 的 utilization。查询方式根据 metric 类型不同而不同：

•如果 metric type 是 resource metrics，则通过 resource metrics API 查询。

•如果 metric type 属于 custom metrics，则通过 custom metrics API 查询。

部署metrics-server

Project Add: https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server

下载部署清单文件：

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml

components.yaml 文件的修改：

修改镜像：

修改镜像参数：args

完整的 components.yaml 文件配置

---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:  name: system:aggregated-metrics-reader
  labels:    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"    rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"rules:- apiGroups: ["metrics.k8s.io"]  resources: ["pods","nodes"]  verbs: ["get","list","watch"]---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:  name: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:auth-delegator
subjects:- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:  name: metrics-server-auth-reader
  namespace: kube-system
roleRef:  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1beta1
kind: APIService
metadata:  name: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:  service:    name: metrics-server
    namespace: kube-system
  group: metrics.k8s.io
  version: v1beta1
  insecureSkipTLSVerify: true  groupPriorityMinimum: 100  versionPriority: 100---apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:  name: metrics-server
  namespace: kube-system
---apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:    k8s-app: metrics-server
spec:  selector:    matchLabels:      k8s-app: metrics-server
  template:    metadata:      name: metrics-server
      labels:        k8s-app: metrics-server
    spec:      serviceAccountName: metrics-server
      volumes:# mount in tmp so we can safely use from-scratch images and/or read-only containers      - name: tmp-dir
        emptyDir: {}      containers:      - name: metrics-server
        image: liuyi71sinacom/metrics-server-amd64:v0.3.6
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        args:          - --cert-dir=/tmp
          - --secure-port=4443
          - --kubelet-insecure-tls      
          - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
        ports:        - name: main-port
          containerPort: 4443          protocol: TCP
        securityContext:          readOnlyRootFilesystem: true          runAsNonRoot: true          runAsUser: 1000        volumeMounts:        - name: tmp-dir
          mountPath: /tmp
      nodeSelector:        kubernetes.io/os: linux
        kubernetes.io/arch: "amd64"---apiVersion: v1
kind: Service
metadata:  name: metrics-server
  namespace: kube-system
  labels:    kubernetes.io/name: "Metrics-server"    kubernetes.io/cluster-service: "true"spec:  selector:    k8s-app: metrics-server
  ports:  - port: 443    protocol: TCP
    targetPort: main-port
---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:  name: system:metrics-server
rules:- apiGroups:  - ""  resources:  - pods
  - nodes
  - nodes/stats
  - namespaces
  - configmaps
  verbs:  - get
  - list
  - watch
---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:  name: system:metrics-server
roleRef:  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: system:metrics-server
subjects:- kind: ServiceAccount
  name: metrics-server
  namespace: kube-system

安装metrics-server

kubectl apply -f deployment.yaml

查看metric-server是否可用

╰─# kubectl top node --use-protocol-buffers
NAME   CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%     
k201   290m         3%     1874Mi          24%
k202   <unknown>                           <unknown>               <unknown>               <unknown>
╭─root@k201 ~/k8s/hpa 
╰─#

自动伸缩

通过 CPU、内存监控指标实现应用自动弹性的先决条件

在 rs/rc/deployment 配置下必须有下面的配置，与 image 相同位置，需要配置如下内容：

resources:     requests:         cpu: 1

案例：

以myngx 为例，创建deployment

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:   name: myngx
spec:   ports:   - name: myngx
     port: 3080     targetPort: 80   selector:     app: myngx
---apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:  name: myngx
spec:  replicas: 10  strategy:    rollingUpdate:      maxSurge: 40%
      maxUnavailable: 40%
    type: RollingUpdate
  selector:    matchLabels:      app: myngx
  template:     metadata:       labels:         app: myngx
     spec:      containers:      - image: nginx:1.7.9        name: myngx
        ports:        - containerPort: 80        resources:          requests:            cpu: 3m

创建deployment

╰─# kubectl create ns hpa  
╰─# kubectl apply -f app-nginx.yaml -n hpa

查看pod状态

自动缩容：

手动配置缩容

╭─root@k201 ~/k8s/hpa 
╰─# kubectl autoscale deployment myngx --min=1 --max=20 --cpu-percent=5 -n hpa
horizontalpodautoscaler.autoscaling/myngx autoscaled
╭─root@k201 ~/k8s/hpa 
╰─#

--min=1 ：最小一个pod数量

--max=20 ：最大20个pod的数量

--cpu-percent=5 ：当cup的使用百分比大于5%，自动扩容pod的数量

查看hpa状态

╰─# kubectl get hpa -n hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
myngx   Deployment/myngx   0%/5%     1         20        10         2m2s
╭─root@k201 ~/k8s/hpa 
╰─#

测试

ab 是 apache 自带的一款功能强大的测试工具,安装了 apache 一般就自带了

yum install httpd-tools -y

一般我们用到的是-n，-t 和-c 例如：

ab -c 1000 -n 50000 http://10.20.4.161:3080/

这个表示一共处理 10000 个请求,每次并发运行 1000 次 index.php 文件.

压力测试

监控pod的缩容过程

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