k8s之HorizontalPodAutoscaler

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

编程

HPA（pod水平自动伸缩）介绍

在前面的学习中，我们可以通过手工执行kubectl scale命令实现pod扩容，但是这显然不符合k8s的定位目标：自动化、智能化。

k8s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

HPA可以获取每个pod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数量的调整。

其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种k8s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地调整目标pod的副本数。

说白了，就相当于你有10个pod在运行，但是pod利用率只有10%，那么HPA会根据指标自动给你删除其他不需要的pod。

 

安装metrics-server

metrics-server可以用来收集集群中的资源使用情况#安装git[root@master ~]# yum install git -y


#获取metrics-server，注意使用的版本
#注意，由于国内访问github较慢的原因，从github上下载文件可能会失败，建议多试几次或者使用代理
[root@master ~]# git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server


#修改deployment，注意修改的是镜像和初始化参数
[root@master ~]# cd metrics-server/deploy/1.8+/
[root@master 1.8+]# vim metrics-server-deployment.yaml 

#添加如下选项
hostNetwork: true
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
args:
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP

效果如下：

 

查看安装情况

#安装metrics-server
[root@master 1.8+]# kubectl apply -f ./
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
serviceaccount/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
service/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
#查看pod
[root@master 1.8+]# kubectl get pods -n kube-system
metrics-server-6b976979db-mrng6   1/1     Running   0          39s
#使用kubectl top node查看资源使用情况
[root@master 1.8+]# kubectl top node
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
master   83m          4%     803Mi           46%
node1    37m          1%     330Mi           19%
node2    <unknown>                           <unknown>               <unknown>               <unknown>
[root@master 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system
NAME                              CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
coredns-6955765f44-pxnqm          2m           11Mi            
coredns-6955765f44-stjjf          2m           12Mi            
etcd-master                       12m          44Mi            
kube-apiserver-master             28m          356Mi           
kube-controller-manager-master    13m          39Mi            
kube-flannel-ds-m8pv6             3m           32Mi            
kube-flannel-ds-rszpm             2m           31Mi            
kube-proxy-dz88s                  1m           14Mi            
kube-proxy-smj5t                  1m           14Mi            
kube-scheduler-master             3m           16Mi            
metrics-server-6b976979db-mrng6   2m           11Mi

至此，metrics-server安装完成

 准备deployment和service

使用命令行工具

#创建deployment
[root@master 1.8+]# kubectl run nginx --image=nginx:1.17.1 --requests=cpu=100m -n dev
#创建service
[root@master ~]# kubectl expose deploy nginx --type=NodePort --port=80 -n dev
service/nginx exposed
#查看
[root@master ~]# kubectl get deploy,pod,svc -n dev
NAME                    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/nginx   1/111           5m4s
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/nginx-778cb5fb7b-58jrz   1/1     Running   0          5m4s
NAME            TYPE       CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)        AGE
service/nginx   NodePort   10.101.205.0   <none>        80:31313/TCP   28s

部署HPA

创建pc-hpa.yaml

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: pc-hpa
namespace: dev
spec:
  minReplicas: 1 #最小pod数量
  maxReplicas: 10  #最大pod数量
  targetCPUUtilizationPercentage: 3 #cpu使用率指标,意思是当pod使用率达到3%之后就增加新的pod
  scaleTargetRef:  #指定要控制的nginx信息
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx

使用yaml文件

[root@master ~]# vim pc-hpa.yaml
[root@master ~]# kubectl create -f pc-hpa.yaml 
horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created
[root@master ~]# kubectl get hpa -n dev
NAME     REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1101          61s

进行hpa压力测试

新建窗口

新建三个xshell窗口，第一个检测deploy，第二个检测pod，第三个检测hpa

 

 

 在第二个窗口中输入

[root@master ~]# kubectl get deploy -n dev -w
NAME    READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx   1/111           22m

在第三个窗口中输入

[root@master ~]# kubectl get pod -n dev -w
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-778cb5fb7b-58jrz   1/1     Running   0          23m

在第四个窗口中输入

[root@master ~]# kubectl get hpa -n dev -w
NAME     REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
pc-hpa   Deployment/nginx   0%/3%     1101          6m56s

使用postman进行压力测试

测试访问，使用postman进行访问，发现能够访问通

 

 使用postman新建一个runner tab，将要测试的地址拖进去，设置压测的数量为10000，点击运行

 

 查看三个监控窗口

deploy监控窗口

pod监控窗口

hpa监控窗口

 

 

可以发现由于pod使用率的增加，pod在不断地被创建，最后总共创建了10个pod，即我们设置的最大阈值

 

 

压力测试结束之后，在等几分钟，再次查看pod的情况，可以发现，大约10分钟之后，由于pod使用率降低，pod在不断地被删除，最后只剩一个pod

 

 

 

以上是 k8s之HorizontalPodAutoscaler 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/519830.html

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