pod自动扩缩

HPA示例

参考
可以根据 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、 Deployment、ReplicaSet 或 StatefulSet 中的 Pod 数量

# 运行 php-apache 服务器并暴露服务
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: php-apache
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: php-apache
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: php-apache
    spec:
      containers:
      - name: php-apache
        image: hpa-example
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: 500m
          requests:
            cpu: 200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: php-apache
  labels:
    run: php-apache
spec:
  ports:
  - port: 80
  selector:
    run: php-apache

创建 Horizontal Pod Autoscaler
HPA 将（通过 Deployment）增加或者减少 Pod 副本的数量以保持所有 Pod 的平均 CPU 利用率在 50% 左右（由于每个 Pod 请求 200 毫核的 CPU，这意味着平均 CPU 用量为 100 毫核）
kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
kubectl get hpa

增加负载
启动一个容器，并通过一个循环向 php-apache 服务器发送无限的查询请求
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"
容器内存使用到达上限,开始扩容,Hpa会根据Pod的CPU使用率动态调节Pod的数量

停止负载
终止load-generator 

1.HPA伸缩过程：
收集HPA控制下所有Pod最近的cpu使用情况（CPU utilization）
对比在扩容条件里记录的cpu限额（CPUUtilization）
调整实例数（必须要满足不超过最大/最小实例数）
每隔30s做一次自动扩容的判断
CPU utilization的计算方法是用cpu usage（最近一分钟的平均值，通过metrics可以直接获取到）除以cpu request（这里cpu request就是我们在创建容器时制定的cpu使用核心数）得到一个平均值，这个平均值可以理解为：平均每个Pod CPU核心的使用占比。
2.HPA进行伸缩算法：
计算公式：TargetNumOfPods = ceil(sum(CurrentPodsCPUUtilization) / Target)
ceil()表示取大于或等于某数的最近一个整数
每次扩容后冷却3分钟才能再次进行扩容，而缩容则要等5分钟后。
当前Pod Cpu使用率与目标使用率接近时，不会触发扩容或缩容：
触发条件：avg(CurrentPodsConsumption) / Target >1.1 或 <0.9

# 多项度量指标
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        averageUtilization: 60
        type: Utilization
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        averageValue: 50Mi
        type: AverageValue