Kubernetes实战模拟四，已经构建wordpress的更新升级策略，确保后期升级时，系统能够稳定的提供业务，不被升级带来影响

版本5

思路：类似wordpress是静态服务，当数据访问过大时，内存和cpu都会上升，这时，我们可以通过提高pod的数量，来分解压力。我们有不可能实时监控数据，手动扩缩容、所有我们采用HPA的自动扩缩容来实现动态控制。

HPA是kubernetes里面pod弹性伸缩的实现,它能根据设置的监控阀值进行pod的弹性扩缩容，目前默认HPA只能支持cpu和内存的阀值检测扩缩容，但也可以通过custom metric api 调用prometheus实现自定义metric 来更加灵活的监控指标实现弹性伸缩。但hpa不能用于伸缩一些无法进行缩放的控制器如DaemonSet。这里我们用的是resource metric api.

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  # HPA的伸缩对象描述，HPA会动态修改该对象的pod数量
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  # HPA的最小pod数量和最大pod数量
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  # 监控的指标数组，支持多种类型的指标共存
  metrics:
  # Object类型的指标
  - type: Object
    object:
      metric:
        # 指标名称
        name: requests-per-second
      # 监控指标的对象描述，指标数据来源于该对象
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
        kind: Ingress
        name: main-route
      # Value类型的目标值，Object类型的指标只支持Value和AverageValue类型的目标值
      target:
        type: Value
        value: 10k
  # Resource类型的指标
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      # Utilization类型的目标值，Resource类型的指标只支持Utilization和AverageValue类型的目标值
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  # Pods类型的指标
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      # AverageValue类型的目标值，Pods指标类型下只支持AverageValue类型的目标值
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1k
  # External类型的指标
  - type: External
    external:
      metric:
        name: queue_messages_ready
        # 该字段与第三方的指标标签相关联，（此处官方文档有问题，正确的写法如下）
        selector:
          matchLabels:
            env: "stage"
            app: "myapp"
      # External指标类型下只支持Value和AverageValue类型的目标值
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 30

autoscaling/v1版本将metrics字段放在了annotation中进行处理。
target共有3种类型：Utilization、Value、AverageValue。Utilization表示平均使用率；Value表示裸值；AverageValue表示平均值。
metrics中的type字段有四种类型的值：Object、Pods、Resource、External。
Resource指的是当前伸缩对象下的pod的cpu和memory指标，只支持Utilization和AverageValue类型的目标值。
Object指的是指定k8s内部对象的指标，数据需要第三方adapter提供，只支持Value和AverageValue类型的目标值。
Pods指的是伸缩对象（statefulSet、replicaController、replicaSet）底下的Pods的指标，数据需要第三方的adapter提供，并且只允许AverageValue类型的目标值。
External指的是k8s外部的指标，数据同样需要第三方的adapter提供，只支持Value和AverageValue类型的目标值。

HPA动态伸缩的原理
HPA在k8s中也由一个controller控制，controller会间隔循环HPA，检查每个HPA中监控的指标是否触发伸缩条件，默认的间隔时间为15s。一旦触发伸缩条件，controller会向k8s发送请求，修改伸缩对象（statefulSet、replicaController、replicaSet）子对象scale中控制pod数量的字段。k8s响应请求，修改scale结构体，然后会刷新一次伸缩对象的pod数量。伸缩对象被修改后，自然会通过list/watch机制增加或减少pod数量，达到动态伸缩的目的。

HPA伸缩过程叙述
HPA的伸缩主要流程如下：

判断当前pod数量是否在HPA设定的pod数量区间中，如果不在，过小返回最小值，过大返回最大值，结束伸缩。

判断指标的类型，并向api server发送对应的请求，拿到设定的监控指标。一般来说指标会根据预先设定的指标从以下三个aggregated APIs中获取：metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io、 external.metrics.k8s.io。其中metrics.k8s.io一般由k8s自带的metrics-server来提供，主要是cpu，memory使用率指标，另外两种需要第三方的adapter来提供。custom.metrics.k8s.io提供自定义指标数据，一般跟k8s集群有关，比如跟特定的pod相关。external.metrics.k8s.io同样提供自定义指标数据，但一般跟k8s集群无关。许多知名的第三方监控平台提供了adapter实现了上述api（如prometheus），可以将监控和adapter一同部署在k8s集群中提供服务，甚至能够替换原来的metrics-server来提供上述三类api指标，达到深度定制监控数据的目的。

根据获得的指标，应用相应的算法算出一个伸缩系数，并乘以目前pod数量获得期望pod数量。系数是指标的期望值与目前值的比值，如果大于1表示扩容，小于1表示缩容。指标数值有平均值（AverageValue）、平均使用率（Utilization）、裸值（Value）三种类型，每种类型的数值都有对应的算法。以下几点值得注意：如果系数有小数点，统一进一；系数如果未达到某个容忍值，HPA认为变化太小，会忽略这次变化，容忍值默认为0.1。
HPA扩容算法是一个非常保守的算法。如果出现获取不到指标的情况，扩容时算最小值，缩容时算最大值；如果需要计算平均值，出现pod没准备好的情况，平均数的分母不计入该pod。
一个HPA支持多个指标的监控，HPA会循环获取所有的指标，并计算期望的pod数量，并从期望结果中获得最大的pod数量作为最终的伸缩的pod数量。一个伸缩对象在k8s中允许对应多个HPA，但是只是k8s不会报错而已，事实上HPA彼此不知道自己监控的是同一个伸缩对象，在这个伸缩对象中的pod会被多个HPA无意义地来回修改pod数量，给系统增加消耗，如果想要指定多个监控指标，可以如上述所说，在一个HPA中添加多个监控指标。

检查最终的pod数量是否在HPA设定的pod数量范围的区间，如果超过最大值或不足最小值都会修改为最大值或最小值。然后向k8s发出请求，修改伸缩对象的子对象scale的pod数量，结束一个HPA的检查，获取下一个HPA，完成一个伸缩流程。

参照博客:https://www.cnblogs.com/yuhaohao/p/14109787.html

https://zhuanlan.zhihu.com/p/89453704

HPA

现在应用是固定的3个副本，但是往往在生产环境流量是不可控的，很有可能一次活动就会有大量的流量，3个副本很有可能抗不住大量的用户请求，这个时候我们就希望能够自动对 Pod 进行伸缩，直接使用前面我们学习的 HPA 这个资源对象就可以满足我们的需求了。

直接使用kubectl autoscale命令来创建一个 HPA 对象

[root@k8s-master1 ~]# kubectl autoscale deployment wordpress --namespace kube-example --cpu-percent=60 --min=3 --max=6   # cpu超过60%会扩容副本
horizontalpodautoscaler.autoscaling/wordpress autoscaled
[root@k8s-master1 ~]# kubectl get hpa -n kube-example 
NAME        REFERENCE              TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
wordpress   Deployment/wordpress   1%/60%    3         6         4          20s

hpa.yaml

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: wordpress
  namespace: kube-example
spec:
  maxReplicas: 6
  minReplicas: 3
  scaleTargetRef:  # 目标作用对象
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: wordpress
  targetCPUUtilizationPercentage: 60  #该使用率基于Pod设置的CPU Request值进行计算

scaleTargetRef：目标作用对象，可以是Deployment、ReplicationController或ReplicaSet。
targetCPUUtilizationPercentage：期望每个Pod的CPU使用率都为50%，该使用率基于Pod设置的CPU Request值进行计算，例如该值为200m，那么系统将维持Pod的实际CPU使用值为100m。
minReplicas和maxReplicas：Pod副本数量的最小值和最大值，系统将在这个范围内进行自动扩缩容操作，并维持每个Pod的CPU使用率为50%。
为了使用autoscaling/v1版本的HorizontalPodAutoscaler，需要预先安装Heapster组件或Metrics Server，用于采集Pod的CPU使用率。

此命令创建了一个关联资源 wordpress 的 HPA，最小的 Pod 副本数为3，最大为6。HPA 会根据设定的 cpu 使用率（60%）动态的增加或者减少 Pod 数量。同样，使用上面的 Fortio 工具来进行压测一次，看下能否进行自动的扩缩容：

测试

 fortio load -a -c 8 -qps 1000 -t 60s "http://wordpress.heian.com/"

在压测的过程中我们可以看到 HPA 的状态变化以及 Pod 数量也变成了6个：

当压测停止以后正常5分钟后就会自动进行缩容，变成最小的3个 Pod 副本。

问题

（1）数据持久化

（2）mysql账号密码注入等

Kubernetes实战模拟五（wordpress的HPA自动扩缩容）

Kubernetes实战模拟一（wordpress基础版）

Kubernetes实战模拟二（wordpress高可用）

Kubernetes实战模拟三（wordpress健康检查和服务质量QoS）

Kubernetes实战模拟四（wordpress升级更新）

版本5

HPA

测试

问题

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