【kubernetes】带你入门k8s中的HPA

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1 为什么需要HPA

k8s作为云操作系统，跟主机操作系统一样，核心功能就是管理云中的资源，例如，CPU、内存等。

从业务角度上看，单个Pod能够提供的服务资源肯定是有限的，因此，在使用Deployment进行部署时可能会需要配置多个副本，那么，配置多少个合适呢？如果配置的副本数少，单个Pod的资源使用率会比较高，业务逻辑可能会执行异常；如果配置的副本数多，单个Pod的资源使用率会比较低，造成资源的浪费。有没有一种办法可以让Pod的副本数能够随业务的流量动态调整，当Pod资源使用率升高，就增加副本数，当Pod资源使用率降低，就减少副本数。

也就是需要一种机制：它能够实时监控Pod的资源使用率，然后给Pod的资源使用率设置一个范围，当Deployment的Pod的平均资源使用率超过这个范围，则增加Pod的副本数；当Deployment的Pod的平均资源使用率低于这个范围，则减少Pod副本数。

这就是k8s中的Horizontal Pod Autoscaler，简称HPA，翻译为水平Pod自动伸缩，水平的意思表明它是调整Pod的数量。既然有水平，那肯定有垂直，也就是调整Pod的参数配置，Vertical Pod Autoscaler，简称VPA，翻译为垂直Pod自动伸缩。无论是HPA还是VPA，都是在集群中自动进行Pod的伸缩，那如果平均资源使用率超过一定范围，而且HPA和VPA都不能扩容时，应该怎么办呢？此时，所有的节点的资源使用率都比较高，那就只能增加节点了，这就是Cluster Autoscaler，简称CA，翻译为集群自动伸缩。

它们实现的基本思路是：

配置副本数的范围和目标资源使用率
采集Pod或者Node的资源使用率
控制器定时检测Pod或者Node的平均资源使用率
如果平均资源使用率超过目标资源使用率，则进行Pod的扩容，但是不会超过配置的最大副本数
如果平均资源使用率低于目标资源使用率，则进行Pod的缩容，但是不会低于配置的最小副本数

2 HPA

2.1 metrics-server组件部署

由于要监控Pod的资源使用率，，就需要有组件可以采集Pod的资源使用率，最常见的是metrics-server。

按照metrics-servers官方文档，直接执行下面的语句就可以完成metrics-server的部署：

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

但是在实际使用中会发现有三个问题：

镜像下载问题：将metrics-server的镜像仓库换成registry.aliyuncs.com/google_containers
探针检查失败：将存活探针和就绪探针从http改成socket方式
证书过期问题：对metrics-server的参数进行调整

    containers:
      - args:
        - --cert-dir=/tmp
        - --secure-port=4443
        - --kubelet-use-node-status-port
        - --metric-resolution=15s
        - --kubelet-insecure-tls
        - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
        - --requestheader-username-headers=X-Remote-User
        - --requestheader-group-headers=X-Remote-Group
        - --requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-
        image: registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.4
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        livenessProbe:
          failureThreshold: 3
          tcpSocket:
            port: 4443
          periodSeconds: 10
        name: metrics-server
        ports:
        - containerPort: 4443
          name: https
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          tcpSocket:
            port: 4443
          initialDelaySeconds: 20
          periodSeconds: 10

部署完成后用kubectl top node和kubectl top pod命令就可以看到按照资源使用率排序的node和pod，说明metrics-server正常工作了。

2.2 聚合API

有了metrics-server，那怎么提供给HPA Controller使用呢？或者说怎么能够让HPA Controller从metrics-server获取到指标数据呢？如果HPA Controller直接调用metrics-server的服务，那么两者就有依赖关系，不便于扩展。

这里使用了Aggregate API的方式：在k8s中注册一个APIService的资源，APIService中指定了API的group、version和service的名称，当某个组件访问apiserver的接口时，会根据接口中的group和version，将调用转发给后端的service，这种方式就实现了对k8s api的一种扩展。

HPA Controller在获取资源使用率时，group会设置为metrics.k8s.io，而metrics.k8s.io的常用的后端就是metrics-server。

2.3 HPA扩缩容计算方式

现在HPA Controller可以通过调用Aggregate API的方式获取Pod的资源使用率，下一步就是决策是否需要进行扩容和缩容。

获取到Pod的资源使用率后，需要与定义的资源使用率限制进行对比，如果超过定义的资源使用率，则需要进行扩容，否则，进行缩容。

这里以CPU使用率说明计算方式：

当从metrics-server获取到nginx的Deployment的所有Pod中的容器的CPU使用量，然后计算出每个Pod的CPU使用量，再获取出Pod的CPU的requests使用量，然后将当前的CPU使用量/requests使用量，就得到单个Pod的CPU使用率，最终可以计算出Deployment的平均CPU使用率，再与预先定义的资源使用率限制进行对比。例如，当Deployment的Pod的平均CPU使用率是60，当前Pod数是3，用户设置目标CPU使用率是20，那么HPA就会认为Pod需要扩容至9，如果maxReplicas小于9，那就只会扩容到maxReplicas。

下面看下HPA资源的定义和使用：

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx
spec:
  maxReplicas: 10    # 最大副本数
  minReplicas: 1     # 最小副本数
  scaleTargetRef:    # 进行自动伸缩的目标资源
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
  targetCPUUtilizationPercentage: 2 # 目标CPU使用率

这里需要注意的是：如果使用HPA对Pod进行管理，Pod就需要配置requests：pod.spec.containers.resources.requests。

# kubectl get hpa -o wide
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   0%/2%     1         10        1          23h

在TARGETS列展示的就是当前平均CPU使用率/目标CPU使用率。

当对该nginx的Deployment的Service增加负载：

kubectl run test --image nginx --rm -i -- /bin/bash -c "while true; do curl service_ip:service_port;done"

然后用kubectl get pods --watch命令查看Pod的变化，并且可以看到

请添加图片描述

2.4 快扩容，慢缩容

但是上面的判断逻辑还有两个问题：

多久执行一次判断？
当某次判断需要扩容或者缩容时，是否立即就去进行扩容或者缩容？

多久执行一次判断？这是通过kube-controller-manager的horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数设置的，默认是15秒。

那么，当某次执行判断认为需要需要进行扩容或者缩容时，是否就要立即进行扩容或者缩容呢？如果完全根据上面的计算方法进行扩容或者缩容，由于流量可能是变化的，而且获取metrics-server的数据可能有延后或者不稳定，可能导致前一次判断需要扩容，后一次判断需要缩容，从而导致集群的抖动，这肯定是不被允许的。为了解决这种场景，k8s提供了两种机制来减少抖动造成的影响：

horizontal-pod-autoscaler-tolerance参数控制副本变化幅度的范围，默认为0.1，因此，Pod扩缩容的变化比例必须不在[0.9,1.1]之间，也就是说，不是只要计算出需要扩容的比例就进行扩容，当计算出需要扩容的比例时，这个比例需要大于1.1，当缩容时这个比例需要小雨小于0.9。
如果根据指标计算得到的最终Pod数量比当前Pod数量大很多，HPA不是一下就将Pod扩容至最终的目标数，而是针对变化的比例有限制，必须小于2，因此，一次扩容最多增加一倍，特例是，当原副本数为1时，最大可以扩容到4。

以上主要针对的是扩容，当某个判断周期中计算得到的扩容比例位于[1.1,2]时，就可以进行扩容，此时可以快速解决业务负载高的问题，但是对于缩容则不能立即执行，因为缩容会带来业务上的不稳定，因此，HPA中会通过一个时间窗口进行若干次判断，如果这段时间的Pod变化比例都小于0.9就可以进行缩容，默认的时间窗口是5分钟。

3 总结

本文讲解了k8s中的HPA水平Pod伸缩机制，分析了扩缩容的整体流程，简单说明了扩缩容的计算方式，并对扩容和缩容中的工程实践中的一些机制进行了分析。