Kubernetes系列之Kubernetes的弹性伸缩（HPA）

###前言
在kubernetes中，我们使用pod对外提供服务。这时候，我们需要以下两种情形需要关注：

Pod因为不明原因挂掉，导致服务不可用
Pod在高负荷的情况下，不能支撑我们的服务

如果我们人工监控pods，人工进行调整副本那么这个工作量无疑是巨大的，但kubernetes已经有了相应的机制来应对了。

###HPA全称Horizontal Pod Autoscaler控制器工作流程（V1版本）

更详细的介绍参考官方文档Horizontal Pod Autoscaler

• 流程

  1. 创建HPA资源对象，关联对应资源例如Deployment，设定目标CPU使用率阈值，最大，最小replica数量。
     前提：pod一定要设置资源限制，参数request，HPA才会工作。
  2. HPA控制器每隔15秒钟（可以通过设置controller manager的–horizontal-pod-autoscaler-sync-period参数设定，默认15s）通过观测metrics值获取资源使用信息
  3. HPA控制器将获取资源使用信息与HPA设定值进行对比，计算出需要调整的副本数量
  4. 根据计算结果调整副本数量，使得单个POD的CPU使用率尽量逼近期望值，但不能照顾设定的最大，最小值。
  5. 以上2,3,4周期循环
• 周期
  1. HPA控制器观测资源使用率并作出决策是有周期的，执行是需要时间的，在执行自动伸缩过程中metrics不是静止不变的，可能降低或者升高，如果执行太频繁可能导致资源的使用快速抖动，因此控制器每次决策后的一段时间内不再进行新的决策。对于扩容这个时间是3分钟，缩容则是5分钟，对应调整参数

     --horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay
     --horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay

  2. 自动伸缩不是一次到位的，而是逐渐逼近计算值，每次调整不超过当前副本数量的2倍或者1/2
     本记录是对kubernetes HPA功能的验证，参考kubernetes官方文档，使用的是官方文档提供的镜像php-apache进行测试。
• metrics server
  kubernetes集群需要配置好metrics server，配置参考文档Kubernetes部署metrics-server

###配置HPA实现应用横向扩展

1. 配置启动deployment：php-apache

   
   cat hpa-deployment.ymal

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: php-apache
labels:
app: hpa-test
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
name: php-apache
app: hpa-test
template:
metadata:
labels:
name: php-apache
app: hpa-test
spec:
containers:

• name: php-apache
  image: mirrorgooglecontainers/hpa-example:latest
  ports:
  • containerPort: 80
    name: http
    protocol: TCP
    resources:
    requests:
    cpu: 0.005
    memory: 64Mi
    limits:
    cpu: 0.05
    memory: 128Mi

    2. 配置service: php-apache-svc

    cat hpa-svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: php-apache-svc
labels:
app: hpa-test
spec:
selector:
name: php-apache
app: hpa-test
ports:

• name: http
  port: 80
  protocol: TCP

  3. 配置hpa:php-apache-hpa

  cat hpa-hpa.yaml
  apiVersion: autoscaling/v1
  kind: HorizontalPodAutoscaler
  metadata:
  name: php-apache-hpa
  labels:
  app: hpa-test
  spec:
  scaleTargetRef:
  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

  4. 启动deployment,service,hpa,并验证

  kubectl apply -f ./

  deployment.apps/php-apache configured
  service/php-apache-svc unchanged
  horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache-hpa unchanged

kubectl get all

NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/php-apache-6b9f498dc4-vwlfr 1/1 Running 0 3h14m

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 7d20h
service/php-apache-svc ClusterIP 10.104.34.168 <none> 80/TCP 3h14m

NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/php-apache 1/1 1 1 3h14m

NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/php-apache-6b9f498dc4 1 1 1 3h14m

NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 1 3h14m

###压力测试，观察HPA效果
>1.生成一个压测客户端，持续压力测试

kubectl run --generator=run-pod/v1 -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh

while true; do wget -q -O- http://php-apache-svc.default.svc.cluster.local; done

OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!

>2.压测一下，观察结果

kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 800%/50% 1 10 1 27m

kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 1000%/50% 1 10 2 27m

kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 1000%/50% 1 10 4 27m

kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 1000%/50% 1 10 8 27m

kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 120%/50% 1 10 10 27m

kubectl get deployment php-apache
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 10/10 10 10 28m

#####结论：随着压力测试进行，deployment下pod的CPU使用率增加，超过HPA设定的百分比50%,之后逐次翻倍扩容replicaset。达到上限停止扩容。根据replicaset设置的request QoS逐渐稳定资源的使用率。

>3.停止压测

while true; do wget -q -O- http://php-apache-svc.default.svc.cluster.local; done
OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!wget: can't connect to remote host (10.104.63.73): Connection refused
OK!OK!OK!OK!OK!OK!........OK!OK!OK! ^C
/ # exit
/ # Session ended, resume using 'kubectl attach load-generator -c load-generator -i -t' command when the pod is running

#####CPU使用率恢复到最初值20%，controller会周期观测，逐次缩容到最小值。

kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 10 36m

#等待几分钟之后(默认5分钟)，原因:
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 4 41m

#再次等待几分钟后(默认5分钟)
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 2 46m

#再次等待几分钟后（默认5分钟），稳定在最小副本数量
kubectl get hpa
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache-hpa Deployment/php-apache 20%/50% 1 10 1 53m

###其他
以上测试验证了HPA功能，使用的API版本是autoscaling/v1。通过kubectl api-versions可以查看到存在3个版本。v1版本只支持CPU，v2beta2版本支持多metrics(CPU，memory)以及自定义metrics。基于autoscaling/v2beta2的hpa yaml文件写法

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache-hpa
labels:
app: hpa-test
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:

• type: Resource
  resource:
  name: cpu
  target:
  type: Utilization
  averageUtilization: 50