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一文读懂HPA弹性扩展以及实践攻略

news 2024/11/13 11:16:56

一文读懂HPA弹性扩展以及实践攻略

目录

  • 1 概念：
    • 1.1 什么是弹性扩展
    • 1.2 HPA 的工作原理
    • 1.3 通过监控指标来调整副本数
      • 1.3.1 计算公式说明
      • 1.3.2 平均值计算
      • 1.3.3 未就绪 Pod 和丢失的指标处理
      • 1.3.4 多指标支持
      • 1.3.5 缩减副本的平滑策略
    • 1.4 HPA的优缺点
  • 2 实践攻略：部署和配置 HPA
    • 2.1 安装metric-server
    • 2.2 部署一个应用
    • 2.3 创建 HPA
    • 2.4验证 HPA 工作情况
      • 2.4.1 查看HPA当前状态
      • 2.4.2 验证HPA扩缩
  • 3 总结
  • 4 参考文献

❤️ 摘要： Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是 Kubernetes 提供的强大功能，能够根据应用的负载情况动态调整 Pod 数量，实现弹性扩展。本文将通过生动有趣的比喻，深入解析 HPA 的工作原理，并分享具体的配置和实践经验，让你轻松驾驭 Kubernetes 中的弹性扩展。

❤️ 本文内容关联文章：

  • 《一文读懂Deployment以及实践攻略》
  • 《一文读懂StatefulSet以及实践攻略》
  • 《一文读懂Pod以及实践攻略》

1 概念：

1.1 什么是弹性扩展

假设你是一家餐厅的老板，通常情况下每天只有几桌顾客，安排两三个服务员足够了。但突然某天，有几个旅行团的客户同时光顾你的餐厅，服务员忙得团团转，而且顾客们也排起了长队。为了应对突如其来的客流高峰，你只能临时增派几个服务员，当客流高峰过后，你再遣散这批临时工。

在 Kubernetes 里，Pod 就像服务员，用户请求是顾客。当负载增加时，需要更多的 Pod 处理请求，这就是 弹性扩展。弹性扩展让系统根据实际需求自动增加或减少资源，确保高效运行。

在Kubernetes 中的 Horizontal Pod Autoscaler（HPA），就是“弹性扩展”的核心组件。HPA 是一个智能的“店长”，它能根据系统的实时负载情况（比如 CPU 使用率或自定义指标），自动调整 Pod 的数量。这样既能在业务高峰时提供足够的计算资源，又能在闲时减少资源浪费。

1.2 HPA 的工作原理

上图说明了HPA 的运作机制与其他资源或组件的关联。

HPA作为系统负载监控员，职责就是时刻关注着系统的负载。它会根据预设的规则自动进行扩展和收缩。例如，当 CPU 使用率飙升到80%时，HPA 就会触发 Pod 的扩展过程；而当负载减轻到30%时，它又会减少 Pod 数量。

  1. Metric Server: HorizontalPodAutoscaler 默认会从资源聚合 API（ metrics.k8s.io 、 custom.metrics.k8s.io或external.metrics.k8s.io ）获取指标。 而这类的API 通常是由Metrics Server 组件提供，所以HPA策略配置前提是要安装Metric Server组件。
  2. 资源请求与限制： 因为HPA 需要根据 Pod定义 的 资源请求（requests）和限制（limits） 来进行判断，所以在Deployment、StatefulSet创建时必须设置请求（requests，资源请求决定了 Pod 在创建时会获取的最小资源）和限制（limits，而资源限制决定了它可以使用的最大资源）。如果资源配置不合理，HPA 的扩展行为可能不准确。
  3. 监控负载： HPA 定期监控 Pods 的 CPU 或其他资源使用情况，确保实时了解集群的健康状况。而监测间隔可以根据需求调整kube-controller-manager组件的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 参数（默认间隔为 15 秒）
  4. 自动扩展： 当负载增加超过设定的阈值（如 CPU 使用率超过 80%），HPA 会请求 Kubernetes 动态增加更多的 Pods 来处理请求。
  5. 自动缩减： 当负载减少低于设定的阈值（如 CPU 使用率低于30%），HPA 也会减少 Pods 数量，节省资源。

1.3 通过监控指标来调整副本数

1.3.1 计算公式说明

HPA 的核心是通过 当前指标值（currentMetricValue）和 期望指标值（desiredMetricValue）之间的比例，来决定是否需要增加或减少 Pod 的副本数。其公式为：

desiredReplicas = ceil[currentReplicas * (currentMetricValue / desiredMetricValue)]

❔字段解释：

  • desiredReplicas：HPA 计算出的期望副本数。
  • currentReplicas：当前 Pod 副本数。
  • currentMetricValue：所有Pod实际的当前指标值（如 CPU 使用率、内存等）。
  • desiredMetricValue：用户设置的所有Pod期望指标值（如目标的 CPU 使用率）。

举例：

  • 如果当前指标值为 200m，期望值为 100m，HPA 认为当前负载过高，于是将副本数翻倍（200/100 = 2.0）。
  • 如果当前指标值为 30m，期望值为 100m，HPA 认为负载过低，因此将副本数减半（30/100 = 0.3）。
  • 如果比例接近 1（即负载接近期望值），HPA 不会执行缩放操作。默认的容忍范围是 0.1（或 10%）。

1.3.2 平均值计算

当设置了 targetAverageValue 或 targetAverageUtilization 时，HPA 会通过所有 Pod 的平均值来计算 currentMetricValue，然后决定是否进行缩放操作。

1.3.3 未就绪 Pod 和丢失的指标处理

❓ 思考：如果Pod状态异常或者无法抓取负载指标，那HPA如何处理？

HPA 在计算时，会这样处理以下特殊情况：

  • 缺失的指标：如果某些 Pod 缺少指标（比如由于启动时间较短或其他原因），这些 Pod 会被暂时忽略。Pod 的指标丢失时，HPA 在缩容时假设这些 Pod 使用了 100% 的期望值，而在扩容时假设它们使用了 0% 的期望值。这样处理可以避免过度缩放。
  • 未就绪的 Pod：如果某些 Pod 尚未准备就绪（如仍在启动或不健康），它们的指标也会被忽略。这些 Pod 可能还没有准备好提供正确的指标，因此在扩容时假设它们的指标为 0%。

此外，HPA 在确定 Pod 是否准备就绪时，可能会因为技术限制无法立即准确判断一个 Pod 的“就绪状态”。因此，HPA 使用两个时间窗口来处理：

  • 初始就绪延迟：--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay，默认是 30 秒。
  • CPU 初始化时间：--horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period，默认是 5 分钟。

1.3.4 多指标支持

如果 HPA 同时监控多个指标（如 CPU 和内存），它会分别计算每个指标对应的 desiredReplicas，然后选择其中最大的负载指标作为扩容依据，对副本进行扩容。这样确保不会因为单个指标低而错过扩容的需求。

1.3.5 缩减副本的平滑策略

为了防止缩容过于频繁造成的不稳定，HPA 使用了一个配置项 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization（默认 5 分钟），在这个时间窗口内，HPA 会选择最近一段时间内最高的缩容建议，从而平滑缩容操作，避免因指标波动频繁触发缩放。

1.4 HPA的优缺点

HPA 为应用管理提供了灵活性和自动化，但也有一些局限性，以下是整理HPA优缺点对比：

序号优点缺点
1自动扩缩容：HPA 能够自动调整 Pod 副本数量，减少手动操作的需求。根据系统负载自动扩展和缩减 Pod，确保资源的有效利用。延迟性：HPA 的扩缩容行为通常基于资源使用率等指标，这些指标有时不能立即反映负载的变化。特别是在使用基于 CPU 的指标时，系统的实际负载增长可能已经超出预期，而 HPA 才开始扩容。
2节省成本：在负载减少时，HPA 会缩减 Pod 副本数量，释放不必要占用的资源，从而降低云资源的成本。无法处理跨地域扩展：HPA 仅针对单个 Kubernetes 集群中的 Pod 进行扩缩容，而无法对多区域的集群进行扩展和协调。在需要跨地域部署时，HPA 的作用有限。
3实时调整：HPA 能够根据实时监控的指标（如 CPU 使用率、内存利用率或自定义的业务指标）做出即时反应，及时调整 Pod 的数量，避免因负载激增导致系统性能下降。依赖监控系统：HPA 需要依赖指标采集工具（如 Metrics Server 或 Prometheus）来获取资源使用情况或自定义指标。如果监控系统不稳定或数据不准确，HPA 的扩缩容决策可能会受到影响。
4支持多种指标：HPA 支持基于多种指标进行扩缩容，包括 CPU、内存、外部指标（如请求数、队列长度）或自定义指标（如来自 Prometheus 的 HTTP 请求数）。对高峰流量的应对能力有限：HPA 对突发的大规模流量高峰（如“黑色星期五”或大型促销活动）可能反应不够迅速，因为它依赖于指标反馈和自动扩容的过程，这可能无法及时应对流量激增。
5稳定化策略：HPA 提供了自定义的 稳定化窗口 和 扩缩容策略，允许用户控制扩容和缩容的速率，避免频繁的副本数量波动（即“flapping”问题）。

2 实践攻略：部署和配置 HPA

通过理解 HPA 的原理，我们接下来看看如何实际配置 HPA。在这部分中，我们将分步骤介绍如何设置 HPA，确保它能根据负载动态调整 Pod 数量。

2.1 安装metric-server

如果你的Kubernetes环境没有安装Metric Server，可以参考以下流程完成安装。

下载metric-server.yaml文件

wget -o metric-server.yaml https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

根据实际环境，修改配置：

metrics-server的Deployment参数

      containers:- args:- --cert-dir=/tmp- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname- --kubelet-use-node-status-port- --metric-resolution=15s- --kubelet-insecure-tls- --requestheader-client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.pem- --requestheader-username-headers=X-Remote-User- --requestheader-group-headers=X-Remote-Group- --requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-

❔ 参数说明：

  • –kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname： 指定 Metrics Server 首选的 kubelet 地址类型顺序，以便与集群节点进行通信。
  • –kubelet-use-node-status-port： 使用 Kubernetes 节点状态中定义的端口与 Kubelet 通信，而不是默认的端口 10250。
  • –metric-resolution=15s： 指定 Metrics Server 的数据采集频率，在这里设置为每 15 秒 收集一次数据。
  • –kubelet-insecure-tls： 允许 Metrics Server 跳过对 Kubelet 证书的验证。
  • –requestheader-client-ca-file=/path/to/ca.pem： 指定一个 CA 证书，用于验证客户端请求头中代理认证的客户端证书。
  • –requestheader-username-headers=X-Remote-User： 指定 HTTP 请求头中，用来传递用户名信息的请求头名称。
  • –requestheader-group-headers=X-Remote-Group： 指定用于传递用户组信息的 HTTP 请求头名称。
  • –requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-： 指定 HTTP 请求头的前缀，用来传递额外的认证信息。

修改metrics-server的volume参数，把证书挂载到pod

---volumeMounts:- mountPath: /tmpname: tmp-dir- name: ca-sslmountPath: /etc/kubernetes/pki 
---volumes:- emptyDir: {}name: tmp-dir- name: ca-sslhostPath:path: /etc/kubernetes/pki

替换镜像地址，可以根据自己的仓库地址修改：

 sed -i 's#registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.7.1#harbor.zx/hcie/metrics-server:v0.7.1#' metric-server.yaml

完整的配置如下，可以参考：

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-serverrbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:- metrics.k8s.ioresources:- pods- nodesverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:- ""resources:- nodes/metricsverbs:- get
- apiGroups:- ""resources:- pods- nodesverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server-auth-readernamespace: kube-system
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: Rolename: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:ports:- name: httpsport: 443protocol: TCPtargetPort: httpsselector:k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:selector:matchLabels:k8s-app: metrics-serverstrategy:rollingUpdate:maxUnavailable: 0template:metadata:labels:k8s-app: metrics-serverspec:containers:- args:- --cert-dir=/tmp- --secure-port=10250- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname- --kubelet-use-node-status-port- --metric-resolution=15s- --kubelet-insecure-tls- --requestheader-client-ca-file=/steven/certs/kubernetes/front-proxy-ca.pem- --requestheader-username-headers=X-Remote-User- --requestheader-group-headers=X-Remote-Group- --requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra-image: harbor.zx/hcie/metrics-server:v0.7.1imagePullPolicy: IfNotPresentlivenessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /livezport: httpsscheme: HTTPSperiodSeconds: 10name: metrics-serverports:- containerPort: 10250name: httpsprotocol: TCPreadinessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /readyzport: httpsscheme: HTTPSinitialDelaySeconds: 20periodSeconds: 10resources:requests:cpu: 100mmemory: 200MisecurityContext:allowPrivilegeEscalation: falsecapabilities:drop:- ALLreadOnlyRootFilesystem: truerunAsNonRoot: truerunAsUser: 1000seccompProfile:type: RuntimeDefaultvolumeMounts:- mountPath: /tmpname: tmp-dir- name: ca-sslmountPath: /steven/certs/kubernetes/nodeSelector:kubernetes.io/os: linuxk8s.role: masterpriorityClassName: system-cluster-criticalserviceAccountName: metrics-servervolumes:- emptyDir: {}name: tmp-dir- name: ca-sslhostPath:path: /steven/certs/kubernetes
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:group: metrics.k8s.iogroupPriorityMinimum: 100insecureSkipTLSVerify: trueservice:name: metrics-servernamespace: kube-systemversion: v1beta1versionPriority: 100

部署metric-server

kubectl apply -f metric-server.yaml

检查集群负载状态

kubectl top node

输出如下：

NAME          CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
k8s-master1   176m         8%     1495Mi          52%
k8s-master2   187m         9%     1518Mi          53%
k8s-master3   192m         9%     1453Mi          51%
k8s-worker1   590m         29%    1552Mi          40%
k8s-worker2   565m         28%    1563Mi          40%

查看集群pod的负载状态

kubectl top pod

输出如下：

NAME                                               CPU(cores)   MEMORY(bytes)
fluentd-26ksx                                      384m         108Mi
fluentd-8wnhj                                      414m         112Mi
fluentd-ddxbp                                      396m         115Mi
fluentd-hmqds                                      470m         106Mi
fluentd-xhl7b                                      377m         98Mi
redis-0                                            3m           12Mi
redis-1                                            2m           10Mi
redis-2                                            2m           10Mi

❔ 说明： metric-server可以获取Kubernetes的负载数据。

❓ 思考：我希望metric-server运行在master节点，如何操作？

以下使用节点标签匹配，在master节点新增label，执行以下命名：

kubectl label nodes k8s-master1 k8s.role=master
kubectl label nodes k8s-master2 k8s.role=master
kubectl label nodes k8s-master3 k8s.role=master

修改deployment文件，根据节点新增的便签调度pod：

vim metric-server-components.yaml
...
# 指定pod跑到带标签的节点nodeSelector:kubernetes.io/os: linuxk8s.role: master

重新部署metric-server

# 执行部署
kubectl apply -f metric-server.yaml

检查pod所在节点

[root@k8s-master1 ~]# kubectl get pods -n kube-system -owide -l k8s-app=metrics-server
NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS        AGE   IP               NODE          NOMINATE                    D NODE   READINESS GATES
metrics-server-5ffdc9fc8d-pxgb9            1/1     Running   1 (7m39s ago)   27m   172.16.224.5     k8s-master2   <none>

2.2 1. 部署一个应用

在配置 HPA 之前，我们需要先部署一个测试php-apache的工作负载，然后进行负载测试，观察HPA的工作原理。

编写测试负载yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: php-apache
spec:replicas: 1selector:matchLabels:run: php-apachetemplate:metadata:labels:run: php-apachespec:containers:- name: php-apacheimage: harbor.zx/hcie/hpa-exampleports:- containerPort: 80resources:limits:cpu: 300mrequests:cpu: 100m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: php-apachelabels:run: php-apache
spec:ports:- port: 80selector:run: php-apache

❔ 说明：该php-apache 部署文件会启动 1 个 Pod，每个 Pod 的 CPU 请求资源为 100m，CPU 限制为 300m。

部署php-apache ，执行以下命令：

kubectl apply -f hpa-test.yaml

输出如下，证明成功：

deployment.apps/php-apache created
service/php-apache created

2.3 2. 创建 HPA

部署应用后，接下来我们配置 HPA。假设你想基于 CPU 使用率来扩展 Pod，可以使用以下命令创建一个 HPA：

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

❔参数说明：

  • --cpu-percent=50 表示：当 Pod 的 CPU 使用率超过 50% 时，HPA 会开始扩展 Pod 数量。
  • --min=1 和 --max=10 指定了最小和最大 Pod 数量，即 HPA 会确保 Pod 数量不低于 1 个，也不会超过 10 个。

执行成功输出：

horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled

2.4 验证 HPA 工作情况

2.4.1 查看HPA当前状态

部署完后，你可以通过运行以下命令来检查新建的 HorizontalPodAutoscaler 的当前状态：

# kubectl get horizontalpodautoscalers.autoscaling
kubectl get hpa

输出如下：

NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   1%/50%    1         10        1          72s

❔ 说明：请注意，当前 CPU 负载为 1%，因为没有客户端向服务器发送请求（ TARGET列显示相应部署控制的所有 Pod 的平均值）。

2.4.2 验证HPA扩缩

接下来测试 HPA 的扩展能力，我们将启动一个busybox 来充当客户端。客户端 Pod 中的容器以无限循环运行，向 php-apache 服务发送查询。

先执行下面命令持续观察php-apache状态：

kubectl get hpa php-apache --watch

执行下面命令进行测试：

kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=harbor.zx/hcie/busybox:1.29-2 --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done"

再观察HPA的状态

NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   1%/50%    1         10        1          35m
php-apache   Deployment/php-apache   204%/50%   1         10        1          35m
php-apache   Deployment/php-apache   277%/50%   1         10        4          36mphp-apache   Deployment/php-apache   258%/50%   1         10        6          36m 
php-apache   Deployment/php-apache   239%/50%   1         10        6          36m
php-apache   Deployment/php-apache   141%/50%   1         10        6          36m
php-apache   Deployment/php-apache   124%/50%   1         10        6          37m

看到CPU负载最高达到258%， 套用公式验证6=ceil[1*(258%/50%)], 然后可以看到Deployment的副本数确实扩展到6。

然后关闭load-generator, 过几分钟再观察负载：

NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   1%/50%    1         10        1          42m

❔ 说明： 看到php-apache的cpu负载和副本数都下降到原来一样了。通过这种方式模拟大量请求，你可以观察到 HPA 会根据 CPU 使用率自动扩展和缩减 Pod 的数量。

3 总结

通过 Horizontal Pod Autoscaler（HPA），Kubernetes 可以提供强大的弹性扩展功能。除了了解其工作原理之外，还需根据实际应用场景进行配置优化，确保资源利用最大化。希望通过本文的讲解和实践操作，你能更好地掌握 Kubernetes 的 HPA，并在实际工作中发挥其最大价值。

那么，你的系统准备好随时迎接流量高峰了吗？ 同时预告下文《一文读懂HPA弹性扩展自定义指标和缩放策略》，感谢关注点赞！😊

4 参考文献

[1]Kubernetes 官方文档

[2]HorizontalPodAutoscaler Walkthrough

[3]Kubernetes CPU 与内存限制设置


http://www.mrgr.cn/news/30991.html

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