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#码力全开·技术π对# 如何在 GKE Autopilot 集群中优化 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）与 Custom Metric

如何在 GKE Autopilot 集群中优化 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）与 Custom Metrics 实现基于请求速率的精准扩缩容？

​

​个微服务在 GKE Autopilot 模式下运行，当前 HPA 仅基于 CPU 使用率扩缩，导致在突发流量下响应延迟升高（因 CPU 上升滞后于请求堆积）。计划引入 Custom Metrics，基于 Prometheus 记录的 ​​​requests_per_second​​​ 指标进行扩缩。技术挑战包括：如何部署 ​​​Prometheus Adapter​​​ 并注册自定义指标到 Kubernetes Metrics API；配置 HPA 的 ​​​metrics.type: "Pods"​​​ 并指向 ​​​pods.requests_per_second​​​；设置合理的 ​​​targetAverageValue​​​（如 100 req/s per pod）；以及在 Autopilot 的资源约束下避免因指标延迟导致过度扩展。应如何实现更灵敏、业务导向的自动伸缩策略？

Horizontal Pod
Custom Metrics
周周的奇妙编程
2天前
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key_3_feng
key_3_feng

配置 HPA 基于自定义指标：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  metrics:
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: http_requests_per_second
      describedObject:
        apiVersion: apps/v1
        kind: Deployment
        name: my-app
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 100
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
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2h前
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