【云原生】K8s pod 动态弹性扩缩容 HPA

云计算 云原生
对于自定义指标,将使用 custom.metrics.k8s.io API。它由其他度量指标方案厂商的“适配器(Adapter)” API 服务器提供。检查你的指标管道以查看是否有可用的 Kubernetes 指标适配器。

一、概述

Horizontal Pod Autoscaler(HPA​,Pod水平自动伸缩),根据平均 CPU 利用率、平均内存利用率或你指定的任何其他自定义指标自动调整 Deployment​ 、ReplicaSet​ 或 StatefulSet​ 或其他类似资源,实现部署的自动扩展和缩减,让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适用于无法缩放的对象,例如DaemonSet。

官方文档:https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/

实际生产中,一般使用这四类指标:

  1. Resource metrics——CPU核 和 内存利用率指标。
  2. Pod metrics——例如网络利用率和流量。
  3. Object metrics——特定对象的指标,比如Ingress, 可以按每秒使用请求数来扩展容器。
  4. Custom metrics——自定义监控,比如通过定义服务响应时间,当响应时间达到一定指标时自动扩容。

二、安装 metrics-server

1)HPA 前提条件

默认情况下,Horizontal Pod Autoscaler 控制器会从一系列的 API 中检索度量值。集群管理员需要确保下述条件,以保证 HPA 控制器能够访问这些 API:

  • 对于资源指标,将使用 metrics.k8s.io API,一般由 metrics-server 提供。它可以作为集群插件启动。
  • 对于自定义指标,将使用 custom.metrics.k8s.io API。它由其他度量指标方案厂商的“适配器(Adapter)” API 服务器提供。检查你的指标管道以查看是否有可用的 Kubernetes 指标适配器。
  • 对于外部指标,将使用 external.metrics.k8s.io API。可能由上面的自定义指标适配器提供。

Kubernetes Metrics Server:

  • Kubernetes Metrics Server 是 Cluster 的核心监控数据的聚合器,kubeadm 默认是不部署的。
  • Metrics Server 供 Dashboard 等其他组件使用,是一个扩展的 APIServer,依赖于 API Aggregator。所以,在安装 Metrics Server 之前需要先在 kube-apiserver 中开启 API Aggregator。
  • Metrics API 只可以查询当前的度量数据,并不保存历史数据。
  • Metrics API URI 为 /apis/metrics.k8s.io/,在 k8s.io/metrics 下维护。
  • 必须部署 metrics-server 才能使用该 API,metrics-server 通过调用 kubelet Summary API 获取数据。

2)开启 API Aggregator

# 添加这行
# --enable-aggregator-routing=true
### 修改每个 API Server 的 kube-apiserver.yaml 配置开启 Aggregator Routing:修改 manifests 配置后 API Server 会自动重启生效。
cat /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml

图片

3)开始安装 metrics-server

GitHub地址:https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases下载

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/metrics-server-helm-chart-3.8.2/components.yaml

修改

...
template:
metadata:
labels:
k8s-app: metrics-server
spec:
containers:
- args:
- --cert-dir=/tmp
- --secure-port=4443
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
- --kubelet-use-node-status-port
- --kubelet-insecure-tls # 加上该启动参数,不加可能会报错
image: registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.1 # 镜像地址根据情况修改
imagePullPolicy: IfNotPresent
...

metrics-server pod无法启动,出现日志unable to fully collect metrics: ... x509: cannot validate certificate for because ... it doesn't contain any IP SANs ...​解决方法:在metrics-server中添加--kubelet-insecure-tls参数跳过证书校验

图片

开始安装

kubectl apply -f components.yaml
kubectl get pod -n kube-system | grep metrics-server
# 查看
kubectl get pod -n kube-system | grep metrics-server
# 查看node和pod资源使用情况
kubectl top nodes
kubectl top pods

图片

三、Horizontal Pod Autoscaler 工作原理

1)原理架构图

图片

  • 自动检测周期由 kube-controller-manager 的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 参数设置(默认间隔为 15 秒)。
  • metrics-server 提供 metrics.k8s.io API 为pod资源的使用提供支持。
  • 15s/周期 -> 查询metrics.k8s.io API -> 算法计算 -> 调用scale 调度 -> 特定的扩缩容策略执行。

2)HPA扩缩容算法

从最基本的角度来看,Pod 水平自动扩缩控制器根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例。

期望副本数 = ceil[当前副本数 * (当前指标 / 期望指标)]

1、扩容

  • 如果计算出的扩缩比例接近 1.0, 将会放弃本次扩缩, 度量指标 / 期望指标接近1.0。

2、缩容

  • 冷却/延迟: 如果延迟(冷却)时间设置的太短,那么副本数量有可能跟以前一样出现抖动。默认值是 5 分钟(5m0s)--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization

3、特殊处理

  • 丢失度量值:缩小时假设这些 Pod 消耗了目标值的 100%, 在需要放大时假设这些 Pod 消耗了 0% 目标值。这可以在一定程度上抑制扩缩的幅度。
  • 存在未就绪的pod的时候:我们保守地假设尚未就绪的 Pod 消耗了期望指标的 0%,从而进一步降低了扩缩的幅度。
  • 未就绪的 Pod 和缺少指标的 Pod 考虑进来再次计算使用率。如果新的比率与扩缩方向相反,或者在容忍范围内,则跳过扩缩。否则,我们使用新的扩缩比例。
  • 指定了多个指标, 那么会按照每个指标分别计算扩缩副本数,取最大值进行扩缩。

3)HPA 对象定义

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: nginx
spec:
behavior:
scaleDown:
policies:
- type: Pods
value: 4
periodSeconds: 60
- type: Percent
value: 10
periodSeconds: 60
stabilizationWindowSeconds: 300

scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: nginx
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50

HPA对象默认行为

behavior:
scaleDown:
stabilizationWindowSeconds: 300
policies:
- type: Percent
value: 100
periodSeconds: 15
scaleUp:
stabilizationWindowSeconds: 0
policies:
- type: Percent
value: 100
periodSeconds: 15
- type: Pods
value: 4
periodSeconds: 15
selectPolicy: Max

四、示例演示

1)编排yaml

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: hpa-nginx
spec:
maxReplicas: 10 # 最大扩容到10个节点(pod)
minReplicas: 1 # 最小扩容1个节点(pod)
metrics:
- resource:
name: cpu
target:
averageUtilization: 40 # CPU 平局资源使用率达到40%就开始扩容,低于40%就是缩容
# 设置内存
# AverageValue:40
type: Utilization
type: Resource
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: hpa-nginx
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: hpa-nginx
spec:
type: NodePort
ports:
- name: "http"
port: 80
targetPort: 80
nodePort: 30080
selector:
service: hpa-nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: hpa-nginx
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
service: hpa-nginx
template:
metadata:
labels:
service: hpa-nginx
spec:
containers:
- name: hpa-nginx
image: nginx:latest
resources:
requests:
cpu: 100m
memory: 100Mi
limits:
cpu: 200m
memory: 200Mi

主要参数解释如下:

  • scaleTargetRef:目标作用对象,可以是Deployment、ReplicationController或ReplicaSet。
  • 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的内存使用率为40%,这个值就是上面设置的阈值averageUtilization。
  • metrics:目标指标值。在metrics中通过参数type定义指标的类型;通过参数target定义相应的指标目标值,系统将在指标数据达到目标值时(考虑容忍度的区间,见前面算法部分的说明)触发扩缩容操作。
  • 对于CPU使用率,在target参数中设置averageUtilization定义目标平均CPU使用率。
  • 对于内存资源,在target参数中设置AverageValue定义目标平均内存使用值。

执行

kubectl apply -f test.yaml

2)使用 ab 工具进行压测

进入apache官网 http://httpd.apache.org/ 下载apache即可,或者直接通过yum安装apache都行,这里选择最简单的方式yum安装

yum install httpd -y

开始压测

ab -n 100000 -c 800 http://local-168-182-112:30080/

#-c:并发数
#-n:总请求数

图片

图片

责任编辑:武晓燕 来源: 大数据与云原生技术分享
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