先发制人遇事不慌：Kubernetes集群主动扩展-51CTO.COM

当集群资源不足时，Cluster Autoscaler会提供新节点并将其加入集群。使用Kubernetes时你可能会注意到，创建节点并将其加入集群的过程可能需要花费数分钟。在这段时间里，应用程序很容易被连接淹没，因为已经无法进一步扩展了。

虚拟机的配置可能需要花费数分钟，在这期间可能无法扩展应用

如何消除如此长的等待时间？

主动扩展（Proactive scaling），或者：

理解集群Autoscaler的工作原理并最大限度提升其效用；
使用Kubernetes scheduler为节点分配另一个Pod；以及
主动配置工作节点，以改善扩展效果。

注意：本文涉及的所有代码都已发布至LearnK8s GitHub。

Linode可以支持这些解决方案。近期Lincode加入了 Akamai解决方案大家庭，现在注册Linode，就可免费获得价值100美元的使用额度，可以随意使用Linode云平台提供的各种服务。立即点击这里了解详情并注册吧↓↓↓

进一步了解Akamai Linode云计算服务与能力！

Cluster Autoscaler如何在Kubernetes中生效

Cluster Autoscaler在触发自动扩展时并不检查内存或CPU的可用数，而是会对事件作出反应，检查所有不可调度的Pod。当调度器找不到能容纳某个Pod的节点时，我们就说这个Pod是不可调度的。

我们可以这样创建一个集群来测试看看。

bash
$ linode-cli lke cluster-create \
 --label learnk8s \
 --region eu-west \
 --k8s_version 1.23 \
 --node_pools.count 1 \
 --node_pools.type g6-standard-2 \
 --node_pools.autoscaler.enabled enabled \
 --node_pools.autoscaler.max 10 \
 --node_pools.autoscaler.min 1 \
$ linode-cli lke kubeconfig-view "insert cluster id here" --text | tail +2 | base64 -d > kubeconfig

请留意下列细节：

每个节点有4GB内存和2个vCPU（例如“g6-standard-2”实例）
集群中只有一个节点，并且
Cluster autoscaler被配置为从1个节点扩展至10个节点

我们可以用下列命令验证安装已成功完成：

bash
$ kubectl get pods -A --kubecnotallow=kubeconfig

用环境变量导出kubeconfig文件通常是一种很方便的做法，为此我们可以运行：

bash
$ export KUBECONFIG=${PWD}/kubeconfig
$ kubectl get pods

部署应用程序

让我们部署一个需要1GB内存和250m* CPU的应用程序。

注意：m = 内核的千分之一容量，因此250m = CPU的25%容量。

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: podinfo
spec:
 replicas: 1
 selector:
 matchLabels:
 app: podinfo
 template:
 metadata:
 labels:
 app: podinfo
 spec:
 containers:
 - name: podinfo
 image: stefanprodan/podinfo
 ports:
 - containerPort: 9898
 resources:
 requests:
 memory: 1G
 cpu: 250m

用下列命令将资源提交至集群：

bash
$ kubectl apply -f podinfo.yaml

随后很快会发现一些情况。首先，三个Pod几乎会立即开始运行，另有一个Pod处于“未决”状态。

随后很快：

几分钟后，Autoscaler创建了一个额外的Pod，并且
第四个Pod会被部署到一个新节点中。

最终，第四个Pod被部署到一个新节点中

第四个Pod为何没有部署到第一个节点中？让我们一起看看已分配的资源。

Kubernetes节点中资源的分配

Kubernetes集群中部署的Pod会消耗内存、CPU以及存储资源。而且在同一个节点上，操作系统和Kubelet也需要消耗内存和CPU。

在Kubernetes工作节点上，内存和CPU会被拆分为：

运行操作系统和系统守护进程（如SSH、Systemd等）所需的资源。
运行Kubernetes代理程序（如Kubelet、容器运行时以及节点故障检测程序等）所需的资源。
可用于Pod的资源。
为排空阈值（Eviction threshold）保留的资源。

Kubernetes节点中分配和保留的资源

如果集群运行了DaemonSet（如kube-proxy），那么可用内存和CPU数量还将进一步减少。

那么我们不妨降低需求，以确保能将所有Pod都放入同一个节点中：

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: podinfo
spec:
 replicas: 4
 selector:
 matchLabels:
 app: podinfo
 template:
 metadata:
 labels:
 app: podinfo
 spec:
 containers:
 - name: podinfo
 image: stefanprodan/podinfo
 ports:
 - containerPort: 9898
 resources:
 requests:
 memory: 0.8G # <- lower memory
 cpu: 200m # <- lower CPU
我们可以使用下列命令修改这个部署：
bash
$ kubectl apply -f podinfo.yaml

选择恰当数量的CPU和内存以优化实例的运行，这是个充满挑战的工作。Learnk8s计算器工具可以帮助我们更快速地完成这项工作。

一个问题解决了，但是创建新节点花费的时间呢？

迟早我们会需要四个以上的副本，我们是否真的需要等待好几分钟，随后才能创建新的Pod？

简单来说：是的！Linode必须从头开始创建和配置新虚拟机，随后将其连接到集群。这个过程经常会超过两分钟。

但其实还有替代方案：我们可以在需要时主动创建已经配置好的节点。

例如：我们可以配置让Autoscaler始终准备好一个备用节点。当Pod被部署到备用节点后，Autoscaler可以主动创建另一个备用节点。然而Autoscaler并没有内置这样的功能，但我们可以很容易地重新创建。

我们可以创建一个请求数与节点资源相等的Pod：

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: overprovisioning
spec:
 replicas: 1
 selector:
 matchLabels:
 run: overprovisioning
 template:
 metadata:
 labels:
 run: overprovisioning
 spec:
 containers:
 - name: pause
 image: k8s.gcr.io/pause
 resources:
 requests:
 cpu: 900m
 memory: 3.8G

用下列命令将资源提交至集群：

bash
kubectl apply -f placeholder.yaml

这个Pod完全不执行任何操作。

用占位Pod保护节点上的所有资源

该节点的作用只是确保节点能够被充分使用起来。

随后还需要确保当工作负载需要扩展时，这个占位Pod能够被快速清除。为此我们可以使用Priority Class。

yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
 name: overprovisioning
value: -1
globalDefault: false
description: "Priority class used by overprovisioning."
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: overprovisioning
spec:
 replicas: 1
 selector:
 matchLabels:
 run: overprovisioning
 template:
 metadata:
 labels:
 run: overprovisioning
 spec:
 priorityClassName: overprovisioning # <--
 containers:
 - name: pause
 image: k8s.gcr.io/pause
 resources:
 requests:
 cpu: 900m
 memory: 3.8G
用下列命令将其提交至集群：
bash
kubectl apply -f placeholder.yaml

至此，配置工作已全部完成。

我们可能需要等待一会让Autoscaler创建节点，随后我们将有两个节点：

一个包含四个Pod的节点
一个包含一个占位Pod的节点

如果将部署扩展为5个副本会怎样？是否要等待Autoscaler创建另一个新节点？

用下列命令测试看看吧：

bash
kubectl scale deployment/podinfo --replicas=5

我们将会看到：

第五个Pod会立即创建出来，并在10秒内变为“正在运行”的状态。
占位Pod会被清除，以便为第五个Pod腾出空间。

占位Pod会被清除，以便为常规Pod腾出空间

随后：

Cluster autoscaler会注意到未决的占位Pod并配置一个新的节点。
占位Pod会被部署到新创建的节点中。

未决的Pod触发了Cluster autoscaler新建节点

在可以有更多节点时，为何又要主动创建出一个节点？

我们可以将占位Pod扩展到多个副本，每个副本都会预配置一个Kubernetes节点，准备接受标准工作负载。然而这些节点虽然是闲置的，但它们产生的费用依然会计入云服务账单。因此一定要慎重，不要创建太多节点。

将Cluster Autoscaler与Horizontal Pod Autoscaler配合使用

为理解这项技术的含义，我们可以将Cluster autoscaler和Horizontal Pod Autoscaler（HPA）结合在一起来看。HPA可用于提高部署中的副本数量。

随着应用程序收到越来越多流量，我们可以让Autoscaler调整处理请求的副本数量。当Pod耗尽所有可用资源后，会触发Cluster autoscaler新建一个节点，这样HPA就可以继续创建更多副本。

可以这样新建一个集群来测试上述效果：

bash
$ linode-cli lke cluster-create \
 --label learnk8s-hpa \
 --region eu-west \
 --k8s_version 1.23 \
 --node_pools.count 1 \
 --node_pools.type g6-standard-2 \
 --node_pools.autoscaler.enabled enabled \
 --node_pools.autoscaler.max 10 \
 --node_pools.autoscaler.min 3 \
$ linode-cli lke kubeconfig-view "insert cluster id here" --text | tail +2 | base64 -d > kubeconfig-hpa

用下列命令验证安装过程已成功完成：

bash
$ kubectl get pods -A --kubecnotallow=kubeconfig-hpa

使用环境变量导出kubeconfig文件是一种方便的做法，为此我们可以运行：

bash
$ export KUBECONFIG=${PWD}/kubeconfig-hpa
$ kubectl get pods

接下来使用Helm安装Prometheus并查看该部署的相关指标。我们可以在官网上了解安装Helm的详细方法。

bash
$ helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
$ helm install prometheus prometheus-community/prometheus
Kubernetes为HPA提供了一个控制器，借此可以动态增减副本数量。然

而HPA也有一些局限性：

无法拆箱即用。需要安装Metrics Server来汇总并暴露出指标。
PromQL查询无法做到拆箱即用。

好在我们可以使用KEDA，它通过一些实用功能（包括从Prometheus读取指标）扩展了HPA控制器的用法。KEDA是一种Autoscaler，可适用于下列三个组件：

Scaler
Metrics Adapter
Controller

KEDA架构

我们可以通过Helm安装KEDA：

bash
$ helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
$ helm install keda kedacore/keda

安装好Prometheus和KEDA之后，来创建一个部署吧。

在这个实验中，我们将使用一个每秒可以处理固定数量请求的应用。每个Pod每秒最多可以处理十个请求，如果Pod收到第11个请求，会将请求挂起，稍后再处理。

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: podinfo
spec:
 replicas: 4
 selector:
 matchLabels:
 app: podinfo
 template:
 metadata:
 labels:
 app: podinfo
 annotations:
 prometheus.io/scrape: "true"
 spec:
 containers:
 - name: podinfo
 image: learnk8s/rate-limiter:1.0.0
 imagePullPolicy: Always
 args: ["/app/index.js", "10"]
 ports:
 - containerPort: 8080
 resources:
 requests:
 memory: 0.9G
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: podinfo
spec:
 ports:
 - port: 80
 targetPort: 8080
 selector:
 app: podinfo

使用下列命令将资源提交至集群：

bash
$ kubectl apply -f rate-limiter.yaml

为了生成一些流量，我们可以使用Locust。下列YAML定义将创建一个分布式负载测试集群：

yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
 name: locust-script
data:
 locustfile.py: |-
 from locust import HttpUser, task, between
 class QuickstartUser(HttpUser):
 @task
 def hello_world(self):
 self.client.get("/", headers={"Host": "example.com"})
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: locust
spec:
 selector:
 matchLabels:
 app: locust-primary
 template:
 metadata:
 labels:
 app: locust-primary
 spec:
 containers:
 - name: locust
 image: locustio/locust
 args: ["--master"]
 ports:
 - containerPort: 5557
 name: comm
 - containerPort: 5558
 name: comm-plus-1
 - containerPort: 8089
 name: web-ui
 volumeMounts:
 - mountPath: /home/locust
 name: locust-script
 volumes:
 - name: locust-script
 configMap:
 name: locust-script
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: locust
spec:
 ports:
 - port: 5557
 name: communication
 - port: 5558
 name: communication-plus-1
 - port: 80
 targetPort: 8089
 name: web-ui
 selector:
 app: locust-primary
 type: LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
 name: locust
spec:
 selector:
 matchLabels:
 app: locust-worker
 template:
 metadata:
 labels:
 app: locust-worker
 spec:
 containers:
 - name: locust
 image: locustio/locust
 args: ["--worker", "--master-host=locust"]
 volumeMounts:
 - mountPath: /home/locust
 name: locust-script
 volumes:
 - name: locust-script
 configMap:
 name: locust-script

运行下列命令将其提交至集群：

bash
$ kubectl locust.yaml
Locust会读取下列locustfile.py文件，该文件存储在一个ConfigMap中：
py
from locust import HttpUser, task, between
class QuickstartUser(HttpUser):
 @task
 def hello_world(self):
 self.client.get("/")

该文件并没有什么特别的作用，只是向一个URL发出请求。若要连接至Locust仪表板，我们需要提供其负载均衡器的IP地址。为此可使用下列命令获取地址：

bash
$ kubectl get service locust -o jsnotallow='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}'

随后打开浏览器并访问该IP地址即可。

此外还需要注意一个问题：Horizontal Pod Autoscaler。KEDA autoscaler会用一个名为ScaledObject的特殊对象来封装Horizontal Autoscaler。

yaml
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
name: podinfo
spec:
scaleTargetRef:
 kind: Deployment
 name: podinfo
minReplicaCount: 1
maxReplicaCount: 30
cooldownPeriod: 30
pollingInterval: 1
triggers:
- type: prometheus
 metadata:
 serverAddress: http://prometheus-server
 metricName: connections_active_keda
 query: |
 sum(increase(http_requests_total{app="podinfo"}[60s]))
 threshold: "480" # 8rps * 60s

KEDA可以连接由Prometheus收集的指标，并将其发送给Kubernetes。最后，它还将使用这些指标创建一个Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。

我们可以用下列命令手工检查HPA：

bash
$ kubectl get hpa
$ kubectl describe hpa keda-hpa-podinfo

并使用下列命令提交该对象：

bash
$ kubectl apply -f scaled-object.yaml

接下来可以测试扩展效果了。请在Locust仪表板中用下列设置启动一项实验：

Number of users：300
Spawn rate：0.4
Host：http://podinfo

集群和Horizontal pod autoscaler的结合

可以看到，副本的数量增加了！

效果不错，但有个问题不知道你是否注意到。

当该部署扩展到8个Pod后，需要等待几分钟，随后才能在新节点中创建新的Pod。在这段时间里，每秒处理的请求数量也不再增加了，因为当前的8个副本每个都只能处理10个请求。

让我们试试看收缩容量并重复该实验：

bash
kubectl scale deployment/podinfo --replicas=4 # or wait for the autoscaler to remove pods

这次，我们将用一个占位Pod实现超量配置（Overprovision）：

yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
 name: overprovisioning
value: -1
globalDefault: false
description: "Priority class used by overprovisioning."
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: overprovisioning
spec:
 replicas: 1
 selector:
 matchLabels:
 run: overprovisioning
 template:
 metadata:
 labels:
 run: overprovisioning
 spec:
 priorityClassName: overprovisioning
 containers:
 - name: pause
 image: k8s.gcr.io/pause
 resources:
 requests:
 cpu: 900m
 memory: 3.9G

运行下列命令将其提交至集群：

bash
kubectl apply -f placeholder.yaml

打开Locust仪表板并用下列设置重复实验：

Number of users：300
Spawn rate：0.4
Host：http://podinfo

在超量配置的情况下进行集群和Horizontal pod autoscaler的结合

这一次，新节点将在后台创建，每秒请求数量将持续增减，不会原地踏步。很棒！

总结

本文介绍了下列内容：

Cluster autoscaler并不追踪CPU或内存用量，而是会监控未决的Pod。
我们可以用可用内存和CPU的总量来创建一个Pod，从而主动配置Kubernetes节点。
Kubernetes节点会为Kubelet、操作系统以及排空阈值保留一定的资源。
我们可以结合使用Prometheus和KEDA，从而通过PromQL查询扩展自己的Pod。

这篇文章的内容感觉还行吧？有没有想要立即在Linode平台上亲自尝试一下？别忘了，现在注册可以免费获得价值100美元的使用额度，快点自己动手体验本文介绍的功能和服务吧↓↓↓

进一步了解Akamai Linode云计算服务与能力！

欢迎关注Akamai知乎机构号 ，第一时间了解高可用的MySQL/MariaDB参考架构，以及丰富的应用程序示例。

先发制人遇事不慌：Kubernetes集群主动扩展​

Cluster Autoscaler如何在Kubernetes中生效

部署应用程序

Kubernetes节点中资源的分配

将Cluster Autoscaler与Horizontal Pod Autoscaler配合使用

总结

先发制人遇事不慌：Kubernetes集群主动扩展