12-k8s-HPA自动扩缩容

2023-10-17 04:36

本文主要是介绍12-k8s-HPA自动扩缩容,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

    • 一、k8s弹性伸缩类型
    • 二、HPA原理
    • 三、metrics-server插件
    • 四、创建nginx提供负载测试
    • 五、部署HPA

master操作即可

一、k8s弹性伸缩类型

  1. Cluster-Autoscale: 集群容量(node数量)自动伸缩,跟自动化部署相关的,依赖iaas的弹性伸缩,主要用于虚拟机容器集群
  2. Vertical Pod Autoscaler: 工作负载Pod垂直(资源配置)自动伸缩,如自动计算或调整deployment的Pod模板limit/request,依赖业务历史负载指标
  3. Horizontal-Pod-Autoscaler: 工作负载Pod水平自动伸缩,如自动scale deployment的replicas,依赖业务实时负载指标

二、HPA原理

HPA在k8s中也由一个controller控制,controller会间隔循环HPA,检查每个HPA中监控的指标是否触发伸缩条件,默认的间隔时间为15s。一旦触发伸缩条件,controller会向k8s发送请求,修改伸缩对象(statefulSet、replicaController、replicaSet)子对象scale中控制pod数量的字段。k8s响应请求,修改scale结构体,然后会刷新一次伸缩对象的pod数量。伸缩对象被修改后,自然会通过list/watch机制增加或减少pod数量,达到动态伸缩的目的。

三、metrics-server插件

  1. 概念:用来收集K8s集群中的资源使用情况。每15秒进行一次数据采集(可以通过-horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改查询metrics的资源使用情况),占用资源少,每个Node占用1 mili core的CPU和2 MB内存,目前只能对CPU和内存进行监控

  2. 下载yaml文件:wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.6.1/components.yaml

  3. 修改yaml文件配置:vi components.yaml

    1. 注释- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname在底下添加- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP    # node address类型的优先权设置- --kubelet-insecure-tls    # 取消安全验证 
    2. 注释image: registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.3在底下添加image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.1
    
  4. 部署:kubectl apply -f components.yaml

  5. 查看pod:kubectl get pod -n kube-system
    在这里插入图片描述

  6. 查看资源使用情况:

    1)kubectl top node
    在这里插入图片描述

    2)kubectl top pod -n kube-system

    ps:查看全部空间的命令为kubectl top pod --all-namespaces
    在这里插入图片描述

四、创建nginx提供负载测试

  1. 创建yaml:vi /opt/pod-controller.yaml

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:name: pod-controllerlabels:controller: deploy 
    spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:latestports:- name: nginx-portcontainerPort: 80protocol: TCPresources: # 要设置每个容器最低使用的CPU,不然测试不出效果requests:cpu: "0.1"
    
  2. 创建pod:kubectl apply -f /opt/pod-controller.yaml

  3. 暴露端口:kubectl expose deployment pod-controller --name=nginx-service --type=NodePort --port=80 --target-port=80

  4. 查看端口:kubectl get svc
    在这里插入图片描述

  5. 访问:http://192.168.248.11:31409/

五、部署HPA

  1. 新建pod-hpa.yaml:vi /opt/pod-hpa.yaml

    ps:也可以直接设置控制器的资源限制:kubectl autoscale deploy 控制器 --cpu-percent=3 --min=1 --max=10

    apiVersion: autoscaling/v1
    kind: HorizontalPodAutoscaler
    metadata:                                 name: pod-hpa                             # hpa的名称labels:controller: hpa                         # 给hpa打标签
    spec:minReplicas: 1                            # 缩容最小Pod数量maxReplicas: 10                           # 扩容最大Pod数量targetCPUUtilizationPercentage: 3         # 为了便于测试,这里设置CPU使用率警戒线为3%scaleTargetRef:                           # 指定要控制的Deployment的信息apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: pod-controller
    
  2. 创建pod:kubectl apply -f /opt/pod-hpa.yaml

  3. 查看HPA: kubectl get hpa
    在这里插入图片描述

  4. 查看服务pod个数:kubectl get deploy pod-controller -o wide
    在这里插入图片描述

  5. 使用postman测压工具不断访问:http://192.168.248.11:31409/
    在这里插入图片描述

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