本文主要是介绍k8s pod根据指标自动扩缩容举例，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！
目录
基于 内存 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
基于 cpu 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
基于请求数（次/秒） 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
基于 http请求响应时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
基于 Java GC暂停时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
扩展点
prometheus对所有pod进行流量监控 配置举例
基于 内存 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
首先，需要在Kubernetes集群中部署一个HPA（Horizontal Pod Autoscaler），它可以基于内存使用量自动调整Pod的数量。
以下是HPA的示例配置：
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata: name: my-app-hpa
spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-app-deployment minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: memory targetAverageUtilization: 80 # 目标内存使用率（%）上述配置中，HPA会根据内存使用量自动调整Pod的数量。
scaleTargetRef指定了要扩展的Pod对象（这里是一个Deployment）。
minReplicas和maxReplicas分别指定了Pod的最小和最大数量。
metrics指定了度量指标，这里使用的是内存使用量。
targetAverageUtilization设置了一个目标内存使用率，当内存使用率超过这个值时，HPA会自动扩展Pod的数量。
为了能够正确地监测内存使用量，需要为Pod配置相应的监控指标。这可以通过加入resources字段来实现，如下所示：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata: name: my-app-pod
spec: containers: - name: my-app-container resources: requests: memory: "64Mi" # 请求64MB内存 limits: memory: "128Mi" # 限制128MB内存 # ...其他配置...在这个例子中，Pod中的容器会根据配置的内存限制来运行。
requests指定了Pod启动所需的最小内存，而limits则指定了Pod运行过程中所能够使用的最大内存。这些配置可以帮助Kubernetes更好地管理资源，避免资源浪费和竞争。
基于 cpu 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
下面是一个基于CPU使用率实现Kubernetes Pod自动扩展的示例配置。
首先，需要在Kubernetes集群中部署一个HPA（Horizontal Pod Autoscaler），它可以基于CPU使用率自动调整Pod的数量。
以下是HPA的示例配置：
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata: name: my-app-hpa
spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-app-deployment minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu targetAverageUtilization: 80 # 目标CPU使用率（%）上述配置中，HPA会根据CPU使用率自动调整Pod的数量。
scaleTargetRef指定了要扩展的Pod对象（这里是一个Deployment）。
minReplicas和maxReplicas分别指定了Pod的最小和最大数量。
metrics指定了度量指标，这里使用的是CPU使用率。
targetAverageUtilization设置了一个目标CPU使用率，当CPU使用率超过这个值时，HPA会自动扩展Pod的数量。
需要注意的是，为了能够正确地监测CPU使用率，需要为Pod配置相应的监控指标。这可以通过在Pod中加入resources字段来实现，例如：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata: name: my-app-pod
spec: containers: - name: my-app-container resources: requests: cpu: "100m" # 请求1个CPU核心100毫核（m核） limits: cpu: "200m" # 限制2个CPU核心200毫核（m核） # ...其他配置...在这个例子中，Pod中的容器会根据配置的CPU资源限制来运行。
requests指定了Pod启动所需的最小CPU资源，
limits则指定了Pod运行过程中所能够使用的最大CPU资源。
基于请求数（次/秒） 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
下面是一个基于每秒请求数（Requests per second，RPS）实现Kubernetes Pod自动扩展的示例配置。
首先，需要使用一个HTTP代理或服务来监控每个Pod的RPS，比如一个Prometheus Operator。以下是一个Prometheus Operator的示例配置：
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
kind: ClusterRoleBinding
metadata: name: prometheus-operator
subjects:
- kind: ServiceAccount name: prometheus-operator namespace: kube-system
roleRef: kind: ClusterRole name: prometheus-operator接下来，创建一个Prometheus ServiceMonitor资源以监视HTTP代理的RPS
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata: name: myapp-requests
spec: jobLabel: "myapp" selector: matchLabels: myapp: my-app relabelings: - sourceLabels: [__meta_service_namespace, __meta_service_name] targetLabel: source action: keep - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_container_id] targetLabel: container_id action: keep - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_name] targetLabel: pod_name action: keep - sourceLabels: [__meta_kubernetes_pod_label_myapp] targetLabel: myapp action: keep metricsPath: /metrics scheme: http httpGet: path: /metrics port: 8000在这个示例中，ServiceMonitor资源将根据Pod的标签选择器和HTTP Get请求监视my-app服务的RPS。请注意，您需要根据您的应用程序和环境进行自定义。
最后，创建一个HPA（Horizontal Pod Autoscaler）来根据RPS自动调整Pod的数量：
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata: name: my-app-hpa
spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-app-deployment minReplicas: 2 maxReplicas: 100 metrics: - type: PodsMetricSource podsMetricSource: metricName: "requests_per_second" # 指定要监视的指标名称（例如：requests_per_second） targetAverageValue: 10 # 目标RPS（例如：每秒10个请求）在这个示例中，HPA将根据Pod的RPS自动调整Pod的数量。当RPS超过设定的目标值时，HPA将增加更多的Pod，以保持服务的高可用性和响应能力。
基于 http请求响应时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
首先，需要创建一个自定义度量源（Custom Metric Source），这里假设你的度量源是由Prometheus Operator提供的，可以按照以下步骤进行操作：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata: name: my-app-http-response-time
spec: http: servicePort: 9090 metrics: - name: http_response_time_seconds_count help: Count of HTTP requests with response time greater than 1 second. expression: sum(rate(http_request_duration_seconds_count{job="my-app"}[1m])) by (job)上述配置中定义了一个Prometheus资源，用于收集HTTP请求的响应时间指标。
http_request_duration_seconds_count是一个Prometheus指标，用于表示每秒HTTP请求的计数，通过rate()函数计算每分钟的平均请求速率，并使用sum()函数对所有job进行聚合。最终，通过by(job)对每个job进行分组，以便与Pod数量进行关联。
接下来，使用以下配置创建一个HPA对象：
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata: name: my-app-hpa
spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-app-deployment minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: PodsMetricSource podsMetricSource: metricName: http_response_time_seconds_count targetAverageValue: 100 # 目标平均响应时间（秒） thresholds: - type: PodsMetricSource podsMetricSource: metricName: http_response_time_seconds_count targetAverageValue: 5 # 每秒HTTP请求的目标计数（可根据需求调整）上述配置中，HPA使用了
PodsMetricSource类型的度量源，该度量源从Pod级别的度量指标中获取数据。
metricName设置为http_response_time_seconds_count，表示使用之前创建的自定义度量源来收集HTTP请求响应时间的指标数据。
targetAverageValue设置了一个目标响应时间的平均值，单位为秒。在此示例中，目标响应时间为5秒。同时，为了更好地控制扩缩容的灵敏度，还添加了一个额外的阈值（threshold），该阈值使用相同的度量指标，但设置了每秒HTTP请求的目标计数。在此示例中，如果每秒HTTP请求的数量超过5，HPA将触发扩容操作。
请注意，上述示例仅为了演示如何基于HTTP请求响应时间实现Pod自动扩缩容，并提供了基本的配置示例。实际应用中，可能需要根据具体需求进行调整和优化。
基于 Java GC暂停时间 (ms) 指标实现pod自动扩缩容 举例配置
基于Java GC暂停时间实现自动扩缩容可以用来优化应用性能，避免由于GC暂停时间过长导致的应用延迟或卡顿。以下是一个基于GC暂停时间实现Pod自动扩缩容的示例配置，假设使用Kubernetes和Prometheus作为监控工具。
创建自定义度量源：
首先，需要从Prometheus中获取GC暂停时间的指标数据。可以使用以下配置创建一个自定义度量源，从Prometheus中获取GC暂停时间的指标数据：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata: name: my-app-gc-pause-time
spec: http: servicePort: 9091 metrics: - name: gc_pause_time_seconds_sum help: Total GC pause time in seconds. expression: sum(irate(gc_pause_time_seconds_sum[5m])) by (pod)上述配置中，创建了一个Prometheus资源，用于收集GC暂停时间的指标数据。
gc_pause_time_seconds_sum表示GC暂停时间的总和，使用irate()函数计算最近5分钟内每分钟的平均暂停时间，并使用sum()函数对所有Pod进行聚合。最终，通过by(pod)对每个Pod进行分组，以便与Pod数量进行关联。
接下来，使用以下配置创建一个HPA对象：
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata: name: my-app-hpa
spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-app-deployment minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: PodsMetricSource podsMetricSource: metricName: gc_pause_time_seconds_sum targetAverageValue: 10 # 目标平均GC暂停时间（秒） thresholds: - type: PodsMetricSource podsMetricSource: metricName: gc_pause_time_seconds_sum targetAverageValue: 2 # 每分钟GC暂停时间的目标计数（可根据需求调整）上述配置中，HPA使用了
PodsMetricSource类型的度量源，该度量源从Pod级别的度量指标中获取数据。
metricName设置为gc_pause_time_seconds_sum，表示使用之前创建的自定义度量源来收集GC暂停时间的指标数据。
targetAverageValue设置了一个目标GC暂停时间的平均值。在此示例中，目标GC暂停时间为2秒。同时，为了更好地控制扩缩容的灵敏度，还添加了一个额外的阈值（threshold），该阈值使用相同的度量指标，但设置了每分钟GC暂停时间的目标计数。在此示例中，如果每分钟GC暂停时间超过2，HPA将触发扩容操作。
请注意，上述示例仅为了演示如何基于Java GC暂停时间实现Pod自动扩缩容，并提供了基本的配置示例。实际应用中，可能需要根据具体的应用场景、GC类型、监控工具等进行调整和优化。
扩展点
prometheus对所有pod进行流量监控 配置举例
Prometheus是一个开源的监控和告警工具，它可以用于监控各种系统和应用程序的性能。要使用Prometheus监控所有Pod的流量，您可以按照以下步骤进行设置：
-
安装和配置Prometheus：首先，您需要在您的Kubernetes集群中安装和配置Prometheus。这可以通过使用Kubernetes的Helm Chart或类似的工具来完成。您可以参考Prometheus的官方文档以获取更详细的安装和配置说明。
-
创建ServiceMonitor资源：在您的Kubernetes集群中，为每个要监控的Pod或服务创建一个ServiceMonitor资源。ServiceMonitor资源允许Prometheus监控指定服务的指标。以下是一个示例ServiceMonitor资源的配置：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata: name: my-pod-service-monitor
spec: namespace: your-namespace # 指定要监控的Pod所属的命名空间 selector: matchLabels: app: your-pod-app-label # 指定要监控的Pod的标签 endpoints: - basicAuth: password: name: your-pod-metrics-password # 指定metrics服务的密码 key: password username: your-pod-metrics-username # 指定metrics服务的用户名 path: /metrics # 指定metrics服务的路径 port: your-pod-metrics-port # 指定metrics服务的端口根据您的实际情况修改上述示例中的命名空间、标签、用户名、密码和端口等信息
3. 创建Prometheus目标：在Prometheus的配置文件（通常是prometheus.yml）中，创建一个新的目标，用于监控Pod的流量。以下是一个示例配置：
scrape_configs: - job_name: 'pod-traffic' kubernetes_sd_configs: - role: pod relabel_configs: - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app] target_label: pod_app_label - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_container_id] target_label: pod_container_id - source_labels: [__address__] target_label: pod_address regex: ([^:]+)(?::\d+)? - source_labels: [__metrics_path__] target_label: pod_metrics_path上述配置中，我们指定了
job_name为pod-traffic，并配置了kubernetes_sd_configs以发现Pod。relabel_configs用于重标记指标的元数据，以便更方便地识别和组织指标数据。
4. 重新加载Prometheus配置：保存并关闭Prometheus的配置文件后，使用以下命令重新加载Prometheus配置：
curl -X POST http://<prometheus-address>:9090/-/reload其中<prometheus-address>是Prometheus服务的主机名或IP地址。
5. 监视Pod流量：现在，Prometheus将会收集所有指定Pod的流量指标，并在其查询界面上显示它们。您可以使用Prometheus的查询语言（PromQL）来编写查询，以获取有关Pod流量的度量标准和趋势等信息。例如，以下查询可以获取所有Pod的总请求计数：
sum(rate(http_requests_total{job="pod-traffic"}[1m])) by (pod_app_label)这篇关于k8s pod根据指标自动扩缩容举例的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
