k8s pod根据指标自动扩缩容举例

2023-10-21 15:15

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)。

minReplicasmaxReplicas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)。

minReplicasmaxReplicas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:

  1. 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。

  2. 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_namepod-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!



http://www.chinasem.cn/article/255216

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