Autoscaling

Horizontal Pod Autoscaling (HPA) 可以根据 CPU 使用率或应用自定义 metrics 自动扩展 Pod 数量(支持 replication controller、deployment 和 replica set )。

  • 控制管理器每隔 30s(可以通过 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 修改)查询 metrics 的资源使用情况

  • 支持三种 metrics 类型

    • 预定义 metrics(比如 Pod 的 CPU)以利用率的方式计算

    • 自定义的 Pod metrics,以原始值(raw value)的方式计算

    • 自定义的 object metrics

  • 支持两种 metrics 查询方式:Heapster 和自定义的 REST API

  • 支持多 metrics

注意:

API 版本对照表

Kubernetes 版本

autoscaling API 版本

支持的 metrics

v1.5+

autoscaling/v1

CPU

v1.6+

autoscaling/v2beta1

Memory及自定义

示例

自定义 metrics

使用方法

注:可以参考 k8s.io/metics 开发自定义的 metrics API server。

比如 HorizontalPodAutoscaler 保证每个 Pod 占用 50% CPU、1000pps 以及 10000 请求 / s:

HPA 示例

状态条件

v1.7+ 可以在客户端中看到 Kubernetes 为 HorizontalPodAutoscaler 设置的状态条件 status.conditions,用来判断 HorizontalPodAutoscaler 是否可以扩展(AbleToScale)、是否开启扩展(ScalingActive)以及是否受到限制(ScalingLimitted)。

HPA 最佳实践

  • 为容器配置 CPU Requests

  • HPA 目标设置恰当,如设置 70% 给容器和应用预留 30% 的余量

  • 保持 Pods 和 Nodes 健康(避免 Pod 频繁重建)

  • 保证用户请求的负载均衡

  • 使用 kubectl top nodekubectl top pod 查看资源使用情况

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