HPA简介

HAP，全称 Horizontal Pod Autoscaler， 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量。 除了 CPU 利用率，也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。 Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象，比如 DaemonSet。
Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。 控制器会周期性的调整副本控制器或 Deployment 中的副本数量，以使得 Pod 的平均 CPU 利用率与用户所设定的目标值匹配。

Pod HAP工作机制示意图

实际生产中，广泛使用这四类指标：
1、Resource metrics – CPU核内存利用率指标
2、Pod metrics – 例如网络利用率和流量
3、Object metrics – 特定对象的指标，比如Ingress, 可以按每秒使用请求数来扩展容器
4、Custom metrics – 自定义监控，比如通过定义服务响应时间，当响应时间达到一定指标时自动扩容

好了，概念就说这些，想了解更多，请参看官网，现在开始实战。

示例

1、首先我们部署一个nginx,副本数为2，请求cpu资源为200m。同时为了便宜测试，使用NodePort暴露服务。命名空间:hpa

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: nginx
  name: nginx
  namespace: hpa
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 100Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
  namespace: hpa
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80
  selector:
    app: nginx

2、查看部署结果

[root@k8s-node001 HPA]# kubectl  get po -n hpa
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-5c87768685-48b4v   1/1     Running   0          8m38s
nginx-5c87768685-kfpkq   1/1     Running   0          8m38s

3、创建HPA
简单说下：这里创建一个HPA，用于控制我们上一步骤中创建的 Deployment，使 Pod 的副本数量维持在 1 到 10 之间。
HPA 将通过增加或者减少 Pod 副本的数量（通过 Deployment）以保持所有 Pod 的平均 CPU 利用率在 50% 以内。
算法参见

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx
  namespace: hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

4、查看部署结果

[root@k8s-node001 HPA]# kubectl  get hpa -n hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   0%/50%      1                10                 2          50s

5、压测，观察Pod数和HPA变化
执行压测命令

[root@k8s-node001 ~]# ab -c 1000 -n 100000000 http://192.168.100.185:30792/
This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1843412 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/
Benchmarking 192.168.100.185 (be patient)

观察变化

[root@k8s-node001 HPA]#  kubectl  get hpa -n hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   303%/50%   1         10        7          12m

[root@k8s-node001 HPA]# kubectl  get po -n hpa
NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod/nginx-5c87768685-6b4sl   1/1     Running   0          85s
pod/nginx-5c87768685-99mjb   1/1     Running   0          69s
pod/nginx-5c87768685-cls7r   1/1     Running   0          85s
pod/nginx-5c87768685-hhdr7   1/1     Running   0          69s
pod/nginx-5c87768685-jj744   1/1     Running   0          85s
pod/nginx-5c87768685-kfpkq   1/1     Running   0          27m
pod/nginx-5c87768685-xb94x   1/1     Running   0          69s

从以上输出可以看出，hpa TARGETS达到了303%，需要扩容。pod数自动扩展到了7个。
继续等待压测结束或者直接打断压测

[root@k8s-node001 ~]# kubectl get hpa -n hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   20%/50%   1         10        7          16m

。。。N分钟后。。。

[root@k8s-node001 ~]# kubectl get hpa -n hpa
NAME    REFERENCE          TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginx   Deployment/nginx   0%/50%    1         10        7          18m

。。。再过N分钟后。。。

[root@k8s-node001 ~]# kubectl  get po -n hpa
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-5c87768685-jj744   1/1     Running   0          11m

这时，CPU 利用率已经降到 0，所以 HPA 将自动缩减副本数量至 1。
这里需要注意下：为什么会将副本数降为1，而不是我们部署时指定的replicas: 2呢？
因为在创建HPA时，指定了副本数范围，这里是minReplicas: 1，maxReplicas: 10。所以HPA在缩减副本数时减到了1。
Tips： 自动扩缩完成副本数量的改变可能需要几分钟的时间。

总结