k8s pod 自动水平扩展

1. 当前环境

kubernetes        v1.17
metrics-server    v0.3.6

要实现hpa，metrics-server 需要部署到集群中， 它可以通过 resource metrics API 对外提供度量数据，Horizontal Pod Autoscaler 正是根据此 API 来获取度量数据。

2. 部署metrics-server

k8s部署参考网站 https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/tree/master/deploy/kubernetes

• metrics-server不能使用，报错不能解析node节点的主机名

- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP

• metrics-server报错，x509,证书是非信任的

- --kubelet-insecure-tls

加在 args 的参数里面,args 片段如下

args:
    - --cert-dir=/tmp
    - --secure-port=4443
    - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
    - --kubelet-insecure-tls

3. 部署一个应用与hpa

hpa 全拼 horizontal pod autoscaler，可以实现pod根据条件实现水平扩展，比如cpu、内存、访问量等。
测试一个根据cpu的水平扩展，cpu限制的片段，限制cpu为0.02，100mCPU就是100 miliCPU，等价于0.1CPU

resources:
    limits:
        cpu: "20m"
    requests:
        cpu: "20m"

部署一个hpa

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: spring-boot-demo-deployment
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: spring-boot-demo-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 2
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 15
status:
  conditions: null
  observedGeneration: 1
  currentReplicas: 1
  desiredReplicas: 1
  currentMetrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      current:
        averageUtilization: 0
        averageValue: 0

当cpu利用率超过15%，pod会水平扩展成2个，当cpu降下来后pod又会收缩成1个。
当pod每秒超过服务1000个数据包请求时，触发扩展，样本如下。

- type: Pods
   pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      targetAverageValue: 1k

参考网站 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/