k8s监控数据组件Pod自动化进行扩缩容HPA

自动扩缩容HPA：全称是Horizontal Pod Autoscaler

我们安装k8s集群的时候，安装过一个metrics-server的组件，这是一个监控数据组件，提供HPA和基础资源监控的能力。就是这面这个Pod：

[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod -n kube-system 
metrics-server-6bf7dcd649-5fhrw            1/1     Running   2 (3d5h ago)   8d

通过这个组件可以看到节点或者Pod的内存和CPU的使用率：

[root@k8s-master01 ~]# kubectl top pod -A
NAMESPACE              NAME                                         CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
default                busybox                                      0m           0Mi             
kube-system            calico-kube-controllers-5dffd5886b-4blh6     3m           18Mi            
kube-system            calico-node-fvbdq                            42m          135Mi           
kube-system            calico-node-g8nqd                            52m          73Mi        

除了可以进行简单的监控功能，还可以利用这个监控的数据做一些其他的操作。

比如我们可以给Pod的资源设定某个值，当资源的使用超过这个值，那么系统就会认为这个Pod当前存在压力，从而就行扩容。

一般使用CPU和自定义指标进行扩容，内存相对较少。

HPA实践：

注意事项：要想实现HPA的自动扩容，需要满足以下几个条件

• 必须安装metrics-server组件或其他自定义版本的metrics-server
• 必须配置requests参数
• 不能扩容无法缩放的对象，如DaemonSet

首先创建一个nginx的yaml文件：

kubectl create deployment hpa-nginx --image=nginx --dry-run=client -o yaml > hpa-nginx.yaml

然后进入yaml文件中进行配置：在配置镜像那里进行配置，下列代码的后三行，如果也想对基于内存扩容的话也可以将内存写上。

resources：是资源的意思

requests：是请求的意思，这里应该是请求资源的意思

    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: 10m

执行yaml文件创建副本：

[root@k8s-master01 ~]# kubectl create -f hpa-nginx.yaml 
deployment.apps/hpa-nginx created

暴露出一个service端口：

[root@k8s-master01 ~]# kubectl expose deployment hpa-nginx --port=80
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get svc
NAME         TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
hpa-nginx    ClusterIP   10.98.236.134           80/TCP    3m17s
kubernetes   ClusterIP   10.96.0.1               443/TCP   8d

访问测试一下：证明这个Pod可以用了

[root@k8s-master01 ~]# curl 10.98.236.134







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配置Hpa自动扩缩容的规则：这条命令是说当hpa-nginx这个Pod的cpu值达到10的时候，将进行自动扩容，最小扩容1个，最大扩容10个。

[root@k8s-master01 ~]# kubectl autoscale deployment hpa-nginx --cpu-percent=10 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-nginx autoscaled

看一下hpa的规则情况：

[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa
NAME        REFERENCE              TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-nginx   Deployment/hpa-nginx   0%/10%    1         10        1          2m38s

下面进行一个循环访问hpa-nginx：观察hpa的cpu值会不会上升

[root@k8s-master01 ~]# while true; do wget -q -O- http://10.98.236.134 >/dev/null; done

观察是否已经进行扩容：可以看到hpa-nginx的副本数已经进行了自动扩容

[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa
NAME        REFERENCE              TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-nginx   Deployment/hpa-nginx   640%/10%   1         10        1          7m14s
[root@k8s-master01 ~]# kubectl top pod 
NAME                        CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
busybox                     0m           0Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-7gdwq   1m           3Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-8c6j6   1m           3Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-cfcjs   1m           7Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-h8vx7   74m          7Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-kpgl8   2m           3Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-lpf45   1m           3Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-lwc2h   1m           3Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-qkgfd   1m           3Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-t9fj9   1m           3Mi             
hpa-nginx-bd88bdd8f-tbrl4   1m           7Mi   

那么，接下来将访问测试停下，看副本是否会自动缩容到最初；等待一会发现副本回到了最原始的一个。注意这个时间可能会有点慢，稍微等一会，不是报错了。

[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa
NAME        REFERENCE              TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-nginx   Deployment/hpa-nginx   2%/10%    1         10        10         11m
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod
NAME                        READY   STATUS    RESTARTS       AGE
busybox                     1/1     Running   26 (46m ago)   8d
hpa-nginx-bd88bdd8f-h8vx7   1/1     Running   0              27m

这个功能虽然好用，但在实际生成中一定要结合实际的情况使用！！！

以上就是监控数据组件Pod自动化进行扩缩容-HPA的详细内容，更多关于Pod自动化扩缩容HPA的资料请关注脚本之家其它相关文章！