企业运维实战--k8s学习笔记14.HPA自动弹性伸缩

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HPA实例查看监控-CPU、MEM

HPA（Horizontal Pod Autoscaler）Pod自动弹性伸缩，K8S通过对Pod中运行的容器各项指标（CPU占用、内存占用、网络请求量）的检测，实现对Pod实例个数的动态新增和减少。

HPA伸缩过程：
收集HPA控制下所有Pod最近的cpu使用情况（CPU utilization）
对比在扩容条件里记录的cpu限额（CPUUtilization）
调整实例数（必须要满足不超过最大/最小实例数）
每隔30s做一次自动扩容的判断
CPU utilization的计算方法是用cpu usage（最近一分钟的平均值，通过metrics可以直接获取到）除以cpu request（这里cpu request就是我们在创建容器时制定的cpu使用核心数）得到一个平均值，这个平均值可以理解为：平均每个Pod CPU核心的使用占比。

HPA进行伸缩算法：
计算公式：TargetNumOfPods = ceil(sum(CurrentPodsCPUUtilization) / Target)
ceil()表示取大于或等于某数的最近一个整数
每次扩容后冷却3分钟才能再次进行扩容，而缩容则要等5分钟后。
当前Pod Cpu使用率与目标使用率接近时，不会触发扩容或缩容：
触发条件：avg(CurrentPodsConsumption) / Target >1.1 或 <0.9

HPA实例监控CPU

官方文档参考：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/

准备镜像

准备工作目录

mkdir hpa
cd hpa/

配置压力测试deployment

vim deploy.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: php-apache
spec:
  selector:
    matchLabels: