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介绍
Kube-downscaler 是一款开源工具,允许用户定义 Kubernetes 中 pod 资源自动缩减的时间。这有助于通过减少非高峰时段的资源使用量来降低基础设施成本。
在本文中,我们将详细介绍 kube-downscaler 的功能、安装和配置,以及它的用例和未来前景。
kube-downscaler的特点
Kube-downscaler 是一款基于调度的强大工具,用于在 Kubernetes 集群中对应用程序进行升级或降级。在本节中,我们将探讨该工具的一些关键功能:
与Kubernetes功能或工具的兼容性
Kube-downscaler 还支持水平 Pod 自动缩放 (HPA),并可以与 HPA 结合使用,以确保为应用程序维护所需的副本数量。这使得 kube-downscaler 能够为 Kubernetes 中的应用程序扩展提供额外的灵活性和细粒度的控制。
Karpenter 和 kube-downscaler 是两个可以结合使用的工具,可以为 Kubernetes 集群提供完整且强大的资源管理解决方案。通过结合使用 Karpenter 和 kube-downscaler,Kubernetes 集群可以从水平和垂直扩展中受益。 Downscaler 允许减少 Pod 数量,而 Karpenter 通过将 Pod 整合到更少或不同类型的机器上来优化节点利用率。
与Kubernetes功能或工具的兼容性
Kube-downscaler 还支持水平 Pod 自动缩放 (HPA),并可以与 HPA 结合使用,以确保为应用程序维护所需的副本数量。这使得 kube-downscaler 能够为 Kubernetes 中的应用程序扩展提供额外的灵活性和细粒度的控制。
Karpenter 和 kube-downscaler 是两个可以结合使用的工具,可以为 Kubernetes 集群提供完整且强大的资源管理解决方案。通过结合使用 Karpenter 和 kube-downscaler,Kubernetes 集群可以从水平和垂直扩展中受益。 Downscaler 允许减少 Pod 数量,而 Karpenter 通过将 Pod 整合到更少或不同类型的机器上来优化节点利用率。
根据定义的时间段自动扩展部署副本
Kube-downscaler 可以根据预定义的时间段自动扩展部署副本。这意味着我们可以设置一个计划,在一天、一周或一个月的特定时间增加或减少副本数量。
比如,如果我们知道应用程序在一天中的某些时段遇到高流量,则可以将 kube-downscaler 配置为在这些时段自动扩展副本,然后在流量减少时缩小副本。
这可以允许在预期峰值负载的情况下进行扩展,而不是等待峰值负载发生并由 HPA 处理。这可以帮助优化资源使用并确保您的应用程序始终可用且响应迅速。
但是 Kube-downscaler 主要用于缩小副本并优化集群的成本,我们通常使用 HPA 来管理扩展。
kube-downscaler的安装和配置
kubernetes集群上kube-downscaler安装说明
从 GitHub 克隆 kube-downscaler 存储库:
git clone
进入 kube-downscaler 目录:
cd kube-downscaler
编辑 deploy/kube-downscaler.yaml
文件以根据您的具体需求自定义配置。例如,可以调整时区、计划和缩放规则。
将配置应用到您的 Kubernetes 集群:
kubectl apply -f deploy/
此命令将部署 kube-downscaler 控制器并创建 kube-downscaler
部署。
可以通过检查 kube-downscaler
部署的日志来验证 kube-downscaler 控制器是否正在运行:
kubectl logs -f deployment/kube-downscaler
安装完成后,需要进行一下配置。
根据具体用户需求配置kube-downscaler
Kube-downscaler 通过在 Kubernetes 部署对象上使用注释来提供扩展计划的定制。
部署对象中的 downTimePeriod
注释可用于指定不应扩展部署的停机时间段。
minReplicas
注释可用于设置部署的最小副本数。
这些字段与 kube-downscaler 注释结合使用,允许您根据特定的业务需求和资源利用模式创建自定义的扩展计划。
通过调整这些字段,可以配置 kube-downscaler 以优化应用程序可用性和成本效率的方式扩展部署。
以下是使用 kube-downscaler 进行部署的简单配置。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: random-deployment
annotations:
# Kube-downscaler
downscaler/downtimePeriod: "Mon-Fri 00:00-07:00 Europe/Berlin"
downscaler/minReplicas: 1
spec:
replicas: 2
selector:
matchLabels:
app: random
template:
metadata:
labels:
app: random
spec:
containers:
- name: random-container
image: random-image
通过此配置,从周一到周五午夜到早上 7 点(在欧洲/柏林时间线上),副本数量将减少到 1 个。
kube-downscaler 将根据定义的计划自动开始缩减 pod。
目前我们已经在 Kubernetes 集群上安装并运行了 kube-downscaler。
算法
Kube-downscaler
如果满足以下所有条件,将缩减部署的副本:
current time不是“uptime”计划的一部分,也不是“downtime”计划的一部分。 如果为 true,则按以下顺序评估计划:
downscaler/downscale-period
或 downscaler/downtime
工作负载定义的注释
downscaler/upscale-period
或 downscaler/uptime
工作负载定义的注释
downscaler/downscale-period
或 downscaler/downtime
工作负载命名空间上的注释
downscaler/upscale-period
或 downscaler/uptime
工作负载命名空间上的注释
--upscale-period
或 --default-uptime
CLI 参数
--downscale-period
或 --default-downtime
CLI 参数
UPSCALE_PERIOD
或 DEFAULT_UPTIME
环境变量
DOWNSCALE_PERIOD
或 DEFAULT_DOWNTIME
环境变量
工作负载的命名空间不是排除列表的一部分:
如果提供排除列表,它将用于代替默认值(仅包括kube-system
)。
工作负载的标签与标签列表不匹配。
工作负载的名称不是排除列表的一部分
工作负载未标记为排除(注释 downscaler/exclude: "true"
或 downscaler/exclude-until: "2024-04-05"
)
没有活动 Pod 强制整个集群进入正常运行时间(注释 downscaler/force-uptime: "true"
)
Minimum replicas最小副本数
默认情况下,部署将缩减为零副本。这可以通过部署或其命名空间的注释进行配置, downscaler/downtime-replicas
也可以通过 CLI 使用 --downtime-replicas
.
Ex: downscaler/downtime-replicas: "1"
Specific workload特定工作负载
在正常的情况下 HorizontalPodAutoscalers
,该字段不能设置为零, 因此downscaler/downtime-replicas
至少 1
应设置为 。 关于 CronJobs
,它们的状态将按照我们的预期进行定义 suspend: true
。
注意点
请注意,默认的宽限期为 15 分钟适用于新的 nginx 部署,即
如果当前时间不在 ,它不会立即缩小 Mon-Fri 9-17 (Buenos Aires timezone)
,而是在 15 分钟后缩小。downscaler
最终会记录如下内容:
INFO: Scaling down Deployment default/nginx from 1 to 0 replicas (uptime: Mon-Fri 09:00-17:00 America/Buenos_Aires, downtime: never)
请注意,如果 HorizontalPodAutoscaler
(HPA) 与部署一起使用,请考虑以下事项:
如果需要缩减到 0 个副本,则应在 上 Deployment
应用注释。这是一种特殊情况,因为 minReplicas
不允许在 HPA 上为 0。将部署副本设置为 0 实质上会禁用 HPA。在这种情况下,HPA 将发出事件,例如 failed to get memory utilization: unable to get metrics for resource memory: no metrics returned from resource metrics API
没有 Pod 可以从中检索指标。
如果需要缩小大于 0,则应在 HPA 上应用注释。这允许在停机期间根据外部流量动态扩展 Pod,并在停机期间保持较低的 minReplicas
流量,如果没有低流量。如果对部署而不是 HPA 进行批注,则会导致争用条件,即缩减部署, kube-downscaler
HPA 在部署更高时 minReplicas
将其升级。
若要使用 在 HPA 上 --downtime-replicas=1
启用downscaler
,请确保将以下注释添加到部署和 HPA。
$ kubectl annotate deploy nginx 'downscaler/exclude=true'
$ kubectl annotate hpa nginx 'downscaler/downtime-replicas=1'
$ kubectl annotate hpa nginx 'downscaler/uptime=Mon-Fri 09:00-17:00 America/Buenos_Aires'
详细配置
Uptime/downtime spec
downscaler通过命令行参数、环境变量或 Kubernetes 注释进行配置。
时间定义(例如 DEFAULT_UPTIME
)接受以逗号分隔的规范列表,例如,以下配置将缩小非工作时间的所有部署:
DEFAULT_UPTIME="Mon-Fri 07:30-20:30 Europe/Berlin"
仅在周末和周五 20:00 后缩小:
DEFAULT_DOWNTIME="Sat-Sun 00:00-24:00 CET,Fri-Fri 20:00-24:00 CET'
每个时间规范可以采用以下两种格式之一:
重复规范格式
.时区值可以是任何时区,例如“US/Eastern”、“PST”或“UTC”。
绝对规范格式,
其中每个 格式都是ISO 8601日期和时间的格式
。
基于periods的替代逻辑
您可以选择升级或缩减的时间段,而不是严格的正常运行时间或停机时间。时间定义是相同的。在这种情况下,放大或缩小只发生在时间段,其余时间将被忽略。
如果配置了升级或缩减周期,将忽略正常运行时间和停机时间。这意味着某些选项是互斥的,例如,您可以使用或 --default-downtime
,但不能同时使用 --downscale-period
两者。
此定义将在 19:00 到 20:00 之间缩减群集。如果手动升级集群,则在第二天 19:00-20:00 之前不会缩减集群。
DOWNSCALE_PERIOD="Mon-Sun 19:00-20:00 Europe/Berlin"
命令行选项
可用的命令行选项:
--dry-run
仅运行模式:不更改任何内容,只需打印将要执行的操作
--debug
调试模式:打印更多信息
--once
仅运行一次循环并退出
--interval
循环间隔(默认:30 秒)
--namespace
将downscaler限制为仅在单个命名空间(默认:所有命名空间)中工作。这主要适用于 kube-downscaler 的部署者只能访问给定命名空间(而不是集群访问权限)的部署场景。如果与 同时 --exclude-namespaces
使用 ,则不应用任何应用。
--include-resources
将此类资源缩小为逗号分隔列表。
--grace-period
新部署在缩减部署之前的宽限期(以秒为单位)(默认值:15 分钟)。宽限期从创建部署时开始计算,即无论宽限期如何,更新的部署都将立即缩减。
--upscale-period
仅在给定时间段内纵向扩展的替代逻辑(默认:从不),也可以通过环境变量 UPSCALE_PERIOD
或通过每个部署 downscaler/upscale-period
上的注释进行配置
--downscale-period
仅在给定时间段内缩减的替代逻辑(默认:从不),也可以通过环境变量 DOWNSCALE_PERIOD
或通过每个部署 downscaler/downscale-period
上的注释进行配置
--default-uptime
要纵向扩展的默认时间范围(默认:始终),也可以通过环境变量 DEFAULT_UPTIME
或通过每个部署 downscaler/uptime
上的注释进行配置
--default-downtime
要缩减的默认时间范围(默认:从不),也可以通过环境变量 DEFAULT_DOWNTIME
或通过每个部署 downscaler/downtime
上的注释进行配置
--exclude-namespaces
从降级中排除命名空间(正则表达式模式列表,默认:kube-system),也可以通过环境变量 EXCLUDE_NAMESPACES
进行配置。如果与 同时 --namespace
使用 ,则不应用任何应用。
--exclude-deployments
从降级中排除特定部署/状态集/cronjobs(默认:kube-downscaler,downscaler),也可以通过环境变量 EXCLUDE_DEPLOYMENTS
进行配置。尽管名称如此,但此选项将与任何包含的资源类型(Deployment,StatefulSet,CronJob等)的名称匹配。
--downtime-replicas
缩小到的副本的默认值,注释 downscaler/downtime-replicas
优先于此值。
--deployment-time-annotation
可选:将使用的注释的名称,而不是资源的创建时间戳。如果您希望资源在部署后的宽限期 ( --grace-period
) 内保持纵向扩展,则应使用此选项。注释的时间戳值的格式必须与 Kubernetes 的格式完全相同: creationTimestamp
%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ
。建议:通过部署工具自动设置此批注。
--matching-labels
可选:kube-downscaleer 范围涵盖的工作负载标签列表。标签与列表中的任何工作负载都不匹配的所有工作负载都将被忽略。为了向后兼容,如果未指定此参数,kube-downscaler 将应用于所有资源。
Namespace Defaults命名空间默认值
DEFAULT_UPTIME
、 DEFAULT_DOWNTIME
和 FORCE_UPTIME
排除也可以使用命名空间注释进行配置。在配置的情况下,这些值将取代其他全局默认值。
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: foo
labels:
name: foo
annotations:
downscaler/uptime: Mon-Sun 07:30-18:00 CET
命名空间级别支持以下批注:
downscaler/upscale-period
downscaler/downscale-period
downscaler/uptime
:为此命名空间中的所有资源设置“正常运行时间”
downscaler/downtime
:为此命名空间中的所有资源设置“停机时间”
downscaler/force-downtime
:强制缩减此命名空间中的所有资源 - 可以是 true
/ false
downscaler/force-uptime
:强制向上扩展此命名空间中的所有资源 - 可以是 true
/ false
downscaler/exclude
:设置为 以 true
排除命名空间中的所有资源
downscaler/exclude-until
:暂时排除命名空间中的所有资源,直到给定的时间戳
downscaler/downtime-replicas
:覆盖默认目标副本以缩小到(默认值:零)
使用案例
该工具的主要用例是通过优化 Kubernetes 集群资源的利用率来降低成本。不过,它也可以用来预热集群,避免过度依赖 HPA。
虽然这不是其主要目的,但这种组合提供了一种替代解决方案,可确保应用程序的高可用性,同时最大限度地降低基础设施成本。
降低成本
kube-downscaler 的另一个用例是防止高峰使用期间的服务中断。通过定义在高需求期间扩展资源的计划,kube-downscaler 可以帮助预先扩展部署并避免 HPA 延迟,以确保应用程序即使在高峰使用期间也保持可用和响应。
服务中断预防
kube-downscaler 的另一个用例是防止高峰使用期间的服务中断。通过定义在高需求期间扩展资源的计划,kube-downscaler 可以帮助预先扩展部署并避免 HPA 延迟,以确保应用程序即使在高峰使用期间也保持可用和响应。
建议
基于预定义计划的扩展,这可能并不适合所有用例。此外,它不支持自动缩放,这意味着用户必须手动调整缩放计划以满足不断变化的需求。
另一种可供考虑的解决方案是 Keda。 Keda是一个开源项目,为Kubernetes应用程序提供动态自动伸缩功能。使用 Keda,用户可以根据各种指标(例如队列长度、CPU 使用率或自定义指标)设置自定义扩展规则。
这允许对资源使用进行更精细的控制,并确保应用程序始终能够正确扩展以满足需求。
此外,Keda 兼容广泛的 Kubernetes 应用程序,包括有状态和无状态应用程序,并支持多种事件源,例如 Azure Event Hubs、Kafka 和 RabbitMQ。
结论
Kube-downscaler 是管理 Kubernetes 集群中资源使用情况的强大工具。通过定义扩展计划,用户可以优化集群中的资源使用并降低成本,同时确保应用程序即使在高峰使用期间也保持可用和响应。
虽然 kube-downscaler 是管理 Kubernetes 集群中资源使用情况的一个有价值的工具,但它可能有一些限制。如果需要对资源扩展进行更精细的控制或需要自动扩展功能,那么可能值得考虑像 Keda 这样的替代解决方案。
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