k8s的hpa

1、hpa（horizontal pod autoscaling）：pod的水平自动伸缩，这是k8s自带的模块，hpa控制副本的数量以及控制部署pod

（1）pod占用CPU的比率到达一定的阀值，会触发伸缩机制

（2）replication controller（副本控制器）：pod的副本数

（3）deployment controller（节点控制器）：部署pod

2、hpa基于kube-controller-manager服务，周期性的检测pod的CPU使用率，默认是30秒

3、hpa和replication controller、deployment controller都属于k8s的资源对象，通过跟踪分析副本控制器和deployment的pod的负载变化，针对性的调整目标pod的副本数

①针对性——阀值：正常情况下，pod的副本数，以及达到阀值之后，pod的扩容最大数量

②metrics-server部署到集群中，对外提供度量的数据

4、hpa的实例

（1）每个节点部署安装包：docker load -i metrics-server.tar

（2）创建pod、hpa

（4）压力测试

①扩容

②缩容

5、hpa的规则：周期性的获取数据，缩容的机制问题

（1）定义pod时候必须要有资源限制，否则HPA无法进行监控

（2）扩容是即时的，只要超过阀值会立刻扩容，不是立刻扩容到最大副本数，会在最小值和最大值之间波动，如果扩容的数量满足了需求，不会再扩容

（3）缩容是缓慢的，如果业务的峰值较高，回收的策略太积极，可能会产生业务的崩溃，缩容的速度是比较慢的

6、pod的副本数扩缩容有两种方式（重）

（1）手动扩缩容，修改控制器的副本数

①命令行：kubectl scale deployment nginx --replicas=5

②修改yaml文件，apply -f部署更新

（2）自动扩缩容：hpa，hpa监控的是CPU

7、资源限制

（1）pod的资源限制

（2）命名空间的资源限制

①lucky-cloud项目——部署在test1的命名空间，如果lucky-cloud不做资源限制、或者命名空间不做限制，依然会占满所有集群资源

8、命名空间资源限制的实例

（1）命名空间资源限制resourcequota

①创建pod

②限制副本数

③其他命名空间的资源限制

④测试

⑤查看命名空间的资源限制：kubectl describe ns test1

（2）pod的资源限制limitrange（命名空间统一的资源限制）

①创建pod和limitrange限制

②压力测试

（3）小总结

①hpa：自动扩缩容

②命名空间的资源限制

resourcequota：对命名空间进行资源限制

limitrange：直接声明在命名空间中创建的pod、容器的资源限制（统一限制，所有pod都所这个条件的制约）

9、总结

（1）pod的资源限制：resources→一般在创建时就声明好，必加选项

（2）命名空间的资源限制（resourcequota）→对命名空间使用CPU和内存一定会做限制

* 上述两个的限制的核心：防止整个集群的资源被一个服务或者一个命名空间占满

（3）命名空间的统一资源限制（limitrange）

（4）hpa：自动伸缩