Skip to content

Latest commit

 

History

History
150 lines (96 loc) · 7.15 KB

scale.md

File metadata and controls

150 lines (96 loc) · 7.15 KB
Raw
vssueId layout description meta
37
LearningLayout
本文描述了如何在 Kubernetes 中水平伸缩 Deployment （scaling up / scaling down）
name content
keywords
Kubernetes教程,K8S负载,Deployment,Kubernetes部署,伸缩

伸缩 Deployment

返回 Deployment

伸缩（Scaling） Deployment，是指改变 Deployment 中 Pod 的副本数量，以应对实际业务流量的变化。

本文提供了两种途径对 Deployment 执行伸缩操作：

  • 使用 kubectl 伸缩 Deployment
  • 使用 Kuboard 伸缩 Deployment

执行伸缩

  • 执行命令 kubectl scale deployment.v1.apps/nginx-deployment --replicas=10，可以伸缩 Deployment，输出结果如下所示：

    deployment.apps/nginx-deployment scaled

    如果您的集群启用了自动伸缩（horizontal Pod autoscaling），执行以下命令，您就可以基于 CPU 的利用率在一个最大和最小的区间自动伸缩您的 Deployment：

    kubectl autoscale deployment.v1.apps/nginx-deployment --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

    输出结果如下所示：

    deployment.apps/nginx-deployment scaled

按比例伸缩

滚动更新（RollingUpdate） Deployment 过程中同一时间点运行应用程序的多个版本。如果一个 Deployment 正在执行滚动更新（RollingUpdate）的过程中（也可能暂停了滚动更新），您或者自动伸缩器（autoscaler）对该 Deployment 执行伸缩操作，此时，Deployment Controller 会按比例将新建的 Pod 分配到当前活动的 ReplicaSet（有 Pod 的 ReplicaSet） 中，以避免可能的风险。这种情况叫做按比例伸缩（Proportional Scaling）

例如，假设您已经运行了一个 10 副本数的 Deployment，其 maxSurge=3, maxUnavailable=2。

  • 执行命令 kubectl get deployment，确认 Deployment 中的 10 个副本都在运行。输出结果如下所示：

    NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment     10        10        10           10          50s

  • 执行命令 kubectl set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:sometag，将容器镜像更新到一个不存在的版本，输出结果如下所示：

    deployment.apps/nginx-deployment image updated

  • 执行命令 kubectl get rs，检查滚动更新的状态，输出结果如下：

    NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   5         5         0         9s
nginx-deployment-618515232    8         8         8         1m

    更新容器镜像之后，Deployment Controller 将开始进行滚动更新（RollingUpdate），并创建一个新的 ReplicaSet nginx-deployment-1989198191，但是由于 maxUnavailable 的限定，该滚动更新将被阻止。

  • 执行命令 kubectl scale deployment.v1.apps/nginx-deployment --replicas=15，将 Deployment 的 replicas 调整到 15。此时，Deployment Controller 需要决定如何分配新增的 5 个 Pod 副本。根据“按比例伸缩”的原则：

    • 更大比例的新 Pod 数被分配到副本数最多的 ReplicaSet
    • 更小比例的新 Pod 数被分配到副本数最少的 ReplicaSet
    • 如果还有剩余的新 Pod 数未分配，则将被增加到副本数最多的 ReplicaSet
    • 副本数为 0 的 ReplicaSet，scale up 之后，副本数仍然为 0

  • 在本例中，3 个新副本被添加到旧的 ReplicaSet，2个新副本被添加到新的 ReplicaSet。如果新的副本都达到就绪状态，滚动更新过程最终会将所有的副本数添加放到新 ReplicaSet。执行命令 kubectl get deployment 查看 Deployment 的情况，输出结果如下所示：

    NAME                 DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment     15        18        7            8           7m

    执行命令 kubectl get rs 查看 ReplicaSet 的情况，输出结果如下所示：

    NAME                          DESIRED   CURRENT   READY     AGE
nginx-deployment-1989198191   7         7         0         7m
nginx-deployment-618515232    11        11        11        7m

执行伸缩

  • 在 Deployment 详情页面，点击下图中 向左箭头 或 向右箭头 即可完成对 Deployment 的伸缩操作；

    Kubernetes-教程-伸缩

  • kubectl autoscale 指令可以执行对 Deployment 的自动伸缩，目前 Kuboard 界面还不支持此操作。

    请参考 horizontal Pod autoscaling

按比例伸缩

滚动更新（RollingUpdate） Deployment 过程中同一时间点运行应用程序的多个版本。如果一个 Deployment 正在执行滚动更新（RollingUpdate）的过程中（也可能暂停了滚动更新），您或者自动伸缩器（autoscaler）对该 Deployment 执行伸缩操作，此时，Deployment Controller 会按比例将新建的 Pod 分配到当前活动的 ReplicaSet（有 Pod 的 ReplicaSet） 中，以避免可能的风险。这种情况叫做按比例伸缩（Proportional Scaling）

例如，假设您已经运行了一个 10 副本数的 Deployment，其 maxSurge=3, maxUnavailable=2。

  • 点击 Deployment 详情页面中的 部署策略 下的 编辑部署策略 按钮，如下图所示：

    将 最大超出副本数 修改为 3；

    将 最大不可用副本数 修改为 2；

    修改后保存。

    Kubernetes-教程

  • 确认当前 10 个副本正在运行，如下图所示：

    Kubernetes-教程-按比例伸缩

  • 点击 调整镜像标签 按钮，将容器镜像更新到一个不存在的标签，例如 sometag，如下图所示：

    Kubernetes-教程-按比例伸缩

  • 此时，Deployment 将新建一个副本集，并且其期望的副本数为 5，原来的副本集的期望副本数被调整为 8，如下图所示：

    由于新副本集中的 Pod 不能获取到镜像，因此滚动更新将卡在这个位置。

    Kubernetes-教程-按比例伸缩

  • 点击 伸缩 按钮，将期望副本数调整为 15，如下图所示：

    Kubernetes-教程-按比例伸缩

  • 此时，由于比原来期望的副本数增加了 5，新增副本数将增加到旧副本集，最终结果如下图所示：（不同 Kubernetes 版本中，行为并不完全一致，比如，某些版本中，会将新增副本数按比例增加到新、旧副本集中，而截图中使用 Kubernetes v1.18，将所有新增副本数都增加到了旧副本集）

    Kubernetes-教程-按比例伸缩

返回 Deployment