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自动扩缩容(HPA)

1. 简介

HPA controller可以根据以下两种类型的metrics进行自动扩缩容：

  • 通用的metrics

    比如：CPU、Memory的使用情况，这些metrics是通过kubelet上的cAdvisor收集，metrics server再聚合这些metrics，然后HPA controller根据metrics server提供的这些信息进行自动扩缩容。

  • 用户自定义metrics(custom metrics)

    Pod可以通过http接口暴露一些自定义的metrics，比如：http请求数，然后通过custom metrics server把这些metrics提供给HPA controller。Custom Metrics API定义了这些metrics相关的规范，custom metrics server也有一些开源的实现，例：我们可以通过promethus去收集pod暴露的metrics，然后通过promethus adaptor提供符合Custom Metrics API标准的接口，通常我们称这个adaptor为custom metrics server。

2. 实践

  • k8s-prom-hpa

    通过k8s-prom-hpa很方便地熟悉HPA相关的知识和流程。

    注意：如果在本地运行这个例子的时候必须要改下kubelet node name(具体修改hack/local-up-cluster.sh，如下diff所示)，否则custom metrics没法拿到它的metrics。

    -HOSTNAME_OVERRIDE=${HOSTNAME_OVERRIDE:-"127.0.0.1"}
+HOSTNAME_OVERRIDE=${HOSTNAME_OVERRIDE:-"10.0.2.15"}
...
-KUBELET_HOST=${KUBELET_HOST:-"127.0.0.1"}
+KUBELET_HOST=${KUBELET_HOST:-"10.0.2.15"}

  • k8s-podinfo

    用stefanprodan/podinfo:0.2.0作为测试的image(用于暴露用户自定义metrics)即可：docker run -it -p 8989:8989 stefanprodan/podinfo:0.2.0。

3. CRD HPA

HPA的是如何起作用的：HPA通过resource的scale接口，设置该resource的replicas数。

因此，只要CRD定义了scale subresource（这个特性是在Kubernetes 1.10版本加入，如要启用，需给kube-apiserver加上参数--feature-gates=CustomResourceSubresources=true，1.11版本后就不用加该参数了），并且实现了相应的接口(即：HPA通过scale接口设置replicas数后，CRD的controller会基于该replicas进行相应地扩缩容)，我们就可以通过HPA对该CRD对象进行自动扩缩容。s

Scale subresource的实现

staging/src/k8s.io/apiextensions-apiserver/pkg/registry/customresource/etcd.go

func (r *ScaleREST) Get(...)
获取scale相关的信息。根据r.specReplicasPath, r.statusReplicasPath, r.labelSelectorPath从custom resource里取值

func (r *ScaleREST) Update(...)
更新scale相关的信息

4. 注意事项

  • 要指定requests资源，要不然不会收集资源信息

  • 配置aggregation layer

    https://kubernetes.io/docs/tasks/access-kubernetes-api/configure-aggregation-layer/

    注意：If you are not running kube-proxy on a host running the API server, then you must make sure that the system is enabled with the following apiserver flag: --enable-aggregator-routing=true。如果不配置这个，就需要启动一个kube-proxy。最好启动一个。

5. 参考资料