2017-06-20 23:50:14 +08:00
# Horizontal Pod Autoscaling
应用的资源使用率通常都有高峰和低谷的时候， ， ， ？ ， ， （ ） ， ， ， ， ！
2017-11-27 13:12:46 +08:00
HPA属于Kubernetes中的**autoscaling** SIG（ ） ， ：
- [Arbitrary/Custom Metrics in the Horizontal Pod Autoscaler#117 ](https://github.com/kubernetes/features/issues/117 )
- [Monitoring Pipeline Metrics HPA API #118 ](https://github.com/kubernetes/features/issues/118 )
Kubernetes自1.2版本引入HPA机制， ，
对于1.6以前版本中开启自定义HPA请参考[Kubernetes autoscaling based on custom metrics without using a host port](https://medium.com/@marko.luksa/kubernetes-autoscaling-based-on-custom-metrics-without-using-a-host-port-b783ed6241ac)，
## HPA解析
2018-07-24 18:51:48 +08:00
Horizontal Pod Autoscaling仅适用于Deployment和ReplicaSet， ， ，
2017-06-20 23:50:14 +08:00
如果你不想看下面的文章可以直接看下面的示例图，组件交互、组件的配置、命令示例，都画在图上了。
Horizontal Pod Autoscaling由API server和controller共同实现。
## Metrics支持
2017-08-28 19:01:52 +08:00
在不同版本的API中， ：
2017-06-20 23:50:14 +08:00
- autoscaling/v1
- CPU
2018-07-24 18:51:48 +08:00
- autoscaling/v1alpha1
2017-06-20 23:50:14 +08:00
- 内存
- 自定义metrics
- kubernetes1.6起支持自定义metrics， ：
- `--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients=true`
- `--api-server` 指向[kube-aggregator](https://github.com/kubernetes/kube-aggregator)， ，
- 多种metrics组合
2018-07-24 19:10:48 +08:00
- HPA会根据每个metric的值计算出scale的值，
2017-06-20 23:50:14 +08:00
## 使用kubectl管理
Horizontal Pod Autoscaling作为API resource也可以像Pod、Deployment一样使用kubeclt命令管理， ，
2017-10-16 17:34:53 +08:00
```bash
2017-06-20 23:50:14 +08:00
kubectl create hpa
2017-10-16 22:23:59 +08:00
kubectl get hpa
2017-06-20 23:50:14 +08:00
kubectl describe hpa
kubectl delete hpa
```
有一点不同的是，可以直接使用`kubectl autoscale`直接通过命令行的方式创建Horizontal Pod Autoscaler。
用法如下：
2017-10-16 17:34:53 +08:00
```bash
2017-06-20 23:50:14 +08:00
kubectl autoscale (-f FILENAME | TYPE NAME | TYPE/NAME) [--min=MINPODS] --max=MAXPODS
[--cpu-percent=CPU] [flags] [options]
```
举个例子：
2017-10-16 17:34:53 +08:00
```bash
2017-06-20 23:50:14 +08:00
kubectl autoscale deployment foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80
```
为Deployment foo创建 一个autoscaler， ，
2018-07-24 19:18:41 +08:00
**注意** ： ， ， ，
2017-06-20 23:50:14 +08:00
2017-07-31 22:11:39 +08:00
## 什么是 Horizontal Pod Autoscaling？
利用 Horizontal Pod Autoscaling， ） ，
Horizontal Pod Autoscaler 作为 kubernetes API resource 和 controller 的实现。Resource 确定 controller 的行为。Controller 会根据监测到用户指定的目标的 CPU 利用率周期性得调整 replication controller 或 deployment 的 replica 数量。
## Horizontal Pod Autoscaler 如何工作？
Horizontal Pod Autoscaler 由一个控制循环实现，循环周期由 controller manager 中的 `--horizontal-pod-autoscaler-sync-period` 标志指定（默认是 30 秒）。
在每个周期内， （ ） （ ）
- 每个 Pod 的 resource metric（ ） ， ， ， 自动缩放算法设计文档 ](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md#autoscaling-algorithm )。
- 对于每个 Pod 自定义的 metric， ，
- 对于 object metric， （ ） ， ，
HorizontalPodAutoscaler 控制器可以以两种不同的方式获取 metric ：直接的 Heapster 访问和 REST 客户端访问。
当使用直接的 Heapster 访问时，
有关 REST 客户端访问的详细信息，请参阅 [支持自定义度量 ](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale.md#prerequisites )。
Autoscaler 访问相应的 replication controller，
Scale 是一个允许您动态设置副本数并检查其当前状态的接口。
有关缩放子资源的更多细节可以在 [这里 ](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md#scale-subresource ) 找到。
## API Object
Horizontal Pod Autoscaler 是 kubernetes 的 `autoscaling` API 组中的 API 资源。当前的稳定版本中，只支持 CPU 自动扩缩容，可以在`autoscaling/v1` API 版本中找到。
在 alpha 版本中支持根据内存和自定义 metric 扩缩容，可以在`autoscaling/v2alpha1` 中找到。`autoscaling/v2alpha1` 中引入的新字段在`autoscaling/v1` 中是做为 annotation 而保存的。
关于该 API 对象的更多信息，请参阅 [HorizontalPodAutoscaler Object ](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md#horizontalpodautoscaler-object )。
## 在 kubectl 中支持 Horizontal Pod Autoscaling
Horizontal Pod Autoscaler 和其他的所有 API 资源一样，通过 `kubectl` 以标准的方式支持。
我们可以使用`kubectl create`命令创建一个新的 autoscaler。
我们可以使用`kubectl get hpa`列出所有的 autoscaler，
最后我们可以使用`kubectl delete hpa`删除 autoscaler。
另外，可以使用`kubectl autoscale`命令，很轻易的就可以创建一个 Horizontal Pod Autoscaler。
例如，执行`kubectl autoscale rc foo —min=2 —max=5 —cpu-percent=80`命令将为 replication controller *foo* 创建一个 autoscaler， ，
关于`kubectl autoscale`的更多信息请参阅 [这里 ](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#autoscale )。
## 滚动更新期间的自动扩缩容
目前在Kubernetes中， 滚动更新 ](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/rolling-update-replication-controller )，该 deployment 对象为您管理基础 replication controller。
Horizontal Pod Autoscaler 仅支持后一种方法： ，
Horizontal Pod Autoscaler 不能使用直接操作 replication controller 进行滚动更新，即不能将 Horizontal Pod Autoscaler 绑定到 replication controller， （
这不行的原因是，当滚动更新创建一个新的 replication controller 时，
## 支持多个 metric
Kubernetes 1.6 中增加了支持基于多个 metric 的扩缩容。您可以使用`autoscaling/v2alpha1` API 版本来为 Horizontal Pod Autoscaler 指定多个 metric。然后 Horizontal Pod Autoscaler controller 将权衡每一个 metric，
## 支持自定义 metric
**注意：** Kubernetes 1.2 根据特定于应用程序的 metric ，通过使用特殊注释的方式，增加了对缩放的 alpha 支持。
在 Kubernetes 1.6中删除了对这些注释的支持，有利于`autoscaling/v2alpha1` API。 虽然旧的收集自定义 metric 的旧方法仍然可用，但是这些 metric 将不可供 Horizontal Pod Autoscaler 使用，并且用于指定要缩放的自定义 metric 的以前的注释也不在受 Horizontal Pod Autoscaler 认可。
Kubernetes 1.6增加了在 Horizontal Pod Autoscale r中使用自定义 metric 的支持。
您可以为`autoscaling/v2alpha1` API 中使用的 Horizontal Pod Autoscaler 添加自定义 metric 。
Kubernetes 然后查询新的自定义 metric API 来获取相应自定义 metric 的值。
## 前提条件
为了在 Horizontal Pod Autoscaler 中使用自定义 metric， `--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients` 标志设置为 true。然后， （
您可以使用 Heapster 实现 resource metric API， `--api-server` 标志设置为 true 并运行 Heapster。 单独的组件必须提供自定义 metric API（ ， k8s.io/metrics repository ](https://github.com/kubernetes/metrics ) 获得）。
## 进一步阅读
- 设计文档：[Horizontal Pod Autoscaling](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md)
- kubectl autoscale 命令：[kubectl autoscale](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#autoscale)
- 使用例子： [Horizontal Pod Autoscaler ](https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough )
2017-06-20 23:50:14 +08:00
## 参考
HPA设计文档：
HPA说明：
HPA详解：
kubectl autoscale命令详细使用说明：
2017-10-16 22:23:59 +08:00
自定义metrics开发：
2017-11-27 13:12:46 +08:00
1.7版本的kubernetes中启用自定义HPA：
