diff --git a/concepts/horizontal-pod-autoscaling.md b/concepts/horizontal-pod-autoscaling.md index cc98c37d5..d7a0ff042 100644 --- a/concepts/horizontal-pod-autoscaling.md +++ b/concepts/horizontal-pod-autoscaling.md @@ -13,7 +13,7 @@ Kubernetes自1.2版本引入HPA机制,到1.6版本之前一直是通过kubelet ## HPA解析 -Horizontal Pod Autoscaling仅适用于Deployment和ReplicationController,在V1版本中仅支持根据Pod的CPU利用率扩所容,在v1alpha版本中,支持根据内存和用户自定义的metric扩缩容。 +Horizontal Pod Autoscaling仅适用于Deployment和ReplicaSet,在V1版本中仅支持根据Pod的CPU利用率扩所容,在v1alpha版本中,支持根据内存和用户自定义的metric扩缩容。 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。 @@ -27,14 +27,14 @@ Horizontal Pod Autoscaling由API server和controller共同实现。 - autoscaling/v1 - CPU -- autoscaling/v2alpha1 +- autoscaling/v1alpha1 - 内存 - 自定义metrics - kubernetes1.6起支持自定义metrics,但是必须在kube-controller-manager中配置如下两项: - `--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients=true` - `--api-server`指向[kube-aggregator](https://github.com/kubernetes/kube-aggregator),也可以使用heapster来实现,通过在启动heapster的时候指定`--api-server=true`。查看[kubernetes metrics](https://github.com/kubernetes/metrics) - 多种metrics组合 - - HPA会根据每个metric的值计算出scale的值,并将最大的那个指作为扩容的最终结果。 + - HPA会根据每个metric的值计算出scale的值,并将最大的那个值作为扩容的最终结果。 ## 使用kubectl管理 @@ -64,7 +64,7 @@ kubectl autoscale deployment foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80 为Deployment foo创建 一个autoscaler,当Pod的CPU利用率达到80%的时候,RC的replica数在2到5之间。该命令的详细使用文档见https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl/v1.6/#autoscale 。 -**注意** :如果为ReplicationController创建HPA的话,无法使用rolling update,但是对于Deployment来说是可以的,因为Deployment在执行rolling update的时候会自动创建新的ReplicationController。 +**注意** :如果为ReplicaSet创建HPA的话,无法使用rolling update,但是对于Deployment来说是可以的,因为Deployment在执行rolling update的时候会自动创建新的ReplicationController。 ## 什么是 Horizontal Pod Autoscaling?