HPA

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发布日期:   2020-02-29

HPA

HPA的全称为Horizontal Pod Autoscaling，它可以根据当前pod资源的使用率（如CPU、磁盘、内存等），进行副本数的动态的扩容与缩容，以便减轻各个pod的压力。当pod负载达到一定的阈值后，会根据扩缩容的策略生成更多新的pod来分担压力，当pod的使用比较空闲时，在稳定空闲一段时间后，还会自动减少pod的副本数量

前提条件：系统应该能够获取当前Pod的资源使用情况（意思是可以执行 kubectl top pod命令，并且能够得到反馈信息）

heapster：这个组件之前是集成在k8s集群的，不过在1.12版本之后就被移除了。如果还想使用此功能，应该部署metricServer这个k8s集群资源使用情况的聚合器

要是想实现自动扩容缩容的功能，还需要部署heapster服务，而这个服务集成在Prometheus的MetricServer服务中，也就是说需要部署Prometheus服务，但是我们也可以直接部署heapster服务

实现Pod的扩容与缩容示例

因为heapster集成在MetricServer服务中，所以首先部署这个服务

1、首先安装MerticServer服务，从Github上克隆项目

[root@master ~]# git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server.git

2、修改yaml文件

[root@master ~]# vim  metrics-server/deploy/kubernetes/metrics-server-deployment.yaml  
        image: k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1   #更换镜像版本  
//在44行添加  
        command:  
          - /metrics-server  
          - --kubelet-insecure-tls  
          - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP

3、下载metrics-server镜像k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1（因为国内无法访问k8s.gcr.io，所以采用以下办法）

pull-google-container 工具脚本

[root@master ~]# vim  pull-google.sh  
image=$1  
echo $1  
img=`echo $image | sed 's/k8s\.gcr\.io/anjia0532\/google-containers/g;s/gcr\.io/anjia0532/g;s/\//\./g;s/ /\n/g;s/_/-/g;s/anjia0532\./anjia0532\//g' | uniq | awk '{print ""$1""}'`  
echo "docker pull $img"  
docker pull $img  
echo  "docker tag $img $image"  
docker tag $img $image  
[root@master ~]# chmod  +x  pull-google.sh  &&  cp  pull-google.sh   /usr/local/bin/pull-google-container  
[root@master ~]# pull-google-container k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1

4、将镜像打包发给k8s各个节点

[root@master ~]# docker save  >  metrics-server-amd64.tar  k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.1   
[root@master ~]# scp  metrics-server-amd64.tar  node01:/root  
[root@master ~]# scp  metrics-server-amd64.tar  node02:/root  
[root@node01 ~]# docker load < metrics-server-amd64.tar  
[root@node02 ~]# docker load < metrics-server-amd64.tar

5、运行yaml文件

[root@master ~]# kubectl  apply  -f  metrics-server/deploy/kubernetes/  
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created  
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created  
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created  
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created  
serviceaccount/metrics-server created  
deployment.apps/metrics-server created  
service/metrics-server created  
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created  
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created  
[root@master ~]# kubectl  get pod -n kube-system  
metrics-server-849dcc6bb4-hr5xp   1/1     Running   0          13s

6、验证

[root@master ~]# kubectl top node   
error: metrics not available yet  #这里等一会就行  
[root@master ~]# kubectl  top  pod  -n  kube-system metrics-server-849dcc6bb4-hr5xp   
NAME                              CPU(cores)   MEMORY(bytes)     
metrics-server-849dcc6bb4-hr5xp   1m           13Mi              
[root@master ~]# kubectl  top  node  
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%     
master   56m          2%     1145Mi          66%         
node01   12m          0%     478Mi           27%         
node02   11m          0%     452Mi           26%

这里，我们使用一个测试镜像，这个镜像基于php-apache制作的docker镜像，包含了一些可以运行cpu密集计算任务的代码（模拟压力测试）

[root@master ~]# kubectl  run  php-apache  --image=mirrorgooglecontainers/hpa-example:latest  --requests=cpu=200m  --expose  --port=80
[root@master ~]# kubectl  get deployments.
NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   1/1     1            1           33s
[root@master ~]# kubectl  get  pod
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
php-apache-794cdd478f-l9kxn   1/1     Running   0          6m27s
[root@master ~]# kubectl  top  pod  php-apache-794cdd478f-l9kxn 
NAME                          CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
php-apache-794cdd478f-l9kxn   0m           9Mi

创建HPA控制器

[root@master ~]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50  --min=1  --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled
[root@master ~]# kubectl  get  hpa
NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   0%/50%    1         10        1          2m1s
限制cpu使用率不能超过50%，最少有一个Pod，最多有10个

实时监控Pod的状态

[root@master ~]# kubectl  get pod -w
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
php-apache-794cdd478f-l9kxn   1/1     Running   0          40m

创建一个应用，用来不停的访问我们刚刚创建的php-apache的svc资源

[root@master ~]# kubectl  run  -i  --tty  load-generator  --image=busybox  /bin/sh

进入Pod内，执行此命令用来模拟访问php-apache的svc资源

#对Pod进行死循环请求
/ #  while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done

运行一段时间后查看pod的数量变化

NAME                             READY   STATUS              RESTARTS   AGE
load-generator-7d549cd44-xm98c   1/1     Running             1          25m
php-apache-867f97c8cb-4r6sk      1/1     Running             0          19m
php-apache-867f97c8cb-4rcpk      1/1     Running             0          13m
php-apache-867f97c8cb-5pbxf      1/1     Running             0          16m
php-apache-867f97c8cb-8htth      1/1     Running             0          13m
php-apache-867f97c8cb-d94h9      0/1     ContainerCreating   0          13m
php-apache-867f97c8cb-drh52      1/1     Running             0          18m
php-apache-867f97c8cb-f67bs      0/1     ContainerCreating   0          17m
php-apache-867f97c8cb-nxc2r      1/1     Running             0          19m
php-apache-867f97c8cb-vw74k      1/1     Running             0          39m
php-apache-867f97c8cb-wb6l5      0/1     ContainerCreating   0          15m

当停止死循环请求后，也并不会立即减少pod数量，会等一段时间后减少pod数量，防止流量再次激增。

至此，pod副本数量的自动扩缩容就实现了

[root@master ~]# kubectl  get hpa -w
NAME         REFERENCE               TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   106%/50%   1         10        8          50m
php-apache   Deployment/php-apache   102%/50%   1         10        8          50m
php-apache   Deployment/php-apache   93%/50%    1         10        8          51m
php-apache   Deployment/php-apache   87%/50%    1         10        8          51m
php-apache   Deployment/php-apache   82%/50%    1         10        8          51m
php-apache   Deployment/php-apache   77%/50%    1         10        8          51m
php-apache   Deployment/php-apache   68%/50%    1         10        8          52m
php-apache   Deployment/php-apache   61%/50%    1         10        8          52m

资源限制

以下只是yaml文件中的一段，并不是整个yaml文件

基于Pod

kubernetes对资源的限制实际上是通过cgroup来控制的，cgroup是容器的一组用来控制内核如何运行进程的相关属性集合，针对内存、cpu和各种设备都有对应的cgroup

默认情况下，Pod运行没有cpu和内存的限额，这意味着系统中的任何Pod将能够想执行该Pod所在的节点一样，消耗足够多的cpu和内存，一般会针对某些应用的pod资源进行资源限制，这个资源限制通过resources的requeste和limits来实现

[root@master ~]# vim cgroup-pod.yaml
spec:
  containers:
  - name: xxx
    imagePullPolicy:  Always
    image:  xxx
    ports:
    - protocol: TCP
      containerPort:  80
    resources:
      limits:
        cpu:  "4"
        memory: 2Gi
      requests:
        cpu:  260m
        memory: 260Mi

requests：要分配的资源，limits为最高请求的资源值。可以简单的理解为初始值和最大值

基于名称空间

1）计算资源配额

[root@master ~]# vim  compute-resources.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-resources
spec:
  hard:
    pods: "20"
    requests.cppu:  "20"
    requests.memory:  100Gi
    limits.cpu: "40"
    limits.memory:  200Gi

2）配置对象数量配额限制

[root@master ~]# vim object-counts.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: object-counts
spec:
  hard: 
    configmaps: "10"
    persistentvolumeclaims: "4"
    replicationcontrollers: "20"
    secrets:  "10"
    service.loadbalancers:  "2"

3）配置CPU和内存的LimitRange

[root@master ~]# vim limitRange.yaml
apiVersion: v1
kind: LimiRange
metadata:
  name: mem-limit-range
spec:
  limits:
  - default:
      memory: 50Gi
      cpu:  5
    defaultRequest:
      memory: 1Gi
      cpu:  1
    type: Container

default即limit的值

defaultRequest即request的值

文章作者:Echo
文章链接:https://pdxblog.top/HPA.html
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