• K8S原来如此简单(五)Metrics Server与HPA


    什么是HPA

    https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/

     我们前面有通过kubectl scale命令手动扩展我们的服务,生产环境中我们希望k8s能够根据一些指标信息自动扩展服务。

    这时我们可以利用k8s的HPA(水平扩展)来根据 CPU利用率等指标自动扩缩Deployment、ReplicaSet 或 StatefulSet 中的 Pod 数量。

    HPA原理

    HPA控制器通过Metrics Server的API(Heapster的API或聚合API)获取指标数据,基于用户定义的扩缩容规则进行计算,得到目标Pod副本数量。

    当目标Pod副本数量与 当前副本数量不同时,HPA控制器就向Pod的副本控制器 (Deployment、RC或ReplicaSet)发起scale操作,调整Pod的副本数量, 完成扩缩容操作。

    MetricsServer

    在说metricsserver之前,我们来看一个查看资源消耗情况的命令

    查看Node资源消耗: 
    kubectl top node k8s-node1 
    查看Pod资源消耗: 
    kubectl top pod k8s-node1

    需要注意的是,使用这个命令我们需要安装metrics server,否则会提示:Metrics API不可用。

    安装metrics server

    kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

    查看metrics安装结果

    kubectl get pod --all-namespaces |grep metrics

    查看pod资源使用率

    kubectl top pod chesterdeployment-75c64cc8b6-k4jqw -n chesterns

    安装好之后,我们可以看到已经可以正常使用kubectl top命令了。下面我们开始演示通过hpa来模拟根据cpu自动水平扩展。

    仍然使用之前课程的deployment,需要修改deployment的副本数为1

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: chesterdeployment
      namespace: chesterns
      labels:
        app: chesterapi
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: chesterapi
      template:
        metadata:
          labels:
            app: chesterapi
        spec:
         containers:
         - name: oneapi
           image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/chester-k8s/oneapi:latest
           ports:
           - containerPort: 5000
           livenessProbe:
             httpGet:
               path: /test
               port: 5000

    应用deployment

    kubectl apply -f deployment.yaml

    在我们的oneapi里有一个highcpu的接口,可以帮助我们实现高cpu操作

        [HttpGet("highcpu")]
        public string HighCpu(int minutes)
        {
            var now = DateTime.Now;
            while (DateTime.Now - now <= TimeSpan.FromMinutes(minutes))
            {
                _logger.LogInformation(DateTime.Now.ToString());
            }
            return "ok";
        }

    我们调用这个接口,模拟高消耗cpu操作

    curl clusterip:5000/test/highcpu?minutes=1

    再次查看pod资源使用率,可以跟调用之前比对,明显发现cpu变高

    kubectl top pod chesterdeployment-75c64cc8b6-k4jqw -n chesterns

    创建HPA

    下面我们创建hpa,让其实现自动扩展

    apiVersion: autoscaling/v2beta2
    kind: HorizontalPodAutoscaler
    metadata:
      name: chesterhpa
      namespace: chesterns
    spec:
      scaleTargetRef:
        apiVersion: apps/v1
        kind: Deployment
        name: chesterdeployment
      minReplicas: 1
      maxReplicas: 3
      metrics:
      - type: Resource
        resource:
          name: cpu
          target:
            type: AverageValue
            averageValue: 200m

    重新调用接口模拟高cpu

    curl clusterip:5000/test/highcpu?minutes=3

    查看hpa状态,即可发现实现了自动扩展

    kubectl describe hpa chesterhpa -n chesterns
    kubectl get pods --namespace=chesterns
    kubectl top pod  -n chesterns​
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