Kubernetes 是一个非常强大的容器编排工具，能够快速部署和管理容器应用。其中水平自动伸缩是 Kubernetes 的一个重要功能，它能够根据应用的负载自动增加或减少容器个数，使应用始终保持高可用性。
本文将介绍 Kubernetes 水平自动伸缩的实践方法，包括如何设置水平自动伸缩的条件、如何监控应用负载、如何触发自动伸缩以及如何部署示例应用进行测试。
1. 设置水平自动伸缩的条件
在 Kubernetes 中，可以使用 HorizontalPodAutoscaler（HPA）资源对象来定义水平自动伸缩的条件。该对象会根据一组指标自动增加或减少 Pod 的数量，从而维持所需的资源利用率。
下面是一个 HPA 的示例 YAML 文件：
-- -------------------- ---- -------
----------- -------------------
----- -----------------------
---------
----- ----------------
-----
---------------
----------- -------
----- ----------
----- ----------------
------------ -
------------ --
--------
- ----- --------
---------
----- ---
------------------------- --上述示例中，nginx-deployment 为要设置水平自动伸缩的 Deployment，minReplicas 指定了最小 Pod 数量，maxReplicas 指定了最大 Pod 数量，metrics 为指标列表，表示根据 cpu 利用率（targetAverageUtilization: 50）进行自动伸缩。
2. 监控应用负载
要实现水平自动伸缩，首先需要监控应用的负载情况。Kubernetes 提供了多种监控方式，包括使用 Prometheus 进行监控、使用 Heapster 进行监控等。
2.1 使用 Prometheus 进行监控
使用 Prometheus 监控 Kubernetes 应用需要进行如下几个步骤：
- 安装 Prometheus Operator
kubectl create namespace monitoring kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/bundle.yaml -n monitoring
- 创建 Service 和 Deployment
-- -------------------- ---- -------
----------- --
----- -------
---------
------------
--------------------- ------
------------------- --------
------------------- ------
----- ------
-----
------
- ----- ----
----- --
----------- ----
---------
---- ------
---
----------- -------
----- ----------
---------
----- ------
-----
--------- -
---------
------------
---- ------
---------
---------
-------
---- ------
-----
-----------
- ----- ------
------ -------------
------
- -------------- ----上述示例中，我们创建了一个名为 my-app 的 Deployment 和一个 Service。其中 Service 配置了 Prometheus 相关的 Annotations，指定了应该收集的 metrics 以及暴露给 Prometheus 的端口。
- 部署 Prometheus
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/example/prometheus-operator-crd/alertmanager.crd.yaml -n monitoring kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/example/prometheus-operator-crd/prometheus.crd.yaml -n monitoring kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/example/prometheus-operator-crd/prometheusrule.crd.yaml -n monitoring kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/example/prometheus-operator-crd/servicemonitor.crd.yaml -n monitoring kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/example/rbac/prometheus-operator-rbac.yaml -n monitoring kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/prometheus-operator/master/example/prometheus-operator-crd/prometheus-operator.yaml -n monitoring
2.2 使用 Heapster 进行监控
Heapster 是 Kubernetes 默认的监控插件，可以监控 CPU、内存、网络等各种使用情况。要监控应用的资源使用情况，需要首先部署 Heapster。
- 部署 Heapster
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/heapster/master/deploy/kube-config/influxdb/heapster.yaml kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/heapster/master/deploy/kube-config/influxdb/influxdb.yaml kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/heapster/master/deploy/kube-config/rbac/heapster-rbac.yaml
- 部署 Grafana
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/heapster/master/deploy/kube-config/influxdb/grafana.yaml
3. 触发自动伸缩
当应用的负载达到水平自动伸缩的设定阈值时，HPA 将根据指定的策略自动调整 Pod 的数量。
3.1 通过 Resource 均值负载平衡进行自动伸缩
Resource 类型的指标使用容器的 CPU、内存等资源使用情况来衡量应用的负载平衡情况。HPA 根据资源的均值作为触发自动伸缩的条件。
3.2 通过 Custom Metrics 进行自动伸缩
Custom Metrics 是一种基于用户定义的 Metrics，可以根据应用的自定义指标来自定义自动伸缩的条件。例如，可以使用 Prometheus Exporter 将自定义指标暴露出来，然后在 HPA 中指定对应的 Custom Metrics 进行自动伸缩。
4. 部署示例应用进行测试
最后，我们将演示如何通过 Kubernetes 水平自动伸缩实现一个标准的 Web 应用的负载平衡。
首先，创建一个名为 nginx-deployment 的 Deployment：
kubectl run nginx --image=nginx
使用 kubectl expose 命令创建 Service：
kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80
为 nginx 创建一个 HPA：
kubectl autoscale deployment nginx --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
通过 kubectl describe 命令可以查看 HPA 的详细信息。
kubectl describe hpa nginx
现在，使用 Apache Benchmark 工具进行负载测试：
ab -n 10000 -c 50 http://<NodeIP>:<NodePort>/
可以看到，随着负载的增加，HPA 自动增加了 Pod 的数量。
5. 总结
在本文中，我们介绍了 Kubernetes 水平自动伸缩的实践方法，并提供了一个示例用于演示如何使用 Kubernetes 水平自动伸缩进行应用负载平衡处理。Kubernetes 的水平自动伸缩在实现应用高可用性、可靠性和正确性的过程中发挥了重要作用。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/64d1fd4bb5eee0b52595973a