如何在 Kubernetes 中使用 Autoscaling

Autoscaling 是一种可以自动调整 Kubernetes 集群资源的机制，它根据当前负载动态地增加或减少所需的节点。这样可以确保系统能够遇到负载高峰时仍然维持可用性，同时在负载较低时也不会浪费资源。

本篇文章将介绍 Kubernetes Autoscaling 机制的工作原理以及如何使用它。

Kubernetes Autoscaling 的工作原理

在 Kubernetes 中，可以使用两种类型的 Autoscaling：

  • 横向 Pod Autoscaling（Horizontal Pod Autoscaler，HPA）：它可以根据 Pod 中的 CPU 使用率或自定义指标来动态地增加或减少 Pod 的数量，以确保能够满足工作负载的需要。
  • 节点横向 Autoscaling（Node Horizontal Autoscaling，NPA）：它可以根据节点的资源利用率来动态地增加或减少节点的数量，从而提高系统的可用性。

现在，我们将看到如何使用这两种类型的 Kubernetes Autoscaling。

横向 Pod Autoscaling（HPA）

在 Kubernetes 中，可以使用 Horizontal Pod Autoscaler （简称 HPA）来为 Pod 的动态伸缩设置自动化规则。下面是如何在 Kubernetes 中使用 HPA：

步骤 1：创建 Deployment

首先，需要创建 Deployment，为 Pod 提供动态伸缩。下面是一个包含一个 nginx 容器的 Deployment 示例：

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步骤 2：创建 HPA

接下来，您可以创建 HPA 对象。下面是创建 HPA 的示例文件，该文件定义了 HPA 应该如何执行：

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说明

  • spec.scaleTargetRef 告诉 Kubernetes 需要对哪个 Deployment 进行 Autoscaling
  • spec.minReplicas 代表最小副本数量。
  • spec.maxReplicas 代表最大副本数量。
  • spec.targetCPUUtilizationPercentage 代表需要维护的 CPU 利用率。

步骤 3：测试 HPA

现在可以开始测试 HPA。在本示例中，可以模拟负载来测试，如下所示：

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之后，可以发出一些类似于下面的命令：

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这会开始模拟负载，并随着时间的推移调整 Pod 的数量，从而维护资源利用率。

节点横向 Autoscaling（NPA）

在 Kubernetes 中，还有一种叫做节点横向 Autoscaling（NPA）的特性。您可以使用它来根据节点的资源利用率来动态调整集群中的节点数，从而提高集群的可用性。下面是使用 NPA 的步骤：

步骤 1：启用 Autoscaling

首先，需要启用 NPA 特性。可以通过在 kube-controller-manager 的启动参数中添加 --horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients=true 开启 Autoscaling 特性。例如：

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步骤 2：创建 Deployment

接下来，创建一个带有可扩展性更高的 nginx Deployment：

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步骤 3：创建 NPA

现在可以创建一个 NPA 对象，以便根据节点资源利用率自动增加或减少节点数量。下面是一个 NPA 的示例文件：

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说明

  • spec.nodeThresholds.type 是资源利用率的类型
  • spec.nodeThresholds.targetUtilizationPercentage 是资源利用率的百分比
  • spec.nodeThresholds.targetNodeCount 是目标节点数量

步骤 4：测试 NPA

在完成上述步骤之后，NPA 将开始监控节点的资源使用情况，以确定是否需要增加或减少节点。

例如，可以使用以下命令获取节点状态并检查是否自动缩放：

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这会显示当前节点的状态，当节点进行缩放操作时会自动更新。

结论

在本文中，我介绍了 Kubernetes Autoscaling 的工作原理，并介绍了如何使用 HPA 和 NPA。通过使用 Kubernetes Autoscaling，您可以确保任何时候都能够满足负载需求，同时避免浪费资源。希望这篇文章能够对您进行指导并提供帮助。

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