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 Autoscalingspec.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:
- ------- --- -- ----- -------------- --------------- -------
之后,可以发出一些类似于下面的命令:
- ----- ----- -- ---- -- --- --------------------- ----
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:
- ------- --- ----- --
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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