HPA概述

Horizontal Pod Autoscaler(HPA)是根据资源利用率或者自定义指标自动调整replication controller, Deployment 或 ReplicaSet，实现部署的水平自动扩缩容，让部署的规模接近于实际服务的负载。如果是DaemonSet这种无法缩放的对象，他是不支持的。

HPA控制原理

K8s中的MetricsServer会持续采集Pod的指标数据，HPA 控制器通过 Metrics Server（需要提前安装） 的 API（Heapster 的 API 或聚合 API）获取集群中资源的使用状态，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，然后副本控制器会调整 Pod 的副本数量，完成扩缩容操作。

HPA

假设存在一个叫 A 的 Deployment，包含3个 Pod，每个副本的 Request 值是 1 核，当前 3 个 Pod 的 CPU 利用率分别是 60%、70% 与 80%，此时我们设置 HPA阈值为 50%，最小副本为 3，最大副本为 10。接下来我们将上述的数据带入公式中：

总的 Pod 的利用率是 60%+70%+80% = 210%

当前的 Target 是 3

算式的结果是 70%，大于50%阈值，因此当前的 Target 数目过小，需要进行扩容
重新设置 Target 值为 5，此时算式的结果为 42% 低于 50%，判断还需要扩容两个容器
此时 HPA 设置 Replicas 为 5，进行 Pod 的水平扩容。

经过上面的推演，可以协助开发者快速理解 HPA 最核心的原理，不过上面的推演结果和实际情况下是有所出入的，如果开发者进行试验的话，会发现 Replicas 最终的结果是 6 而不是 5。这是由于 HPA 中一些细节的处理导致的。
主要包含如下三个主要的方面：

噪声处理
通过上面的公式可以发现，Target 的数目很大程度上会影响最终的结果，而在 Kubernetes 中，无论是变更或者升级，都更倾向于使用 Recreate 而不是 Restart 的方式进行处理。这就导致了在 Deployment 的生命周期中，可能会出现某一个时间，Target 会由于计算了 Starting 或者 Stopping 的 Pod 而变得很大。这就会给 HPA 的计算带来非常大的噪声，在 HPA Controller 的计算中，如果发现当前的对象存在 Starting 或者 Stopping 的 Pod 会直接跳过当前的计算周期，等待状态都变为 Running 再进行计算。

冷却周期
在弹性伸缩中，冷却周期是不能逃避的一个话题，很多时候我们期望快速弹出与快速回收，而另一方面，我们又不希望集群震荡，所以一个弹性伸缩活动冷却周期的具体数值是多少，一直被开发者所挑战。在 HPA 中，默认的扩容冷却周期是 3 分钟，缩容冷却周期是 5 分钟。

界值计算
我们回到刚才的计算公式，第一次我们算出需要弹出的容器数目是 5，此时扩容后整体的负载是 42%，但是我们似乎忽略了一个问题：一个全新的 Pod 启动会不会自己就占用了部分资源？此外，8% 的缓冲区是否就能够缓解整体的负载情况？要知道当一次弹性扩容完成后，下一次扩容要最少等待 3 分钟才可以继续扩容。为了解决这些问题，HPA 引入了边界值 △，目前在计算边界条件时，会自动加入 10% 的缓冲，这也是为什么在刚才的例子中最终的计算结果为 6 的原因。

HPA工作流程

  • 创建HPA资源，设定目标CPU使用率限额，以及最大/最小实例数，一定要设置Pod的资源限制参数: request，否则HPA不会工作。
  • 控制管理器每隔30s(在kube-controller-manager.service中可以通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改)查询metrics的资源使用情况。
  • 然后与创建时设定的值和指标做对比(平均值之和/限额)，求出目标调整的实例个数。
  • 目标调整的实例数不能超过第一条中设定的最大/最小实例数。如果没有超过，则扩容；超过，则扩容至最大的实例个数。
  • 重复第2-4步。

自动伸缩算法

HPA Controller会通过调整副本数量使得CPU使用率尽量向期望值靠近，而且不是完全相等。另官方考虑到自动扩展的决策可能需要一段时间才会生效：例如当pod所需要的CPU负荷过大，从而在创建一个新pod的过程中，系统的CPU使用量可能会同样在有一个攀升的过程。所以在每一次作出决策后的一段时间内，将不再进行扩展决策。对于扩容而言，这个时间段为3分钟，缩容为5分钟(在kube-controller-manager.service中可以通过
--horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay，
--horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay进行调整)。
HPA Controller中有一个tolerance（容忍力）的概念，它允许一定范围内的使用量的不稳定，现在默认为0.1，这也是出于维护系统稳定性的考虑。例如设定HPA调度策略为cpu使用率高于50%触发扩容，那么只有当使用率大于55%或者小于45%才会触发伸缩活动，HPA会尽力把Pod的使用率控制在这个范围之间。
具体的每次扩容或者缩容的多少Pod的算法为：Ceil(前采集到的使用率 / 用户自定义的使用率) * Pod数量)。
每次最大扩容pod数量不会超过当前副本数量的2倍。

HPA使用场景

使用kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能，但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少，资源需求多少。这就很麻烦了，总不能为了需求总是把pod设置为最多状态，这样太浪费资源；也不能当请求量上来以后再去伸缩pod，这样会有好多请求不成功。

HPA版本说明

目前版本有：autoscaling/v1、autoscaling/v2beta1和autoscaling/v2beta2 三个大版本 。

  • autoscaling/v1 只支持CPU一个指标的弹性伸缩
  • autoscaling/v2beta1 支持自定义指标
  • autoscaling/v2beta2 支持外部指标

kubectl explain hpa ##默认查询到的是autoscaling/v1版本
kubectl explain hpa –api-version=autoscaling/v2beta1 ##如果使用其他版本，可以使用–api-version指明版本

HPA操作演示

例如：我有个deployment叫myapp现在只有一个副本数，最多只能8个副本数，当pod的cpu平均利用率超过百分之50或内存平均值超过百分之50时，pod将自动增加副本数以提供服务。

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apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp   #设置相关连的工作负载
  minReplicas: 1         ##至少1个副本
  maxReplicas: 4         ##最多4个副本
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      targetAverageUtilization: 10  ##注意此时是根据使用率，也可以根据使用量：targetAverageValue
# 内存方式不建议用，开发人员技术能力参差不齐，防止内存溢出疯狂扩容
#  - type: Resource
#    resource:
#      name: memory
#      targetAverageUtilization: 10  ##注意此时是根据使用率，也可以根据使用量：targetAverageValue

等价于：
kubectl autoscale deployment myapp-hpa --cpu-percent=10 --min=1 --max=4

# kubectl describe hpa name 查看创建详细