近日见闻
天冷注意保暖!
Linux的基础知识越学越觉得匮乏。
摘抄:
为最坏的情况做好准备,
为最好的情况敞开心扉。
——斯鲁日特尔《莫斯科小猫》
我们都知道,应用的流量可以说是波动不定。一款应用可能会在某个时间点突然遭遇巨大的访问量,而在其他时候则可能门可罗雀。为了应对这种情况,自动化缩放服务成为了维持服务稳定性和成本效率的关键。今天我们将介绍 Kubernetes 的一个强大功能 —— 水平Pod自动伸缩(Horizontal Pod Autoscaler,简称HPA),它可以帮助我们智能地调整应用的规模。
这里也可以参考官方给的例子:https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
什么是HPA?
Kubernetes HPA 允许用户根据特定的度量,如CPU或内存利用率,自动增加或减少Pod的数量。这意味着,当应用的负载增加时,HPA可以自动启动更多的Pod来处理增加的负载。相对地,当负载降低时,它也会减少Pod的数量以节省资源。
HPA的工作原理
HPA使用 Kubernetes Metrics API 获取选定资源的当前使用情况。然后,它会将实际使用情况与我们在HPA配置中设定的目标使用率进行比较,并据此调整Pod的数量。
实施HPA的步骤
为了使用HPA,我们首先需要一个运行中的 Kubernetes 集群,并且 metrics-server 必须在集群上运行。metrics-server 用于提供资源使用信息,这对于HPA计算是否需要扩缩容至关重要。
步骤一:部署metrics-server
如果你的集群还没有运行metrics-server,可以通过以下命令进行部署:
kubectl?apply?-f?https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml
步骤二:运行 php-apache 服务器并暴露服务
假设我们有一个简单的web应用需要部署。我们首先创建一个名为php-apache.yaml的service文件:
apiVersion:?apps/v1
kind:?Deployment
metadata:
name:?php-apache
spec:
selector:
matchLabels:
run:?php-apache
template:
metadata:
labels:
run:?php-apache
spec:
containers:
-?name:?php-apache
image:?registry.k8s.io/hpa-example
ports:
-?containerPort:?80
resources:
limits:
cpu:?500m
requests:
cpu:?200m
---
apiVersion:?v1
kind:?Service
metadata:
name:?php-apache
labels:
run:?php-apache
spec:
ports:
-?port:?80
selector:
run:?php-apache
使用kubectl命令部署这个应用:
kubectl?apply?-f?php-apache.yaml
步骤三:创建HPA
现在我们的应用正在运行,我们要创建HPA以自动调整Pod的数量来应对负载变化。使用这个命令来创建HPA:
kubectl?autoscale?deployment?php-apache?--cpu-percent=50?--min=1?--max=10
在这个例子中,我们设置了HPA来监控php-apache deployment,Pod数量的最小值和最大值分别为1和10,目标CPU使用率设定为50%。
步骤四:监控HPA状态
一旦HPA创建完成,我们可以通过如下命令来监控它的状态:
kubectl?get?hpa
当CPU利用率超过50%时,HPA将自动增加Pod的数量直至最多10个。当负载降低,CPU利用率低于50%时,Pod的数量也会相应减少。
增加负载
启动一个不同的 Pod 作为客户端。客户端 Pod 中的容器在无限循环中运行,向 php-apache 服务发送查询。自动扩缩器如何对增加的负载做出反应。如下图所示,根据负载增加,pod数也相应的增加了。
#?在单独的终端中运行它
#?以便负载生成继续,你可以继续执行其余步骤kubectl?run?-i?--tty?load-generator?--rm?--image=busybox:1.28?--restart=Never?--?/bin/sh?-c?"while?sleep?0.01;?do?wget?-q?-O-?http://php-apache;?done"
停止产生负载
在我们创建 busybox 容器的终端中,输入+ C 来终止负载的产生。
然后验证结果状态(时间根据硬件不同):
# 准备好后按 Ctrl+C 结束观察
kubectl get hpa php-apache --watch
一旦 CPU 利用率降至 0,HPA 会自动将副本数缩减为 1。
结论
在现代应用部署中,HPA是一个不可或缺的工具,能够保障应用在负载波动时的稳定性,并且有助于节省成本。通过这篇文章,应该知道了如何在 Kubernetes 集群中实现HPA的基础知识和操作指南。快去实践一下吧!
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