Kubernetes基于Metrics Server的HPA

Kubernetes基于Metrics Server的HPA

[TOC]

1. 环境说明和相关介绍

个人kubernetes环境：

• kubeadm安装的kubernetes1.11

Horizontal Pod Autoscaler（HPA，Pod水平自动伸缩），根据资源利用率或者自定义指标自动调整replication controller、deployment 或 replica set，实现部署的自动扩展和缩减，让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适于没法缩放的对象，例如DaemonSet。

Kubernetes从1.8版本开始，CPU、内存等资源的metrics信息能够经过 Metrics API来获取，用户能够直接获取这些metrics信息（例如经过执行kubect top命令），HPA使用这些metics信息来实现动态伸缩。本文介绍Kubernetes集群基于metric server的HPA。在开始以前咱们须要了解一下Metrics API和Metrics Server。

Metrics API：

1. 经过Metrics API咱们能够获取到指定node或者pod的当前资源使用状况，API自己不存储任何信息，因此咱们不可能经过API来获取资源的历史使用状况。
2. Metrics API的获取路径位于：/apis/metrics.k8s.io/
3. 获取Metrics API的前提条件是metrics server要在K8S集群中成功部署
4. 更多的metrics资料请参考：https://github.com/kubernetes/metrics

Metrics server：

1. Metrics server是Kubernetes集群资源使用状况的聚合器
2. 从1.8版本开始，Metrics server默承认以经过kube-up.sh脚本以deployment的方式进行部署，也能够经过yaml文件的方式进行部署
3. Metrics server收集全部node节点的metrics信息
4. Kubernetes从1.7版本，经过 Kubernetes aggregator注册Metrics Server在主API server

2. 部署metrics-server

因为官方已经弃用heapster，现metrics-server做为其替代方案。

当前最新版本为v0.3.1。部署yaml文件连接：deploy

在metrics-server-deployment.yaml中，
image可以使用：ygqygq2/metrics-server:v0.3.1
另还需添加2个参数：

containers:
      - name: metrics-server
        args:
          - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
          - --kubelet-insecure-tls
        image: ygqygq2/metrics-server:v0.3.1

部署成功后，达到以下结果，则为正常：

[root@lab1 1.8+]# kubectl top nodes
NAME      CPU(cores)   CPU%      MEMORY(bytes)   MEMORY%   
lab1      777m         2%        16064Mi         50%       
lab2      526m         1%        12577Mi         79%       
lab3      569m         1%        8819Mi          27%       
lab4      56m          5%        4151Mi          53%       
lab5      353m         2%        8287Mi          53%       
lab6      55m          5%        4021Mi          52%       
[root@lab1 1.8+]# kubectl top pods
NAME                                CPU(cores)   MEMORY(bytes)   
gohttpserver-849d47c88f-pqf7f       0m           4Mi             
nginx-cephfs-7777495b9b-5sfvv       0m           1Mi             
nginx-cephfs-dy1-7777495b9b-6jvph   0m           1Mi             
nginx-cephfs-dy2-86bdbfd977-g278z   0m           1Mi

3. 测试HPA

1. 建立一个名为nginxtest的deployment；
2. 建立一个关联资源nginxtest的HPA，最小的pod副本数为1，最大为10。HPA会根据设定的cpu使用率（10%）动态的增长或者减小pod数量，此地方用于测试，因此设定的伸缩阈值会比较小；
3. 使用curl方式加大、减少nginx的负载；

kubectl run nginxtest --image=nginx:latest --requests=cpu=1m --expose --port=80
nginxtest_ip=$(kubectl get svc nginxtest -o=jsonpath="{.spec.clusterIP}")  # 获取svc IP，用于测试
kubectl autoscale deployment nginxtest --cpu-percent=10 --min=1 --max=10

咱们来建立一个busybox，而且循环访问上面建立的服务。

kubectl run load-generator --image=busybox
busybox_pod=$(kubectl get pod |grep load-generator|awk '{print $1}')
kubectl exec -it ${busybox_pod} -- /bin/sh -c "while true; do curl -s $nginxtest_ip; done" & # 后台跑，负载不够可多条同时执行

查看hpa状态，同时咱们查看相关资源nginxtest的副本数量，副本数量在变化。CPU资源利用率也在变化，最后趋于平稳。

$ kubectl get hpa                  
NAME        REFERENCE              TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginxtest   Deployment/nginxtest   100%/10%   1         10        4          24m
$ kubectl get deployment nginxtest
NAME        DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginxtest   4         4         4            4           27m

咱们关掉刚才的busbox并等待一段时间。能够看到副本数量变回为1。

$ kubectl get deployment nginxtest
NAME        DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginxtest   1         1         1            1           36m
$ kubectl get hpa                  
NAME        REFERENCE              TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
nginxtest   Deployment/nginxtest   0%/10%    1         10        1          33m

4. 小结

HPA能对服务的容器数量作自动伸缩，对于服务的稳定性是一个很好的提高，但在生产中应用较少，缘由是由于不太容易衡量业务负载是否正常，影响服务稳定性的因素很是多。

参考资料：
[1] https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
[2] https://cloud.tencent.com/developer/article/1005406