K8S-水平自动扩缩容实战演练

简介

本文用实例来展示K8S的自动扩缩容（水平方向）。

官网网址

HorizontalPodAutoscaler 演练 | Kubernetes

为 Pod 和容器管理资源 | Kubernetes

水平扩缩的原理 

水平扩缩容：自动增加或减少Pod的数量以满足需求。

水平扩缩使用的是orizontalPodAutoscaler（简称 HPA ），可以自动更新工作负载资源（例如 Deployment 或者 StatefulSet）， 以自动扩缩工作负载来满足需求。

1. 如果负载增加，并且 Pod 的数量低于配置的最小值， HPA 会指示工作负载资源（Deployment、StatefulSet 或其他类似资源）增加Pod。
2. 如果负载减少，并且 Pod 的数量高于配置的最小值， HPA 会指示工作负载资源（Deployment、StatefulSet 或其他类似资源）减少Pod。

水平与垂直有什么区别？

水平扩缩：增加或减少Pod的数量
垂直扩缩：Pod数量不变，给已有的Pod增加或者减少资源（例如：内存或 CPU）。

实战演练

本文部署nginx应用，用HPA控制nginx的Pod数量：最少1个，最多10个。然后频繁请求nginx，观察它是否动态扩容。然后停止请求，看它是否动态缩容。

所需的文件如下：

文件下载地址

准备工作

需要先安装资源统计服务（metrics-server），用来监控cpu、内存等占用情况。见：这里

1.部署nginx

创建名为k8s-nginx.yaml的文件，内容如下：

# 创建Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  # 选择或创建的Pod的模板
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      # 容器的路径
      containers:
        - image: nginx:latest
          name: nginx-latest
          ports:
            - containerPort: 80
              name: nginx-80
          resources:
            limits:
              cpu: 500m
            requests:
              cpu: 200m
---
# 创建Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
  labels:
    app: nginx
spec:
  ports:
    - name: nginx-port
      port: 8000   # Service监听的端口
      targetPort: 80  # nginx自身暴露的端口。对应Deployment的containerPort
      # 对外的端口号
      nodePort: 30003
  selector:
    app: nginx
  # NodePort类型可以对外暴露端口
  type: NodePort

重点：Deployment.spec.template.spec.containers.resources

里边使用limits限制pod的最大资源（本处是限制CPU占用），用requests设置请求资源。

部署nginx：

kubectl apply -f k8s-nginx.yaml

用dashboard查看结果（成功启动）

2.部署HPA

4.停止请求nginx

停止请求（按下ctrl+c），然后看观察负载页面（红框内是停止请求后的打印）。

可以看到：CPU占用立刻降到了0；然后过了大概五分钟，副本的数量逐渐恢复到了1。

5.清除资源

清除Nginx应用

kubectl delete -f k8s-nginx.yaml

清除负载

kubectl delete pod load-generator

清除HPA

kubectl delete hpa hpa-nginx