Kubernetes学习（七）弹性伸缩

创始人

2025-05-30 00:59:51

Kubernetes中弹性伸缩存在的问题

从传统意义上，弹性伸缩主要解决的问题是容量规划与实际负载的矛盾。

蓝色水位线表示集群资源容量随着负载的增加不断扩容，红色曲线表示集群资源实际负载变化。

弹性伸缩就是要解决当实际负载增大，而集群资源容量没来得及反应的问题。

常规的做法是给集群资源预留保障集群可用，通常20%左右。这种方式看似没什么问题，但放到Kubernetes中，就会发现如下2个问题：

1、机器规格不统一造成机器利用率百分比碎片化

在一个Kubernetes集群中，通常不只包含一种规格的机器，假设集群中存在4C8G与16C32G两种规格的机器，对于10%的资源预留，这两种规格代表的意义是完全不同的。

特别是在缩容的场景下，为了保证缩容后集群稳定性，我们一般会一个节点一个节点从集群中摘除，那么如何判断节点是否可以摘除其利用率百分比就是重要的指标。此时如果大规格机器有较低的利用率被判断缩容，那么很有可能会造成节点缩容后，容器重新调度后的争抢。如果优先缩容小规格机器，则可能造成缩容后资源的大量冗余。

2、机器利用率不单纯依靠宿主机计算

在大部分生产环境中，资源利用率都不会保持一个高的水位，但从调度来讲，调度应该保持一个比较高的水位，这样才能保障集群稳定性，又不过多浪费资源。

弹性伸缩概念的延伸

不是所有的业务都存在峰值流量，越来越细分的业务形态带来更多成本节省和可用性之间的跳转。

在线负载型：微服务、网站、API
离线任务型：离线计算、机器学习
定时任务型：定时批量计算

不同类型的负载对于弹性伸缩的要求有所不同，在线负载对弹出时间敏感，离线任务对价格敏感，定时任务对调度敏感。

kubernetes 弹性伸缩布局

在 Kubernetes 的生态中，在多个维度、多个层次提供了不同的组件来满足不同的伸缩场景。

有三种弹性伸缩：

CA（Cluster Autoscaler）：Node级别自动扩/缩容，cluster-autoscaler组件
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：Pod个数自动扩/缩容
VPA（Vertical Pod Autoscaler）：Pod配置自动扩/缩容，主要是CPU、内存，addon-resizer组件

如果在云上建议 HPA 结合 cluster-autoscaler 的方式进行集群的弹性伸缩管理。

Node 自动扩容/缩容

扩容：Cluster AutoScaler 定期检测是否有充足的资源来调度新创建的 Pod，当资源不足时会调用 Cloud Provider 创建新的 Node。

缩容：Cluster AutoScaler 也会定期监测 Node 的资源使用情况，当一个 Node 长时间资源利用率都很低时（低于 50%）自动将其所在虚拟机从云服务商中删除。此时，原来的 Pod 会自动调度到其他 Node 上面。

缩容流程：

1、获取节点列表

kubectl get node

2、设置不可调度

kubectl cordon $node_name

3、驱逐节点上的Pod

kubectl drain $node_name --ignore-daemonsets

4、移除节点

该节点上已经没有任何资源了，可以直接移除节点：

kubectl delete node $node_name

这样，我们平滑移除了一个 k8s 节点。

Pod自动扩容/缩容（HPA）

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不适于无法缩放的对象，例如DaemonSet。

HPA基本原理

Kubernetes 中的 Metrics Server 持续采集所有 Pod 副本的指标数据。HPA 控制器通过 Metrics Server 的 API（Heapster 的 API 或聚合 API）获取这些数据，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，调整 Pod 的副本数量，完成扩缩容操作。如图所示：

在弹性伸缩中，冷却周期是不能逃避的一个话题，由于评估的度量标准是动态特性，副本的数量可能会不断波动。有时被称为颠簸，所以在每次做出扩容缩容后，冷却时间是多少。

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。

可以通过调整kube-controller-manager组件启动参数设置冷却时间：

--horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay ：扩容冷却

--horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay ：缩容冷却

HPA的演进历程

目前 HPA 已经支持了 autoscaling/v1、autoscaling/v2beta1和autoscaling/v2beta2 三个大版本。

目前大多数人比较熟悉是autoscaling/v1，这个版本只支持CPU一个指标的弹性伸缩。

而autoscaling/v2beta1增加了支持自定义指标，autoscaling/v2beta2又额外增加了外部指标支持。

而产生这些变化不得不提的是Kubernetes社区对监控与监控指标的认识与转变。从早期Heapster到Metrics Server再到将指标边界进行划分，一直在丰富监控生态。

v1版本：

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: php-apachenamespace: default
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: php-apacheminReplicas: 1maxReplicas: 10targetCPUUtilizationPercentage: 50

v2beta2版本：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: php-apachenamespace: default
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: php-apacheminReplicas: 1maxReplicas: 10metrics:- type: Resourceresource:name: cputarget:type: UtilizationaverageUtilization: 50- type: Podspods:metric:name: packets-per-secondtarget:type: AverageValueaverageValue: 1k- type: Objectobject:metric:name: requests-per-seconddescribedObject:apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1kind: Ingressname: main-routetarget:type: Valuevalue: 10k- type: Externalexternal:metric:name: queue_messages_readyselector: "queue=worker_tasks"target:type: AverageValueaverageValue: 30

Kubernetes API Aggregation（API 聚合层）

在 Kubernetes 1.7 版本引入了聚合层，允许第三方应用程序通过将自己注册到kube-apiserver上，仍然通过 API Server 的 HTTP URL 对新的 API 进行访问和操作。为了实现这个机制，Kubernetes 在 kube-apiserver 服务中引入了一个 API 聚合层（API Aggregation Layer），用于将扩展 API 的访问请求转发到用户服务的功能。

当你访问 apis/metrics.k8s.io/v1beta1 的时候，实际上访问到的是一个叫作 kube-aggregator 的代理。而 kube-apiserver，正是这个代理的一个后端；而 Metrics Server，则是另一个后端。通过这种方式，我们就可以很方便地扩展 Kubernetes 的 API 了。

如果你使用kubeadm部署的，默认已开启。如果你使用二进制方式部署的话，需要在kube-APIServer中添加启动参数，增加以下配置：

# vi /opt/kubernetes/cfg/kube-apiserver.conf
...
--requestheader-client-ca-file=/opt/kubernetes/ssl/ca.pem \
--proxy-client-cert-file=/opt/kubernetes/ssl/server.pem \
--proxy-client-key-file=/opt/kubernetes/ssl/server-key.pem \
--requestheader-allowed-names=kubernetes \
--requestheader-extra-headers-prefix=X-Remote-Extra- \
--requestheader-group-headers=X-Remote-Group \
--requestheader-username-headers=X-Remote-User \
--enable-aggregator-routing=true \
...

在设置完成重启 kube-apiserver 服务，就启用 API 聚合功能了。

部署 Metrics Server

Metrics Server是一个集群范围的资源使用情况的数据聚合器。作为一个应用部署在集群中。

Metric server从每个节点上Kubelet公开的摘要API收集指标。

Metrics server通过Kubernetes聚合器注册在Master APIServer中。

metric-service.yml

---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-serverrbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-admin: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-edit: "true"rbac.authorization.k8s.io/aggregate-to-view: "true"name: system:aggregated-metrics-reader
rules:
- apiGroups:- metrics.k8s.ioresources:- pods- nodesverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
rules:
- apiGroups:- ""resources:- nodes/metricsverbs:- get
- apiGroups:- ""resources:- pods- nodesverbs:- get- list- watch
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server-auth-readernamespace: kube-system
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: Rolename: extension-apiserver-authentication-reader
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-server:system:auth-delegator
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:auth-delegator
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: system:metrics-server
roleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: ClusterRolename: system:metrics-server
subjects:
- kind: ServiceAccountname: metrics-servernamespace: kube-system
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:ports:- name: httpsport: 443protocol: TCPtargetPort: httpsselector:k8s-app: metrics-server
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: metrics-servernamespace: kube-system
spec:selector:matchLabels:k8s-app: metrics-serverstrategy:rollingUpdate:maxUnavailable: 0template:metadata:labels:k8s-app: metrics-serverspec:containers:- args:- --cert-dir=/tmp- --secure-port=4443- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname- --kubelet-use-node-status-port- --metric-resolution=15s- --kubelet-insecure-tlsimage: bitnami/metrics-server:0.6.2imagePullPolicy: IfNotPresentlivenessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /livezport: httpsscheme: HTTPSperiodSeconds: 10name: metrics-serverports:- containerPort: 4443name: httpsprotocol: TCPreadinessProbe:failureThreshold: 3httpGet:path: /readyzport: httpsscheme: HTTPSinitialDelaySeconds: 20periodSeconds: 10resources:requests:cpu: 100mmemory: 200MisecurityContext:allowPrivilegeEscalation: falsereadOnlyRootFilesystem: truerunAsNonRoot: truerunAsUser: 1000volumeMounts:- mountPath: /tmpname: tmp-dirnodeSelector:kubernetes.io/os: linuxpriorityClassName: system-cluster-criticalserviceAccountName: metrics-servervolumes:- emptyDir: {}name: tmp-dir
---
apiVersion: apiregistration.k8s.io/v1
kind: APIService
metadata:labels:k8s-app: metrics-servername: v1beta1.metrics.k8s.io
spec:group: metrics.k8s.iogroupPriorityMinimum: 100insecureSkipTLSVerify: trueservice:name: metrics-servernamespace: kube-systemversion: v1beta1versionPriority: 100

验证：

[root@master k8s]# kubectl get apiservice|grep metrics
v1beta1.metrics.k8s.io                 kube-system/metrics-server   True        40h
[root@master k8s]# kubectl top node
NAME     CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%   
master   165m         4%     3157Mi          55%       
node1    67m          3%     1826Mi          49%       
node2    90m          4%     1464Mi          39%       
[root@master k8s]#

CPU指标扩缩容

部署nginx测试应用：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: myapp-web
spec:selector:matchLabels:app: myapp-webreplicas: 2    template:metadata:labels:app: myapp-webspec:containers:- name: myapp-webimage: nginxresources:limits:memory: "128Mi"cpu: "500m"ports:- containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: myapp-web-service
spec:selector:app: myapp-webports:- port: 80targetPort: 80

创建HPA策略

scaleTargetRef：表示当前要伸缩对象是谁

targetCPUUtilizationPercentage：当整体的资源利用率超过50%的时候，会进行扩容。

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: myapp-web-hpa
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: myapp-webminReplicas: 1maxReplicas: 5metrics:- type: Resourceresource:name: cputarget:type: UtilizationaverageUtilization: 50

创建成功后，获取到CPU指标：

[root@master k8s]# kubectl get hpa
NAME            REFERENCE              TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
myapp-web-hpa   Deployment/myapp-web   0%/50%    1         5         2          16s
[root@master k8s]#

开启压测：

[root@localhost ~]# ab -n 10000000 -c 100  http://179.220.56.230:30088/index

观察Pod资源使用率

[root@master k8s]# kubectl get  hpa
NAME            REFERENCE              TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
myapp-web-hpa   Deployment/myapp-web   100%/50%   1         5         1          21m[root@master k8s]# kubectl describe hpa myapp-web-hpa
Warning: autoscaling/v2beta2 HorizontalPodAutoscaler is deprecated in v1.23+, unavailable in v1.26+; use autoscaling/v2 HorizontalPodAutoscaler
Name:                                                  myapp-web-hpa
Namespace:                                             default
Labels:                                                
Annotations:                                           
CreationTimestamp:                                     Fri, 17 Mar 2023 09:52:54 +0800
Reference:                                             Deployment/myapp-web
Metrics:                                               ( current / target )resource cpu on pods  (as a percentage of request):  101% (50m) / 50%
Min replicas:                                          1
Max replicas:                                          5
Deployment pods:                                       2 current / 4 desired
Conditions:Type            Status  Reason            Message----            ------  ------            -------AbleToScale     True    SucceededRescale  the HPA controller was able to update the target scale to 4ScalingActive   True    ValidMetricFound  the HPA was able to successfully calculate a replica count from cpu resource utilization (percentage of request)ScalingLimited  True    ScaleUpLimit      the desired replica count is increasing faster than the maximum scale rate
Events:Type     Reason                        Age                    From                       Message----     ------                        ----                   ----                       -------Warning  FailedGetScale                4m59s                  horizontal-pod-autoscaler  deployments/scale.apps "myapp-web" not foundWarning  FailedGetResourceMetric       4m29s (x6 over 9m14s)  horizontal-pod-autoscaler  failed to get cpu utilization: unable to get metrics for resource cpu: no metrics returned from resource metrics APIWarning  FailedComputeMetricsReplicas  4m29s (x6 over 9m14s)  horizontal-pod-autoscaler  invalid metrics (1 invalid out of 1), first error is: failed to get cpu utilization: unable to get metrics for resource cpu: no metrics returned from resource metrics APIWarning  FailedGetResourceMetric       4m14s                  horizontal-pod-autoscaler  failed to get cpu utilization: did not receive metrics for any ready podsWarning  FailedComputeMetricsReplicas  4m14s                  horizontal-pod-autoscaler  invalid metrics (1 invalid out of 1), first error is: failed to get cpu utilization: did not receive metrics for any ready podsNormal   SuccessfulRescale             3m59s (x6 over 18m)    horizontal-pod-autoscaler  New size: 1; reason: All metrics below targetNormal   SuccessfulRescale             104s                   horizontal-pod-autoscaler  New size: 2; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above targetNormal   SuccessfulRescale             13s                    horizontal-pod-autoscaler  New size: 4; reason: cpu resource utilization (percentage of request) above target
[root@master k8s]#

关闭压测，过一会检查缩容状态。

[root@master k8s]# kubectl get  hpa
NAME            REFERENCE              TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
myapp-web-hpa   Deployment/myapp-web   0%/50%    1         5         1          29m
[root@master k8s]#

v2还支持其他另种类型的度量指标，：Pods和Object。

type: Pods
pods:metric:name: packets-per-secondtarget:type: AverageValueaverageValue: 1ktype: Object
object:metric:name: requests-per-seconddescribedObject:apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1kind: Ingressname: main-routetarget:type: Valuevalue: 2k

metrics中的type字段有四种类型的值：Object、Pods、Resource、External。