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kubenetes--资源调度

2024/10/6 16:20:03 来源:https://blog.csdn.net/lerp020321/article/details/141470094  浏览:    关键词:kubenetes--资源调度

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 出自B站博主教程笔记: 

完整版Kubernetes(K8S)全套入门+微服务实战项目,带你一站式深入掌握K8S核心能力_哔哩哔哩_bilibiliicon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1MT411x7GH/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

首先再回顾下有状态应用与无状态应用:

一、Label和Selector

1、标签(Label)

1.1、配置文件

标签的创建:在各类资源的 metadata.labels 中进行配置

1.2、kubectl

(1)临时创建label

 [root@k8s ~]# kubectl label po <资源名称> app=hello [-n 命名空间]

(2)修改已经存在的标签

 [root@k8s ~]# kubectl label po <资源名称> app=hello2 --overwrite

(3)查看 label

-A 显示NAMESPACE信息;--show-labels 显示标签信息;-l 匹配标签内容

 # selector 按照 label 单值查找节点[root@k8s ~]# kubectl get po -A -l app=hello​# 查看所有节点的 labels[root@k8s ~]# kubectl get po --show-labels

2、选择器(Selector)

2.1、配置文件

在各对象的配置 spec.selector其他可以写 selector 的属性中编写

2.2、kubectl

 # 匹配单个值,查找 app=hello 的 pod[root@k8s ~]# kubectl get po -A -l app=hello​# 匹配多个值[root@k8s ~]# kubectl get po -A -l 'k8s-app in (metrics-server, kubernetes-dashboard)'​# 查找 version!=1 and app=nginx 的 pod 信息[root@k8s ~]# kubectl get po -l version!=1,app=nginx​# 不等值 + 语句[root@k8s ~]# kubectl get po -A -l version!=1,'app in (busybox, nginx)'

二、Deployment--无状态应用

1、功能

1.1、创建

 创建一个 deployment[root@k8s ~]# kubectl create deploy nginx-deploy --image=nginx:1.7.9或执行[root@k8s ~]# kubectl create -f xxx.yaml --record--record 会在 annotation 中记录当前命令创建或升级了资源,后续可以查看做过哪些变动操作。​-查看部署信息[root@k8s ~]# kubectl get deployments​-查看 rs[root@k8s ~]# kubectl get rs​-查看 pod 以及展示标签,可以看到是关联的那个 rs[root@k8s ~]# kubectl get pods --show-labels

1.2、滚动更新

只有修改了 deployment 配置文件中的 template 中的属性后才会触发更新操作

 # 修改 nginx 版本号[root@k8s ~]# kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.9.1# 或者通过 edit 命令编辑文件[root@k8s ~]# kubectl edit deployment nginx-deployment

查看信息

 # 查看滚动更新的过程[root@k8s ~]# kubectl rollout status deploy <deployment_name>​# 查看部署描述,最后展示发生的事件列表也可以看到滚动更新过程[root@k8s ~]# kubectl describe deploy <deployment_name>​# 获取部署信息;UP-TO-DATE 表示已经有多少副本达到了配置中要求的数目[root@k8s ~]# kubectl get deploymentsNAME            READY   UP-TO-DATE      AVALIABLE       AGEnginx-deploy    3/3     3               3               20m​# 通过查看rs可以发现创建了一个新的;并且旧的rs用作后续回滚[root@k8s ~]# kubectl get rsNAME                     DESIRED     CURRENT        REDAY       AGEnginx-deploy-757980f7    0           0              0           2mnginx-deploy-3498ds02    3           3              3           24m# 查看pod,发现每一个pod都是新的,关联到新rs[root@k8s ~]# kubectl get podsNAME                            REDAY   STATUS  RESTARTS    AGEnginx-deploy-3498ds02-ef323     1/1     Running 0           5m53snginx-deploy-3498ds02-fe345     1/1     Running 0           5m53snginx-deploy-3498ds02-54fde     1/1     Running 0           5m53s

多个滚动更新并行

假设当前有 5 个 nginx:1.7.9 版本,你想将版本更新为 1.9.1,当更新成功第三个以后,你马上又将期望更新的版本改为 1.9.2,那么此时会立马删除之前的三个,并且立马开启更新 1.9.2 的任务

1.3、回滚

有时候你可能想回退一个Deployment,例如,当Deployment不稳定时,比如一直crash looping

默认情况下,kubernetes会在系统中保存前两次的Deployment的rollout历史记录,以便你可以随时会退(你可以修改revision history limit更改保存的revision数)。

示例:更新 deployment 时参数不小心写错,如 nginx:1.9.1 写成了 nginx:1.91

 [root@k8s ~]# kubectl set image deployment/nginx-deploy nginx=nginx:1.91​# 监控滚动升级状态,由于镜像名称错误,下载镜像失败,因此更新过程会卡住[root@k8s ~]# kubectl rollout status deployments nginx-deploy​# 结束监听后,获取 rs 信息,我们可以看到新增的 rs 副本数是 2 个[root@k8s ~]# kubectl get rsNAME                     DESIRED     CURRENT        REDAY       AGEnginx-deploy-757980f7    0           0              0           2mnginx-deploy-3498ds02    3           3              3           24mnginx-deploy-f23f4f43    1           1              0           50s​# 查看pods信息;看到关联到新的 rs 的 pod,状态处于 ImagePullBackOff 状态[root@k8s ~]# kubectl get podsNAME                            READY   STATUS              RESTARTS    AGEnginx-deploy-3498ds02-ef323     1/1     Running             0           13mnginx-deploy-3498ds02-fe345     1/1     Running             0           13mnginx-deploy-3498ds02-54fde     1/1     Running             0           13mnginx-deploy-3498ds02-dw543     0/1     ImagePullBackOff    0           70s​# 查看pods创建时具体发生事件[root@k8s ~]# kubectl describe po nginx-deploy-3498ds02-dw543

为了修复这个问题,我们需要找到需要回退的 revision 进行回退

 # 获取 revison 的列表;CHANGE-CAUSE记录的是创建或修改时使用--record添加的修改原因[root@k8s ~]# kubectl rollout history deployment/nginx-deploy deployment.apps/nginx-deployREVISION        CHANGE-CAUSE2               <none>3               <none>4               <none>​# 查看某个版本的详细信息[root@k8s ~]# kubectl rollout history deployment/nginx-deploy --revision=2 deployment.app/nginx-deploy with revision #2Pod Template:Labels:          app=nginx-deploy...Containers:nginx:Image:        nginx:1.9.1Port:         <none>...

版本回退:确认要回退的版本后,执行以下命令回退版本

 # 回退到上一个版本[root@k8s ~]# kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy# 回退到指定的 revision[root@k8s ~]# kubectl rollout undo deployment/nginx-deploy --to-revision=2

检查确认回退成功;

 # 查看发现,我们的版本已经回退到对应的 revison 上了[root@k8s ~]# kubectl get deployment 和 kubectl describe deployment 

可以通过设置 .spec.revisonHistoryLimit 来指定 deployment 保留多少 revison,如果设置为 0,则不允许 deployment 回退了

1.4、扩容缩容

原理:基于同一套模板,帮我们创建新的副本出来

通过 kube scale 命令可以进行自动扩容/缩容,以及通过 kube edit 编辑 replcas 也可以实现扩容/缩容

 # 将名为nginx-deploy的deploy中的副本数3扩容到6个[root@k8s ~]# kubectl scale --replicas=6 deploy nginx-deploy​# 查看数量会发现nginx-deploy的数量变为6个[root@k8s ~]# kubectl get deployNAME                READY       UP-TO-DATE      AVALIABLE       AGEnginx-deploy        6/6         6               6               55m​# pod的数量也会变成6个[root@k8s ~]# kubectl get pod​# 但是RS不会发生变化[root@k8s ~]# kubectl get rs

扩容与缩容只是直接创建副本数没有更新 pod template 因此不会创建新的 rs

1.5、暂停与恢复

由于每次对 pod template 中的信息发生修改后,都会触发更新 deployment 操作,那么此时如果频繁修改信息,就会产生多次更新,而实际上只需要执行最后一次更新即可,当出现此类情况时我们就可以暂停 deployment 的 rollout;其命令如下:

 [root@k8s ~]# kubectl rollout pause deployment <name>​# 暂停后,尝试对容器进行修改,然后查看是否发生更新操作了[root@k8s ~]# kubectl set image deploy <name> nginx=nginx:1.17.9[root@k8s ~]# kubectl get po ​# 可看到实际并没有发生修改,此时我们再次进行修改一些属性,如限制 nginx 容器的最大cpu为 0.2 核,最大内存为 128M,最小内存为 64M,最小 cpu 为 0.1 核[root@k8s ~]# kubectl set resources deploy <deploy_name> -c <container_name> --limits=cpu=200m,memory=128Mi --requests=cpu100m,memory=64Mi​# 格式化输出;看到配置确实发生了修改[root@k8s ~]# kubectl get deploy <name> -oyaml[root@k8s ~]# kubectl get po     # 发现没有被更新​​# 此时再恢复 rollout[root@k8s ~]# kubectl rollout resume deploy <name>​# 恢复后,我们再次查看 rs 和 po 信息,我们可以看到就开始进行滚动更新操作了[root@k8s ~]# kubectl get rs[root@k8s ~]# kubectl get po

2、配置文件

 apiVersion: apps/v1 # deployment api 版本kind: Deployment    # 资源类型为 deploymentmetadata:       # 元信息labels:           # 标签app: nginx-deploy   # 具体的 key: value 配置形式name: nginx-deploy    # deployment 的名字namespace: default    # 所在的命名空间spec:replicas: 1               # 期望副本数revisionHistoryLimit: 10  # 进行滚动更新后,保留的历史版本数selector:                 # 选择器,用于找到匹配的 RSmatchLabels:                # 按照标签匹配app: nginx-deploy             # 匹配的标签key/valuestrategy:                 # 更新策略rollingUpdate:              # 滚动更新配置maxSurge: 25% # 进行滚动更新时,更新的个数最多可以超过期望副本数的个数/比例maxUnavailable: 25% # 进行滚动更新时,最大不可用比例更新比例,表示在所有副本数中,最多可以有多少个不更新成功type: RollingUpdate # 更新类型,采用滚动更新template: # pod 模板metadata:       # pod 的元信息labels:       # pod 的标签app: nginx-deployspec:   # pod 期望信息containers:           # pod 的容器- image: nginx:1.7.9              # 镜像imagePullPolicy: IfNotPresen    # 拉取策略name: nginx                     # 容器名称restartPolicy: Always # 重启策略terminationGracePeriodSeconds: 30 # 删除操作最多宽限多长时间

三、StatefulSet

StatefulSet中每个Pod的Dns格式为statefulSetName-{0..N-1}.serviceName.namespace.svc.cluster.local

  • serviceName为Headless Service的名字
  • 0..N-1为Pod所在的序号,从0开始到N-1=
  • statefulSetName为statefulSet的名字
  • namespace为服务所在的namespace,Headless Servic和StatefulSet必须在相同的namespace
  • .cluster.local 为Cluster Domain

1、功能

1.1、创建

 [root@k8s ~]# kubectl create -f web.yaml​# 查看 service => svc 和 statefulset => sts[root@k8s ~]# kubectl get serviceNAME        TYPE        CLUSTER-IP      RORT(S)     AGEkubernetes  ClusterIP   10.96.0.1       <none>      12hnginx       ClusterIP   None            <none>      27s[root@k8s ~]# kubectl get statefulsetNAME        READY       AGEweb         2/2         30s​# 查看 持久卷(PVC) 信息,这里没有创建PV,因此PVC创建不出来[root@k8s ~]# kubectl get pvcNAME    STATUS  VOLUME  CAPACITY    ACCESS MODES    STOPAGECLASS    AGEwww-web-0   Pending                                                 5m22s​# 查看创建的 pod,这些 pod 是有序的[root@k8s ~]# kubectl get pods -l app=nginxNAME    REDAY   STATUS  RESTARTS    AGEweb-0   1/1     Running 0           46sweb-1   1/1     Running 0           44s​# 查看这些 pod 的 dns# 运行一个 pod,基础镜像为 busybox 工具包,利用里面的 nslookup 可以看到 dns 信息[root@k8s ~]# kubectl run -i --tty --image busybox dns-test --restart=Never --rm /bin/sh/# nslookup web-0.nginxServer:         10.96.0.10Address 1:      10.96.0.10 kube-dns.kube-system.svc.cluster.local​Name:   web-0.nginxAddress 1:  10.244.169.148  web-0.nginx.default.svc.cluster.local

1.2、扩容缩容

 # 扩容[root@k8s ~]# kubectl scale statefulset web --replicas=5​# 缩容[root@k8s ~]# kubectl patch statefulset web -p '{"spec":{"replicas":3}}'

1.3、镜像更新

目前还不支持直接更新 image,需要 patch 来间接实现

 [root@k8s ~]# kubectl patch sts web --type='json' -p='[{"op": "replace", "path": "/spec/template/spec/containers/0/image", "value":"nginx:1.9.1"}]'​# 当然使用edit、set等也可

(1)RollingUpdate

StatefulSet 也可以采用滚动更新策略,同样是修改 pod template 属性后会触发更新,但是由于 pod 是有序的,在 StatefulSet 中更新时是基于 pod 的顺序倒序更新的

灰度发布/金丝雀发布

目标:将项目上线后产生问题的影响,尽量降到最低

利用滚动更新中的 partition 属性,可以实现简易的灰度发布的效果

例如我们有 5 个 pod,如果当前 partition 设置为 3,那么此时滚动更新时,只会更新那些序号 >= 3 的 pod;利用该机制,我们可以通过控制 partition 的值,来决定只更新其中一部分 pod,确认没有问题后再主键增大更新的 pod 数量,最终实现全部 pod 更新

(2)OnDelete

修改完yaml中template中的内容后, 只有在 pod 被删除时会进行更新操作,通俗来说,就是想更新哪个pod就删除哪个,删除后会马上创建一个更新好的Pod;

1.4、删除

StatefulSet直接关联到Pod,所以没有rs;所以只需要删除 StatefulSet 和 Headless Service

级联删除:删除 statefulset 时会同时删除 pods(默认方式)

 [root@k8s ~]# kubectl delete statefulset web

非级联删除:删除 statefulset 时不会删除 pods,删除 sts 后,pods 就没人管了,此时再删除 pod 不会重建的

 [root@k8s ~]# kubectl delete sts web --cascade=false​# 删除 service[root@k8s ~]# kubectl delete service nginx

1.5、删除pvc

StatefulSet删除后PVC还会保留着,数据不再使用的话也需要删除

 [root@k8s ~]# kubectl delete pvc www-web-0 www-web-1

2、配置文件

 ---         # 在yaml文件中,---之中的嵌套的内容表示在一段yaml中嵌套另外一段yaml内容apiVersion: v1kind: Servicemetadata:name: nginxlabels:app: nginxspec:ports:- port: 80name: webclusterIP: Noneselector:app: nginx---     apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet       # StatefulSet 类型的资源metadata:name: web             # StatefulSet 对象的名字spec:serviceName: "nginx"  # 使用哪个 service 来管理 dnsreplicas: 2   selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.7.9ports:      # 容器内部要暴露的端口- containerPort: 80 # 具体暴露的端口号name: web         # 该端口配置的名字volumeMounts:   # 加载数据卷- name: www     # 指定加载哪个数据卷mountPath: /usr/share/nginx/html  # 加载到容器中的哪个目录volumeClaimTemplates:     # 数据卷模板- metadata:       # 数据卷的描述name: www     # 数据卷的名称annotations:  # 数据卷的注解volume.alpha.kubernetes.io/storage-class: anythingspec:   # 数据卷的期望配置accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]  # 访问模式resources:    # requests:storage: 1Gi  # 需要1G的存储资源

四、DaemonSet

1、配置文件

fluentd-ds-yaml

 apiVersion: apps/v1kind: DaemonSet         # 创建DaemonSet 资源metadata:name: fluentd         # 名字spec:selector:matchLabels:app: logging      # 匹配标签名字与值;与下面template的label名字与值对应template:metadata:labels:app: loggingid: fluentdname: fluentdspec:containers:- name: fluentd-esimage: agilestacks/fluentd-elasticsearch:v1.3.0env:        # 环境变量配置- name: FLUENTD_ARGS   # 环境变量的 keyvalue: -qq           # 环境变量的 valuevolumeMounts:   # 加载数据卷,避免数据丢失- name: containers # 数据卷的名字mountPath: /var/lib/docker/containers    # 将数据卷挂载到容器内的哪个目录- name: varlogmountPath: /varlogvolumes:      # 定义数据卷- hostPath:    # 数据卷类型, 主机路径模式,也就是与node共享目录path: /var/lib/docker/containersname: containers # 定义的数据卷名称- hostPath:path: /var/logname: varlog​

2、不指定Node节点

 [root@k8s ~]# kubectl create -f fluentd-ds.yaml[root@k8s ~]# kubectl get daemonset 或 kubectl get dsNAME    DESIRED CURRENT     READY   UP-TO-DATE  AVALIABLE   NODE SELECTOR   AGEfluentd 2       2           2       2           2           <none>          20s​[root@k8s ~]# kubectl get po -o -wideNAME   READY   STATUS   RESTARTS    AGE IP  NODE   NOMINATED NODE   READINESS GATES fluentd-fgwp2 1/1 Running  0        3m  10.244.36.102 k8s-node1 <none>     <none>fluentd-lxh3x 1/1 Running  0        3m  10.244.36.157 k8s-node2 <none>     <none>

发现,不指定Node节点的话,创建DaemonSet资源时,默认会往每一个非Master节点中部署

2、指定Node节点

DaemonSet 会忽略 Node 的 unschedulable 状态,有两种方式来指定 Pod 只运行在指定的 Node 节点上:

2.1、nodeSelector

只调度到匹配指定 label 的 Node 上

 # 先为 Node 打上标签[root@k8s ~]# kubectl label nodes k8s-node1 svc_type=microsvc​# 然后再yaml配置文件中的 daemonset 配置中设置 nodeSelectorspec:template:spec:nodeSelector:svc_type: microsvc[root@k8s ~]# kubectl get dsNAME    DESIRED CURRENT     READY   UP-TO-DATE  AVALIABLE   NODE SELECTOR   AGEfluentd 1       1           1       1           1           svc_type=microsvc   33s​[root@k8s ~]# kubectl get po -o -wideNAME   READY   STATUS   RESTARTS    AGE IP  NODE   NOMINATED NODE   READINESS GATES fluentd-frgh6  1/1 Running  0       56s 10.244.36.103 k8s-node1  <none>     <none>

2.2、nodeAffinity

功能更丰富的 Node 选择器,比如支持集合操作

nodeAffinity 目前支持两种:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 和 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,分别代表必须满足条件和优选条件。

比如下面的例子代表调度到包含标签 wolfcode.cn/framework-name 并且值为 spring 或 springboot 的 Node 上,并且优选还带有标签 another-node-label-key=another-node-label-value 的Node。

 apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: with-node-affinityspec:affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: wolfcode.cn/framework-nameoperator: Invalues:- spring- springbootpreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 1preference:matchExpressions:- key: another-node-label-keyoperator: Invalues:- another-node-label-valuecontainers:- name: with-node-affinityimage: pauseyyf/pause

2.3、podAffinity

调度到满足条件的 Pod 所在的 Node 上

podAffinity 基于 Pod 的标签来选择 Node,仅调度到满足条件Pod 所在的 Node 上,支持 podAffinity 和 podAntiAffinity。这个功能比较绕,以下面的例子为例:

  • 如果一个 “Node 所在空间中包含至少一个带有 auth=oauth2 标签且运行中的 Pod”,那么可以调度到该 Node
  • 不调度到 “包含至少一个带有 auth=jwt 标签且运行中 Pod”的 Node 上

 apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: with-pod-affinityspec:affinity:podAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- labelSelector:matchExpressions:- key: authoperator: Invalues:- oauth2topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zonepodAntiAffinity:preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:- weight: 100podAffinityTerm:labelSelector:matchExpressions:- key: authoperator: Invalues:- jwttopologyKey: kubernetes.io/hostnamecontainers:- name: with-pod-affinityimage: pauseyyf/pause

3、滚动更新

默认为RollingUpdate,但不建议使用,建议使用 OnDelete 模式,这样避免频繁更新 ds

五、HPA自动扩/缩容

通过观察 pod 的 cpu、内存使用率自定义 metrics 指标进行自动的扩容或缩容 pod 的数量。

通常用于 Deployment,不适用于无法扩/缩容的对象,如 DaemonSet

控制管理器每隔30s(可以通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改查询metrics的资源使用情况

1、开启指标服务

从 Kubernetes 1.8 开始,资源使用指标(如容器 CPU 和内存使用率)通过 Metrics API 在 Kubernetes 中获取, metrics-server 替代了heapster。Metrics Server 实现了Resource Metrics API,Metrics Server 是集群范围资源使用数据的聚合器。 Metrics Server 从每个节点上的 Kubelet 公开的 Summary API 中采集指标信息。

官方文档: Resource metrics pipeline | Kubernetes

 # 下载 metrics-server 组件配置文件[root@k8s ~]# wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml -O metrics-server-components.yaml​# 修改镜像地址为国内的地址[root@k8s ~]# sed -i 's/k8s.gcr.io\/metrics-server/registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com\/google_containers/g' metrics-server-components.yaml​# 修改容器的tls配置,不验证tls,在containers的args参数中增加 --kubelet-insecure-tls 参数[root@k8s ~]# vim metrics-server-components.yaml​# 安装组件[root@k8s ~]# kubectl apply -f metrics-server-components.yaml​# 查看 pod 状态[root@k8s ~]# kubectl get pods --all-namespaces | grep metricskube-system  metrics-server-55db4f88bc-gw88n    1/1     Running     0       36s

2、cpu、内存指标监控

实现 cpu 或内存的监控,首先有个前提条件是该对象必须配置了 resources.requests.cpuresources.requests.memory 才可以,可以配置当 cpu/memory 达到上述配置的百分比后进行扩容或缩容

<创建一个 HPA>

  1. 先准备一个好一个有做资源限制的 deployment

  2. 执行命令 kubectl autoscale deploy <deploy_name> --cpu-percent=20 --min=2 --max=5

  3. 通过 kubectl get hpa 可以获取 HPA 信息

(测试):找到对应服务的 service,编写循环测试脚本提升内存与 cpu 负载

编写nginx-svc.yamlnginx-deploy.yaml</u>

 # nginx-svc.yaml:apiVersion: v1kind: Servicemetadata:name: nginx-svclabels:app:nginxspec:selector:app:nginx-deployports:- port: 80targetPort: 80name: webtype: NodePort# nginx-deploy.yaml:apiVersion: apps/v1 kind: Deploymentmetadata:labels:   app: nginx-deploy name: nginx-deploy namespace: default    spec:replicas: 1               revisionHistoryLimit: 10  selector:                 matchLabels:                app: nginx-deploy         strategy:             rollingUpdate:          maxSurge: 25% maxUnavailable: 25% type: RollingUpdatetemplate: metadata:       labels:       app: nginx-deployspec:   containers:       - image: nginx:1.7.9              imagePullPolicy: IfNotPresent   name: nginxresources:  # 限制资源使用limits: cpu: 200mmemory: 128Mirequests:cpu: 100mmemory: 128MirestartPolicy: AlwaysterminationGracePeriodSeconds: 30 

开始创建

 # 创建一个有做资源限制的 deployment[root@k8s ~]# kubectl create apply -f nginx-deploy.yaml[root@k8s ~]# kubectl create apply -f nginx-svc.yaml​# 执行命令增加一个自动的HPA:--min:最小实例数为2,--max:最多实例数[root@k8s ~]# kubectl autoscale deploy <deploy_name> --cpu-percent=20 --min=2 --max=5[root@k8s ~]# kubectl get svcNAME        TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP     PORT(S)     AGEkubernetes    ...nginx-svc   NodePort    10.96.49.86     <none>          80:32057/TCP    9s​# node1节点中死循环执行访问服务请求[root@k8s-Node1 ~]# while true; do wget -q -O- http://<10.96.49.86> > /dev/null ; done​# 在master上可执行以下命令查看服务资源负载情况[root@k8s ~]# kubectl top podsNAME                                CPU(cores)          MEMORY(bytes)...nginx-deploy-56696fbb5-wf666        2m                  1Mi​# 查看 HPA 资源使用情况[root@k8s ~]# kubectl get hpaNAME          REFERENCE               TARGETS  MINPODS  MAXPODS   REPLICAS    AGEnginx-deploy  Deployment/nginx-deploy 19%/20%     2        5         4        33m​# 发现使用情况快达到20%并可能超出,此时查看deploy[root@k8s ~]# kubectl get deployNAME            READY       UP-TO-DATE          AVALIABLE       AGEnginx-deploy    4/4         4                   4               40m

可以通过多台机器执行上述命令,增加负载,当超过负载后可以查看 pods 的扩容情况 kubectl get pods

扩容测试完成后,再关闭循环执行的指令,让 cpu 占用率降下来,然后过 5 分钟后查看自动缩容情况;会发现自动缩容,慢慢降回去;

3、自定义metrics

  • 控制管理器开启–horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients
  • 控制管理器的–apiserver指向API Server Aggregator
  • API Server Aggregator中注册自定义的metrics AP

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