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Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 配置指南

一、HPA 核心原理

HPA 动态调整 Pod 数量，需满足以下条件：

1. 依赖监控指标：基于 CPU、内存、自定义指标等资源/业务指标。

2. 阈值规则：定义触发扩缩容的具体条件（如 average CPU > 70%）。

3. 时间窗口：统计指标数据的持续时间（如 last 5 minutes）。

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二、配置 HPA 的 4 种方式

方式 1：基于 CPU 使用率的 HPA（推荐）

步骤 1：安装 Metrics Server

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

步骤 2：创建 HPA 资源

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: my-hpanamespace: default
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appminReplicas: 1maxReplicas: 10metrics:- type: Resourceresource:name: cputarget:type: UtilizationaverageUtilization: 70  # CPU 使用率 >70% 时扩容

步骤 3：应用配置

kubectl apply -f hpa.yaml

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方式 2：基于自定义指标的 HPA

步骤 1：部署自定义指标适配器（以 Prometheus 为例）

# 示例：部署指标导出器
kubectl create deployment prometheus-adapter --image quay.io/prometheus adapter:v1.12.0
kubectl expose deployment prometheus-adapter --port 9464 --type=LoadBalancer

步骤 2：定义 HPA 使用自定义指标

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: custom-metric-hpanamespace: default
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appminReplicas: 1maxReplicas: 10metrics:- type: Customcustom:name: my_custom_metric  # 需适配器支持的指标名称target:type: AverageValueaverageValue: 100  # 当指标值 >100 时扩容

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方式 3：基于内存使用率的 HPA

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: memory-hpanamespace: default
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appminReplicas: 1maxReplicas: 10metrics:- type: Resourceresource:name: memorytarget:type: UtilizationaverageUtilization: 80

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方式 4：基于多个指标的复合策略

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: multi-metric-hpanamespace: default
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appminReplicas: 1maxReplicas: 10metrics:- type: Resourceresource:name: cputarget:averageUtilization: 70- type: Customcustom:name: request_counttarget:type: AverageValueaverageValue: 500

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三、HPA 支持的指标类型

指标类型	描述
Resource	系统资源（CPU、内存），需通过 Metrics Server 监控
Custom	自定义业务指标（如请求量、错误率），需对接 Prometheus Adapter 等适配器
Object	针对特定对象的数量（如 Ingress 访问量），需自定义适配器

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四、关键参数详解

字段	作用
minReplicas	最小副本数（不可低于此值）
maxReplicas	最大副本数（不可超过此值）
targetRef	指定要自动缩放的目标资源（Deployment/StatefulSet/CronJob）
averageUtilization	资源利用率阈值（百分比）

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五、验证 HPA 是否生效

1. 查看 HPA 状态

   kubectl get hpa -n default
   # 输出示例：
   # NAME       REFERENCE               TARGETS          CURRENT REPLICAS   DESIRED REPLICAS
   # my-hpa     deployment/my-app      cpu=75%/100ms   1                3

2. 模拟触发条件

   # 人工增加 CPU 负载（需安装 loadgen 工具）
   kubectl run -i --tty loadgen --image=busybox --rm sleep 3600
   while true; do curl http://my-app:8080; done

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六、高级配置技巧

1. 阶梯式扩缩容（Stepwise Scaling）

# 配置文件片段
behavior:scaleUp:steps:- duration: 30stargetSize: 2- duration: 60stargetSize: 5scaleDown:steps:- duration: 30stargetSize: 3

2. 基于队列长度的扩缩容（适用于消息队列）

# 自定义指标示例（需适配器支持）
metric:name: queue_lengthtype: Gauge
target:type: AverageValueaverageValue: 100

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七、常见问题排查

现象	解决方案
HPA 无反应	1. 检查 Metrics Server 是否正常运行 2. 确认 RBAC 权限（HPA 需要访问 metrics-server）
扩缩容不生效	1. 验证指标是否达到阈值 2. 检查目标资源的 autoscaling 注解是否正确
频繁抖动	调整 hysteresis 参数（如 5% 缓冲）或增大 evaluation-period 时间窗口

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总结

通过合理配置 HPA，可实现：

• 成本优化：低负载时减少 Pod 数量降低资源消耗。

• 弹性伸缩：高负载时自动扩容保障服务稳定性。

• 业务适配：基于业务指标（如 QPS）实现精准扩缩容。