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k8s 应用自动扩缩容的方案

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为什么要自动扩缩容？

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• 在实际的业务场景中，我们经常会遇到某个服务需要扩容的场景（例如：测试对服务压测、电商平台秒杀、大促活动、或由于资源紧张、工作负载降低等都需要对服务实例数进行扩缩容操作）。
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• 在 k8s 中扩缩容分为两种：
  
  1、Node 层面：在使用 kubernetes 集群经常问到的一个问题是，我应该保持多大的节点规模来满足应用需求呢？
  
  cluster-autoscaler 的出现解决了这个问题， 可以通过 cluster-autoscaler 实现节点级别的动态添加与删除，动态调整容器资源池，应对峰值流量
  
  2、Pod 层面：我们一般会使用 Deployment 中的 replicas 参数，设置多个副本集来保证服务的高可用，但是这是一个固定的值，比如我们设置 10 个副本，就会启 10 个 pod 同时 running 来提供服务。如果这个服务平时流量很少的时候，也是 10 个 pod 同时在 running，而流量突然暴增时，又可能出现 10 个 pod 不够用的情况。
   
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针对这种情况怎么办？就需要自动扩缩容：

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• Kubernetes 对 Pod 的扩缩容分为：手动和自动两种
  
  1、手动模式：通过 kubectl scale 命令，这样需要每次去手工操作一次，而且不确定什么时候业务请求量就很大了，所以如果不能做到自动化的去扩缩容的话，这也是一个很麻烦的事情
  
  2、自动模式：如果 Kubernetes 系统能够根据 Pod 当前的负载的变化情况来自动的进行扩缩容就好了，因为这个过程本来就是不固定的，频繁发生的，所以纯手工的方式不是很现实
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自动扩缩容的方案有哪些？

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• kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaling）
  通过此功能，只需简单的配置，便可以利用监控指标（cpu 使用率、磁盘、自定义的等）自动的扩容或缩容服务中 Pod 数量，当业务需求增加时，系统将无缝地自动增加适量 pod 容器，提高系统稳定性。
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• kubernetes KPA（Knative Pod Autoscaler）
  基于请求数对 Pod 自动扩缩容，KPA 的主要限制在于它不支持基于 CPU 的自动扩缩容。
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• kubernetes VPA（Vertical Pod Autoscaler）
  垂直 Pod 自动扩缩容，VPA 会基于 Pod 的资源使用情况自动为集群设置资源占用的限制，从而让集群将 Pod 调度到有足够资源的最佳节点上。VPA 也会保持最初容器定义中资源 request 和 limit 的占比。
  
  它会根据容器资源使用率自动设置 pod 的 CPU 和内存的 requests，从而允许在节点上进行适当的调度，以便为每个 Pod 提供适当的可用的节点。它既可以缩小过度请求资源的容器，也可以根据其使用情况随时提升资源不足的容量。
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如何实现 k8s 中的应用自动扩缩容？

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• 基于 HPA
  要想实现自动扩缩容，需要先考虑如下几点：
  1.通过哪些指标决定扩缩容？
  HPA v1 版本可以根据 CPU 使用率来进行自动扩缩容：
  但是并非所有的系统都可以仅依靠 CPU 或者 Memory 指标来扩容，对于大多数 Web 应用的后端来说，基于每秒的请求数量进行弹性伸缩来处理突发流量会更加的靠谱，所以对于一个自动扩缩容系统来说，我们不能局限于 CPU、Memory 基础监控数据，每秒请求数 RPS 等自定义指标也是十分重要。
  
  HPA v2 版本可以根据自定义的指标进行自动扩缩容
  
  注意：
  
  hpa v1 只能基于 cpu 做扩容所用
  hpa v2 可以基于内存和自定义的指标做扩容和缩容
  
  2.如何采集资源指标？
  如果我们的系统默认依赖 Prometheus，自定义的 Metrics 指标则可以从各种数据源或者exporter 中获取，基于拉模型的 Prometheus 会定期从数据源中拉取数据。 也可以基于 metricsserver 自动获取节点和 pod 的资源指标
  
  
  3.如何实现自动扩缩容？
  K8s 的 HPA controller 已经实现了一套简单的自动扩缩容逻辑，默认情况下，每 30s 检测一次指标，只要检测到了配置 HPA 的目标值，则会计算出预期的工作负载的副本数，再进行扩缩容操作。同时，为了避免过于频繁的扩缩容，默认在 5min 内没有重新扩缩容的情况下，才会触发扩缩容。
  
  
  HPA 本身的算法相对比较保守，可能并不适用于很多场景。例如，一个快速的流量突发场景，如果正处在 5min 内的 HPA 稳定期，这个时候根据 HPA 的策略，会导致无法扩容。
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基于 KPA

1、根据并发请求数实现自动扩缩容

2、设置扩缩容边界实现自动扩缩容

扩缩容边界指应用程序提供服务的最小和最大 Pod 数量。通过设置应用程序提供服务的最小和最大Pod 数量实现自动扩缩容。

相比 HPA，KPA 会考虑更多的场景，其中一个比较重要的是流量突发的时候

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基于 VPA
当目前运行 pod 的节点资源达不到 VPA 的推荐值，就会执行 pod 驱逐，重新部署新的足够资源的服务。VPA 是 Kubernetes 比较新的功能，还没有在生产环境大规模实践过，不建议在线上环境使用自动更新模式，但是使用推荐模式你可以更好了解服务的资源使用情况。

注：K8s 节点默认最多跑几个 pod：110 个

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利用 HPA 基于 CPU 指标实现 pod 自动扩缩容

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• HPA 全称是 Horizontal Pod Autoscaler，翻译成中文是 POD 水平自动伸缩， HPA 可以基于CPU 利用率对 deployment 中的 pod 数量进行自动扩缩容（除了 CPU 也可以基于自定义的指标进行自动扩缩容）。pod 自动缩放不适用于无法缩放的对象，比如 DaemonSets。
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• HPA 由 Kubernetes API 资源和控制器实现。控制器会周期性的获取平均 CPU 利用率，并与目标值相比较后调整 deployment 中的副本数量。
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HPA 工作原理

 HPA 是根据指标来进行自动伸缩的，目前 HPA 有两个版本 v1 和 v2beta

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• HPA 的 API 有三个版本，通过 kubectl api-versions | grep autoscal 可看到

autoscaling/v1            只支持基于 CPU 指标的缩放；
autoscaling/v2beta1   支持 Resource Metrics（资源指标，如 pod 的内存）和 Custom Metrics（自定义指标）的缩放；
autoscaling/v2beta2    支持 Resource Metrics（资源指标，如 pod 的内存）和 Custom Metrics（自定义指标）和 ExternalMetrics（额外指标）的缩放，但是目前也仅仅是处于 beta 阶段

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• 指标从哪里来？
  K8S 从 1.8 版本开始，CPU、内存等资源的 metrics 信息可以通过 Metrics API 来获取，用户可以直接获取这些 metrics 信息（例如通过执行 kubect top 命令），HPA 使用这些 metics 信息来实现动态伸缩。
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• Metrics server：
  1、Metrics server 是 K8S 集群资源使用情况的聚合器
  2、从 1.8 版本开始，Metrics server 可以通过 yaml 文件的方式进行部署
  3、Metrics server 收集所有 node 节点的 metrics 信息
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HPA 如何运作？
HPA 的实现是一个控制循环，由 controller manager 的--horizontal-pod-autoscaler-syncperiod 参数指定周期（默认值为 15 秒）。每个周期内，controller manager 根据每个HorizontalPodAutoscaler 定义中指定的指标查询资源利用率。
controller manager 可以从resource metrics API（pod 资源指标）和 custom metrics API（自定义指标）获取指标。然后，通过现有 pods 的 CPU 使用率的平均值（计算方式是最近的 pod 使用量（最近一分钟的平均值，从 metrics-server 中获得）除以设定的每个 Pod 的 CPU 使用率限额）跟目标使用率进行比较，并且在扩容时，还要遵循预先设定的副本数限制：MinReplicas <= Replicas <= MaxReplicas。

计算扩容后 Pod 的个数：sum(最近一分钟内某个 Pod 的 CPU 使用率的平均值)/CPU 使用上限的整数+1

流程：
1、创建 HPA 资源，设定目标 CPU 使用率限额，以及最大、最小实例数
2、收集一组中（PodSelector）每个 Pod 最近一分钟内的 CPU 使用率，并计算平均值
3、读取 HPA 中设定的 CPU 使用限额
4、计算：平均值之和/限额，求出目标调整的实例个数
5、目标调整的实例数不能超过 1 中设定的最大、不能少于最小实例数，如果没有超过，则扩容；超过，则扩容至最大的实例个数
6、回到 2，不断循环

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安装数据采集组件 metrics-server

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• metrics-server 是一个集群范围内的资源数据集和工具，同样的，metrics-server 也只是显示数据，并不提供数据存储服务，主要关注的是资源度量 API 的实现，比如 CPU、文件描述符、内存、请求延时等指标，metric-server 收集数据给 k8s 集群内使用，如 kubectl,hpa,scheduler 等
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• 1.部署 metrics-server 组件
  #通过在线方式获取镜像
  需要的镜像是：k8s.gcr.io/metrics-server-amd64:v0.3.6 和 k8s.gcr.io/addon-resizer:1.8.4
  使用 registry.aliyuncs.com/google_containers 代理拉取 k8s.gcr.io
  docker pull registry.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6
  docker pull registry.aliyuncs.com/google_containers/addon-resizer:1.8.4



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• #部署 metrics-server 服务
  #在/etc/kubernetes/manifests 里面改一下 apiserver 的配置
  注意：这个是 k8s 在 1.17 的新特性，如果是 1.16 版本的可以不用添加，1.17 以后要添加。这个参数的作用是 Aggregation 允许在不修改 Kubernetes 核心代码的同时扩展 Kubernetes API。
  vim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
  增加如下内容：
  - --enable-aggregator-routing=true
  
  重新更新 apiserver 配置：
  kubectl apply -f /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
  kubectl delete pods kube-apiserver -n kube-system
  kubectl apply -f metrics.yaml
  

#测试 kubectl top 命令

kubectl top nodes

kubectl top po -n kube-system

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创建 php-apache 服务，利用 HPA 进行自动扩缩容。

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• #基于 dockerfile 构建一个 PHP-apache 项目
  1）创建并运行一个 php-apache 服务
  使用 dockerfile 构建一个新的镜像，在 k8s-master1 节点构建
  mkdir php
  cd php/
  vim dockerfile
  

 vim index.php

 #构建镜像

docker build -t k8s.gcr.io/hpa-example:v1 .

#打包镜像
docker save -o hpa-example.tar.gz k8s.gcr.io/hpa-example:v1

#解压镜像
可以把镜像传到 k8s 的各个工作节点，通过 docker load -i hpa-example.tar.gz 进行解压:
scp hpa-example.tar.gz k8s-01:/root/
scp hpa-example.tar.gz k8s-02:/root/

#通过 deployment 部署一个 php-apache 服务
vim php-apache.yaml

 

创建 HPA

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• php-apache 服务正在运行，使用 kubectl autoscale 创建自动缩放器，实现对 php-apache 这个deployment 创建的 pod 自动扩缩容，下面的命令将会创建一个 HPA，HPA 将会根据 CPU，内存等资源指标增加或减少副本数
  
  创建一个可以实现如下目的的 hpa：
  1）让副本数维持在 1-10 个之间（这里副本数指的是通过 deployment 部署的 pod 的副本数）
  2）将所有 Pod 的平均 CPU 使用率维持在 50％（通过 kubectl run 运行的每个 pod 如果是 200毫核，这意味着平均 CPU 利用率为 100 毫核）
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给上面 php-apache 这个 deployment 创建 HPA

kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

#上面命令解释说明

kubectl autoscale deployment php-apache （php-apache 表示 deployment 的名字）

--cpu-percent=50（表示 cpu 使用率不超过 50%）

-min=1（最少一个 pod）

--max=10（最多 10 个 pod）

#验证 HPA 是否创建成功

kubectl get hpa 

注：由于我们没有向服务器发送任何请求，因此当前 CPU 消耗为 0％（TARGET 列显示了由相应的 deployment 控制的所有 Pod 的平均值）。

压测 php-apache 服务，只是针对 CPU 做压测
 

启动一个容器，并将无限查询循环发送到 php-apache 服务，打开一个新的终端窗口）：

kubectl run v1 -it --image=busybox --image-pull-policy=IfNotPresent /bin/sh

登录到容器之后，执行如下命令

/ # while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done

在一分钟左右的时间内，我们通过执行以下命令来看到更高的 CPU 负载

kubectl get hpa

上面可以看到，CPU 消耗已经达到 215％，每个 pod 的目标 cpu 使用率是 50%，所以，phpapache 这个 deployment 创建的 pod 副本数将调整为 4 个副本，为什么是 4 个副 本，因为 215/50=4，REPLICAS 列显示为 4

注意：需要几分钟来稳定副本数。由于不以任何方式控制负载量，因此最终副本数可能会与此示例不同。这里发现稳定副本为 7 个

停止对 php-apache 服务压测，HPA 会自动对 php-apache 这个 deployment 创建的 pod 做缩容

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停止向 php-apache 这个服务发送查询请求，在 busybox 镜像创建容器的终端中，通过<Ctrl>+ C 把刚才 while 请求停止，然后，验证结果状态（默认在 5min 内没有重新扩缩容的情况下，才会触发扩缩容，大概五分钟后   视硬件配置我这里大概等了五分钟）： 

通过上面可以看到，CPU 利用率下降到 0，因此 HPA 自动将副本数缩减到 1。

注意：默认在 5min 内没有重新扩缩容的情况下，才会触发扩缩容 

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利用 HPA 基于内存指标实现 pod 自动扩缩容

创建一个 nginx 的 pod
vim nginx.yaml

 注意：

nginx 的 pod 里需要有如下字段，否则 hpa 会采集不到内存指标

resources:

requests:

cpu: 0.01

memory: 25Mi

limits:

cpu: 0.05

memory: 60Mi

创建一个 hpa

vim hpa-v1.yaml

压测 nginx 的内存，hpa 会对 pod 自动扩缩容

登录到上面通过 pod 创建的 nginx，并生成一个文件，增加内存消耗

kubectl exec -it nginx-hpa-6675977fc6-dcxfs -- sh

#压测

# dd if=/dev/zero of=/tmp/a

上面的 targets 列可看到 238%/60%，238%表示当前 内存 使用率，60%表示所有 pod 的 内存 使用率维持在 60%，现在 内存 使用率达到 238%，所以 pod 增加到 4 个 

取消对 nginx 内存的压测，hpa 会对 pod 自动缩容 

deployment 的 pod 又恢复到了 1 个

扩展：查看 v2 版本的 hpa 如何定义？

kubectl get hpa.v2beta2.autoscaling -o yaml > 1.yaml

或者

kubectl explain hpa --api-versinotallow=autoscaling/v2beta2

v2版本新的特性：

behavior

编辑 hpa-v2.yaml

更新 nginx.yaml

重新生成 pod

kubectl delete -f hpa-v1.yaml

kubectl delete -f nginx.yaml

kubectl apply -f hpa-v2.yaml

kubectl apply -f nginx.yaml

同样进入容器进行压测

kubectl exec -it nginx-hpa-v2-6675977fc6-jz4fq -- bash

/ #:dd if=/dev/zero of=/tmp/a

 再打开2个窗口观察

 scaleUp:

      policies:

      - periodSeconds: 60  #检测时间 AGE 这里可以看到大概 1m 左右 检测一次，一次增加1个

        type: Percent   #判断类型是 百分比

        value: 9   #使用率上限，可以使用 % 比如 900% 也可以直接指定数值

nginx-hpa-v2   Deployment/nginx-hpa-v2   0%/80% v2默认使用率为 80%

510%  / 80% 约= 6  最终稳定在了 6个 pod

 停止检测，再观察

 scaleDown:
      policies:
      - periodSeconds: 60  #检测时间
        type: Pods   #检测类型 为 pod 数量
        value: 1   #每次减少一个

经过观察大约1m 左右减少一个 pod。停止压测的时候反而增加了一个pod

 

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