# **Kubernetes（K8S）：使用自定义Metric实现水平伸缩**

本文档详细介绍了如何在Kubernetes（K8S）集群中使用自定义Metric实现水平伸缩。文件适用于经验丰富的开发者，但也欢迎新手借此文章学习。让我们开始吧！

## **目录**

1. 什么是Kubernetes（K8S）
2. K8S概述
3. 实现水平伸缩的步骤
4. 相关代码示例

## **1. 什么是Kubernetes（K8S）?**

Kubernetes（常简称为K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它提供了一组强大的工具和机制来简化容器化应用程序的部署，将应用程序容器化的过程更加高效、可靠和可扩展。

## **2. K8S概述**

Kubernetes运行一个容器化应用程序的过程可以简单概括为以下几个步骤：

| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建集群 | 在物理或虚拟机上创建Kubernetes集群 |
| 2. 创建Pod | 利用Kubernetes对象Pod来描述应用程序容器 |
| 3. 创建Deployment | 利用Kubernetes对象Deployment来管理Pod的创建等操作 |
| 4. 创建Service | 利用Kubernetes对象Service来暴露应用程序容器 |
| 5. 创建Ingress | 利用Kubernetes对象Ingress来配置负载均衡和路由 |
| 6. 创建Horizontal Pod Autoscaler | 利用Kubernetes对象HorizontalPodAutoscaler来实现自动水平扩展 |

本文将专注于第6步，即如何创建Horizontal Pod Autoscaler来实现自动水平扩展。

## **3. 实现水平伸缩的步骤**

实现水平伸缩的步骤如下：

**步骤1：创建自定义Metric**
首先，我们需要创建一个自定义Metric来衡量应用程序的负载。自定义Metric可以是应用程序特定的指标，可以由应用程序内部或外部的监控组件提供。以下是创建自定义Metric的步骤：

1. 创建Metric Server对象，用于收集Kubernetes集群中的指标数据。
```shell
$ kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml
```

2. 创建自定义Metric对象，例如利用Prometheus等度量工具来监测应用程序的CPU使用率。
这需要根据应用程序的具体情况来选择和配置合适的监测工具。
```shell
$ kubectl apply -f custom_metric.yaml
```

**步骤2：设置Pod的最小和最大副本数**
在自动水平扩展的过程中，我们需要设置Pod的最小和最大副本数。以下是设置最小和最大副本数的步骤：

1. 创建一个Deployment对象，用于管理Pod的创建和销毁。
```shell
$ kubectl apply -f deployment.yaml
```

2. 设置Pod的最小和最大副本数，这将决定自动扩展和缩减的范围。
```shell
$ kubectl autoscale deployment/my-app --min=2 --max=10
```

**步骤3：设置自动水平扩展规则**
在启用自动水平扩展后，我们需要设置自动水平扩展规则。这些规则定义了何时启动和停止Pod的创建。以下是设置自动水平扩展规则的步骤：

1. 创建一个HorizontalPodAutoscaler对象，用于自动水平扩展。
```shell
$ kubectl apply -f hpa.yaml
```

2. 设置自动水平扩展的规则，例如指定CPU使用率达到80%时，启动新的Pod。
```shell
$ kubectl autoscale deployment/my-app --cpu-percent=80
```

## **4. 相关代码示例**

**custom_metric.yaml**
```yaml
apiVersion: monitoring.k8s.io/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
name: custom-metric
namespace: default
labels:
k8s-app: custom-metric
spec:
groups:
- name: my-app
rules:
- record: my_app_cpu_usage
expr: sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{namespace="my-namespace", pod_name="my-app-pod"}[1m])) by (pod_name)
```

**deployment.yaml**
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
spec:
selector:
matchLabels:
app: my-app
replicas: 2
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: my-app
image: my-app-image:latest
ports:
- containerPort: 80
```

**hpa.yaml**
```yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: my-app-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: my-app
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
```

以上代码示例展示了如何创建自定义Metric、设置Pod的最小和最大副本数以及创建自动水平扩展规则。根据实际需求，可以根据这些示例代码进行相应的修改和扩展。

希望这篇文章可以帮助您理解在Kubernetes中使用自定义Metric实现水平伸缩的过程。开始动手吧，享受Kubernetes带来的强大功能！