K8S 作為一個集群式的管理軟件，自動化、智能化是免不了的功能。Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了這個 Pod 橫向自動擴容的功能（Horizontal Pod Autoscaling，簡稱 HPA）。

HPA 與之前的 Deployment、Service 一樣，也屬于一種 K8S 資源對象。

HPA 的目標是希望通過追蹤集群中所有 Pod 的負載變化情況，來自動化地調整 Pod 的副本數，以此來滿足應用的需求和減少資源的浪費。

HAP 度量 Pod 負載變化情況的指標有兩種：

• CPU 利用率（CPUUtilizationPercentage）
• 自定義的度量指標，比如服務在每秒之內的請求數（TPS 或 QPS）

如何統計和查詢這些指標，要依托于一個組件——Heapster。Heapster 會監控一段時間內集群內所有 Pod 的 CPU 利用率的平均值或者其他自定義的值，在滿足條件時（比如 CPU 使用率超過 80% 或 降低到 10%）會將這些信息反饋給 HPA 控制器，HPA 控制器就根據 RC 或者 Deployment 的定義調整 Pod 的數量。

Horizontal Pod Autoscaling可以根據CPU使用率或應用自定義metrics自動擴展Pod數量（支持replication controller、deployment和replica set）。

• 控制管理器每隔30s（可以通過–horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改）查詢metrics的資源使用情況
• 支持三種metrics類型
  • 預定義metrics（比如Pod的CPU）以利用率的方式計算
  • 自定義的Pod metrics，以原始值（raw value）的方式計算
  • 自定義的object metrics
• 支持兩種metrics查詢方式：Heapster和自定義的REST API
• 支持多metrics

參考：

https://www.cnblogs.com/bakari/p/10620592.html

https://www.kubernetes.org.cn/horizontal-pod-autoscaling

總結

以上是生活随笔為你收集整理的K8S的横向自动扩容的功能Horizontal Pod Autoscaling的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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