当前位置: 首页 > news >正文

Kubernetes Pod 水平自动伸缩(HPA)

Pod 自动扩缩容

之前提到过通过手工执行kubectl scale命令和在Dashboard上操作可以实现Pod的扩缩容,但是这样毕竟需要每次去手工操作一次,而且指不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。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。

幸运的是Kubernetes为我们提供了这样一个资源对象:Horizontal Pod Autoscaling(Pod水平自动伸缩),简称HPAHAP通过监控分析RC或者Deployment控制的所有Pod的负载变化情况来确定是否需要调整Pod的副本数量,这是HPA最基本的原理。
在这里插入图片描述

HPAkubernetes集群中被设计成一个controller,我们可以简单的通过kubectl autoscale命令来创建一个HPA资源对象,HPA Controller默认30s轮询一次(可通过kube-controller-manager的标志--horizontal-pod-autoscaler-sync-period进行设置),查询指定的资源(RC或者Deployment)中Pod的资源使用率,并且与创建时设定的值和指标做对比,从而实现自动伸缩的功能。

当你创建了HPA后,HPA会从Heapster或者用户自定义的RESTClient端获取每一个一个Pod利用率或原始值的平均值,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值并进行相应的操作。目前,HPA可以从两个地方获取数据:

  • Heapster:仅支持CPU使用率
  • 自定义监控:我们到后面的监控的文章中再给大家讲解这部分的使用方法

现在来介绍从Heapster获取监控数据来进行自动扩缩容的方法,所以首先我们得安装Heapster,前面我们在kubeadm搭建集群的文章中,实际上我们已经默认把Heapster相关的镜像都已经拉取到节点上了,所以接下来我们只需要部署即可,我们这里使用的是Heapster 1.4.2 版本的,前往Heapstergithub页面:

https://github.com/kubernetes/heapster

我们将该目录下面的yaml文件保存到我们的集群上,然后使用kubectl命令行工具创建即可,另外创建完成后,如果需要在Dashboard当中看到监控图表,我们还需要在Dashboard中配置上我们的heapster-host

同样的,我们来创建一个Deployment管理的Nginx Pod,然后利用HPA来进行自动扩缩容。定义DeploymentYAML文件如下:(hap-deploy-demo.yaml)

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: hpa-nginx-deploylabels:app: nginx-demo
spec:revisionHistoryLimit: 15selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginxports:- containerPort: 80

然后创建Deployment

$ kubectl create -f hpa-deploy-demo.yaml

现在我们来创建一个HPA,可以使用kubectl autoscale命令来创建:

$ kubectl autoscale deployment hpa-nginx-deploy --cpu-percent=10 --min=1 --max=10
deployment "hpa-nginx-deploy" autoscaled
···
$ kubectl get hpa                                                         
NAME        REFERENCE              TARGET    CURRENT   MINPODS   MAXPODS   AGE
hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       0%        1         10        13s

此命令创建了一个关联资源 hpa-nginx-deploy 的HPA,最小的 pod 副本数为1,最大为10。HPA会根据设定的 cpu使用率(10%)动态的增加或者减少pod数量。

当然出来使用kubectl autoscale命令来创建外,我们依然可以通过创建YAML文件的形式来创建HPA资源对象。如果我们不知道怎么编写的话,可以查看上面命令行创建的HPAYAML文件:

$ kubectl get hpa hpa-nginx-deploy -o yaml
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:creationTimestamp: 2017-06-29T08:04:08Zname: nginxtestnamespace: defaultresourceVersion: "951016361"selfLink: /apis/autoscaling/v1/namespaces/default/horizontalpodautoscalers/nginxtestuid: 86febb63-5ca1-11e7-aaef-5254004e79a3
spec:maxReplicas: 5 //资源最大副本数minReplicas: 1 //资源最小副本数scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deployment //需要伸缩的资源类型name: nginxtest  //需要伸缩的资源名称targetCPUUtilizationPercentage: 50 //触发伸缩的cpu使用率
status:currentCPUUtilizationPercentage: 48 //当前资源下pod的cpu使用率currentReplicas: 1 //当前的副本数desiredReplicas: 2 //期望的副本数lastScaleTime: 2017-07-03T06:32:19Z

好,现在我们根据上面的YAML文件就可以自己来创建一个基于YAMLHPA描述文件了。

现在我们来增大负载进行测试,我们来创建一个busybox,并且循环访问上面创建的服务。

$ kubectl run -i --tty load-generator --image=busybox /bin/sh
If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ # while true; do wget -q -O- http://172.16.255.60:4000; done

下图可以看到,HPA已经开始工作。

$ kubectl get hpa
NAME        REFERENCE              TARGET    CURRENT   MINPODS   MAXPODS   AGE
hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       29%        1         10        27m

同时我们查看相关资源hpa-nginx-deploy的副本数量,副本数量已经从原来的1变成了3。

$ kubectl get deployment hpa-nginx-deploy
NAME        DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
hpa-nginx-deploy   3         3         3            3           4d

同时再次查看HPA,由于副本数量的增加,使用率也保持在了10%左右。

$ kubectl get hpa
NAME        REFERENCE              TARGET    CURRENT   MINPODS   MAXPODS   AGE
hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       9%        1         10        35m

同样的这个时候我们来关掉busybox来减少负载,然后等待一段时间观察下HPADeployment对象

$ kubectl get hpa     
NAME        REFERENCE              TARGET    CURRENT   MINPODS   MAXPODS   AGE
hpa-nginx-deploy   Deployment/hpa-nginx-deploy   10%       0%        1         10        48m
$ kubectl get deployment hpa-nginx-deploy
NAME        DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
hpa-nginx-deploy   1         1         1            1           4d

可以看到副本数量已经由3变为1。

不过当前的HPA只有CPU使用率这一个指标,还不是很灵活的,在后面的文章中我们来根据我们自定义的监控来自动对Pod进行扩缩容。


相关文章:

Kubernetes Pod 水平自动伸缩(HPA)

Pod 自动扩缩容 之前提到过通过手工执行kubectl scale命令和在Dashboard上操作可以实现Pod的扩缩容,但是这样毕竟需要每次去手工操作一次,而且指不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…...

钉钉、企业微信和飞书向“钱”看

在急剧变革的时候,不管黑猫白猫,要抓到老鼠才算好猫。如今,各互联网企业早已进入降本增效的新阶段。勒紧裤腰带过日子之下,能不能盈利、商业化空间有多大,就成为各个业务极为重要的考核指标。在各业务板块中&#xff0…...

网上购物网站的设计

技术:Java、JSP等摘要:本文介绍了JSP和JAVA等相关技术,针对网上购物系统的实际需求,设计开发了一个基于JSP的小型电子商务网站也就是网上购物系统,。在设计开发中,采用的是SSH框架(strutsspring…...

【Java学习笔记】8.Java 运算符

Java 运算符 计算机的最基本用途之一就是执行数学运算,作为一门计算机语言,Java也提供了一套丰富的运算符来操纵变量。我们可以把运算符分成以下几组: 算术运算符关系运算符位运算符逻辑运算符赋值运算符其他运算符 算术运算符 算术运算符…...

RHCSA-使用命令管理文件(3.6)

硬链接与软链接基本操作: 创建软硬连接的命令:ln 硬链接:ln 源文件(已经存在的文件) 链接文件名(新建) 软连接:ln -s 源文件(已存在的文件) 快捷方式文件名…...

socket聊天室--socket的建立

socket聊天室–socket实现 文章目录 socket聊天室--socket实现socket()bind()listen()accept()connect()发送接收read()函数recv()函数write()函数send()函数close()关闭套接字IP 地址格式转换函数socket() #include <sys/types...

Raft图文详解

Raft图文详解 refer to: Raft lecture (Raft user study) - YouTube Raft PDF Raft算法详解 - 知乎 (zhihu.com) 今天来详细介绍一下Raft协议 Raft是来解决公式问题的协议&#xff0c;那么什么是共识呢&#xff1f; 在分布式系统里面&#xff0c;consensus指的是多个节点对…...

春季出游,学会这些功能,让你旅途更舒心

春意盎然&#xff0c;万物复苏&#xff0c;春天正是旅游观光的好时节&#xff0c;相信不少小伙伴已经做好了出游的准备。想拥有好的心情&#xff0c;除了美食美景&#xff0c;好的出游神器也必不可少&#xff0c;好的出游神器能让我们的旅途更舒心&#xff0c;一起来看看是哪些…...

【华为OD机试真题java、python、c++、jsNode】简单的自动曝光【2022 Q4 100分】(100%通过)

代码请进行一定修改后使用,本代码保证100%通过率。本文章提供java、python、c++、jsNode四种代码 题目描述 一个图像有n个像素点,存储在一个长度为n的数组img里,每个像素点的取值范围[0,255]的正整数。 请你给图像每个像素点值加上一个整数k(可以是负数),得到新图newImg…...

react学习笔记-1:创建项目

安装nodejs https://nodejs.org/dist/v18.14.2/node-v18.14.2-x64.msi 修改国内源&#xff1a;npm config set registry https://registry.npm.taobao.org 使用create-react-app脚手架创建项目 安装脚手架 npm install -g create-react-app 全局安装&#xff0c;可以在任意的…...

vulnhub five86-2

总结&#xff1a;sudo -l&#xff0c;抓流量包&#xff0c;搜索引擎。。 目录 下载地址 漏洞分析 信息收集 网站渗透 ​编辑 反弹shell提权 下载地址 Five86-2.zip (Size: 1.7 GB)Download (Mirror): https://download.vulnhub.com/five86/Five86-2.zip使用&#xff1a;下…...

OpenCV入门(四)快速学会OpenCV3画基本图形

OpenCV入门&#xff08;四&#xff09;快速学会OpenCV3画基本图形 1.画点 在OpenCV中&#xff0c;点分为2D平面中的点和3D平面中的点&#xff0c;区别就是3D中点多了一个z坐标。我们首先介绍2D中的点&#xff0c;坐标为整数的点可以直接用(x, y)代替&#xff0c;其中x是横坐标…...

【MAC OS 命令行】Redis的安装、启动和停止。就是如此简单

目录Mac 安装 Redis使用 Homebrew 安装 Redis总结Mac 安装 Redis 使用 Homebrew 安装 Redis 如果没有安装 Homebrew&#xff0c;先安装 Homebrew 执行命令&#xff1a; 方法一、brew 官网的安装脚本 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homeb…...

Leetecode 661. 图片平滑器

图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器&#xff0c;用于对图像的每个单元格平滑处理&#xff0c;平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。 每个单元格的 平均灰度 定义为&#xff1a;该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值&#xff0c;结果需向下取整。&#xff08;即&…...

剑指 Offer II 020. 回文子字符串的个数

题目链接 剑指 Offer II 020. 回文子字符串的个数 mid 题目描述 给定一个字符串 s&#xff0c;请计算这个字符串中有多少个回文子字符串。 具有不同开始位置或结束位置的子串&#xff0c;即使是由相同的字符组成&#xff0c;也会被视作不同的子串。 示例 1&#xff1a; 输入…...

Python实现多键字典

实现背景 在许多场景中&#xff0c;有时需要通过多种信息来获取某个特定的值&#xff0c;而各种编程语言&#xff08;包括Python&#xff09;使用的字典&#xff08;Dict&#xff09;数据结构通常只支持单个键值寻值key-val对&#xff0c;即“一对一”&#xff08;一个键对应一…...

【python socket】实现websocket服务端

一、获取握手信息首先通过如下代码&#xff0c;我们使用socket来获取客户端的握手信息import socketsock socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) sock.bind(("127.0.0.1", 8002)) sock.li…...

PANGO的CFG那些事

先来看位于VCCIOCFG这个bank上引脚&#xff0c; MODE JTAG时&#xff0c;MODExxx. except 3’b000. 禁止设置为3’b000. Slave Parallel时&#xff0c;MODE 3’b110&#xff0c;不常用。 Slave Serial时&#xff0c;MODE 3’b111&#xff0c;不常用。 Master SPI 时&…...

路由协议(OSPF、ISIS、BGP)实验配置

目录 OSPF基础实验 建立OSPF邻居 配置虚连接 配置接口的网络类型 配置特殊区域 配置路由选路 配置路由过滤 ISIS基础实验配置 配置ISIS邻居建立 配置认证 配置路由扩散 配置路由过滤 配置定时器 BGP基础实验配置 建立BGP对等体 建立IBGP对等体 建立EBGP对等体…...

Python可变对象与不可变对象的浅拷贝与深拷贝

前言 本文主要介绍了python中容易面临的考试点和犯错点&#xff0c;即浅拷贝与深拷贝 首先&#xff0c;针对Python中的可变对象来说&#xff0c;例如列表&#xff0c;我们可以通过以下方式进行浅拷贝和深拷贝操作&#xff1a; import copya [1, 2, 3, 4, [a, b]]b a …...

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…...

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析

在日常软件开发场景中&#xff0c;时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志&#xff0c;到供应链系统的物流节点时间戳&#xff0c;时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库&#xff0c;其日期时间类型的…...

RocketMQ延迟消息机制

两种延迟消息 RocketMQ中提供了两种延迟消息机制 指定固定的延迟级别 通过在Message中设定一个MessageDelayLevel参数&#xff0c;对应18个预设的延迟级别指定时间点的延迟级别 通过在Message中设定一个DeliverTimeMS指定一个Long类型表示的具体时间点。到了时间点后&#xf…...

如何在看板中体现优先级变化

在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括&#xff1a;采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中&#xff0c;设置任务排序规则尤其重要&#xff0c;因为它让看板视觉上直观地体…...

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容

基于 ​UniApp + WebSocket​实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配​微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...

解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南

在构建现代Web应用程序时&#xff0c;与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式&#xff08;如直接编写SQL语句与psycopg2交互&#xff09;赋予了我们精细的控制权&#xff0c;但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时&#xff0c;这种方式的开发效率和可…...

Java毕业设计:WML信息查询与后端信息发布系统开发

JAVAWML信息查询与后端信息发布系统实现 一、系统概述 本系统基于Java和WML(无线标记语言)技术开发&#xff0c;实现了移动设备上的信息查询与后端信息发布功能。系统采用B/S架构&#xff0c;服务器端使用Java Servlet处理请求&#xff0c;数据库采用MySQL存储信息&#xff0…...

深入浅出深度学习基础:从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用

文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么&#xff1f;1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用&#xff1a;基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...

【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题

【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要&#xff1a; 近期&#xff0c;在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时&#xff0c;会遇到 "no matching key exchange method found"​, "n…...