我們知道，當訪問量或資源需求過高時，使用：kubectl scale命令可以實現對pod的快速伸縮功能
但是我們平時工作中我們並不能提前預知訪問量有多少，資源需求多少。
這就很麻煩了，總不能為了需求總是把pod設置為最多狀態，這樣太浪費資源；也不能當請求量上來以后再去伸縮pod，這樣會有好多請求不成功。
k8s既然是雲原生時代的產品，當然得有智能，自動這些特性。
所以現在引入一個新的概念：
HPA（Horizontal Pod Autoscaler ）
pod的自動水平伸縮
有了HPA，我們就不用為上面的問題而煩惱，HPA會幫我們自動完成pod的擴縮容。
當資源需求過高時，會自動創建出pod副本；當資源需求低時，會自動收縮pod副本數。
注意：首先必須確保集群中已經安裝metrics-server的組件，否則無法獲取集群內資源數據，無法進行以下操作。
原理：
通過集群內的資源監控系統（metrics-server），來獲取集群中資源的使用狀態。
根據CPU、內存、以及用戶自定義的資源指標數據的使用量或連接數為參考依據，來制定一個臨界點，一旦超出這個點，HPA就會自動創建出pod副本。
版本：
通過kubectl api-versions可以看到，目前有3個版本：
autoscaling/v1 #只支持通過cpu為參考依據，來改變pod副本數
autoscaling/v2beta1 #支持通過cpu、內存、連接數以及用戶自定義的資源指標數據為參考依據。
autoscaling/v2beta2 #同上，小的變動
查詢：
1 kubectl explain hpa ##默認查詢到的是autoscaling/v1版本 2 3 kubectl explain hpa --api-version=autoscaling/v2beta1 ##如果使用其他版本，可以使用--api-version指明版本
部署HPA：
哪個資源最多幾個最少幾個通過什么判斷伸縮
例如：我有個deployment叫myapp現在只有一個副本數，最多只能8個副本數，當pod的cpu平均利用率超過百分之50或內存平均值超過百分之50時，pod將自動增加副本數以提供服務。
SVC、Deployment資源清單：
1 apiVersion: v1 2 kind: Service 3 metadata: 4 name: svc-hpa 5 namespace: default 6 spec: 7 selector: 8 app: myapp 9 type: NodePort ##注意這里是NodePort，下面壓力測試要用到。 10 ports: 11 - name: http 12 port: 80 13 --- 14 apiVersion: apps/v1 15 kind: Deployment 16 metadata: 17 name: myapp 18 namespace: default 19 spec: 20 replicas: 1 21 selector: 22 matchLabels: 23 app: myapp 24 template: 25 metadata: 26 name: myapp-demo 27 namespace: default 28 labels: 29 app: myapp 30 spec: 31 containers: 32 - name: myapp 33 image: ikubernetes/myapp:v1 34 imagePullPolicy: IfNotPresent 35 ports: 36 - name: http 37 containerPort: 80 38 resources: 39 requests: 40 cpu: 50m 41 memory: 50Mi 42 limits: 43 cpu: 50m 44 memory: 50Mi
HPA資源清單如下：
1 apiVersion: autoscaling/v2beta1 2 kind: HorizontalPodAutoscaler 3 metadata: 4 name: myapp-hpa-v2 5 namespace: default 6 spec: 7 minReplicas: 1 ##至少1個副本 8 maxReplicas: 8 ##最多8個副本 9 scaleTargetRef: 10 apiVersion: apps/v1 11 kind: Deployment 12 name: myapp 13 metrics: 14 - type: Resource 15 resource: 16 name: cpu 17 targetAverageUtilization: 50 ##注意此時是根據使用率，也可以根據使用量：targetAverageValue 18 - type: Resource 19 resource: 20 name: memory 21 targetAverageUtilization: 50 ##注意此時是根據使用率，也可以根據使用量：targetAverageValue
使用ab工具模擬壓力測試：
1 ab -c 1000 -n 5000000 http://192.168.1.103:31727/index.html
等待數分鍾后，查看hpa及pod數量：
1 [root@K8s-master ~]# kubectl get hpa 2 NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE 3 myapp-hpa-v2 Deployment/myapp 5%/50%, 72%/50% 1 8 2 44m 4 [root@K8s-master ~]# kubectl get pods 5 NAME READY STATUS RESTARTS AGE 6 myapp-558db64459-pwzsd 1/1 Running 0 16m 7 myapp-558db64459-x9c4k 1/1 Running 0 23s