一、什么是HPA？
HPA（Horizontal Pod Autoscaler，水平Pod自動伸縮器）可根據觀察到的CPU、內存使用率或自定義度量標准來自動擴展或縮容Pod的數量。HPA不適用於無法縮放的對象，比如DaemonSet
HPA控制器會定期調整RC或Deployment的副本數，以使觀察到的平均CPU利用率與用戶指定的目標相匹配
HPA需要metrics-server（項目地址：https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server）獲取度量指標，由於在高可用集群安裝中已經安裝了metrics-server，所以本節的實踐部分無須再次安裝
二、HPA原理
2.1、為什么要使用HPA
在生產環境中，總會有一些意想不到的事情發生，比如公司網站流量突然升高，此時之前創建的Pod已不足以撐住所有的訪問，而運維人員也不可能24小時守着業務服務，這時就可以通過配置HPA，實現負載過高的情況下自動擴容Pod副本數以分攤高並發的流量，當流量恢復正常后，HPA會自動縮減Pod的數量
2.2、HPA中一些細節的處理
噪聲處理：
通過上面的公式可以發現，Target的數目很大程度上會影響最終的結果，而在Kubernetes中，無論是變更或者升級，都更傾向於使用Recreate而不是Restart的方式進行處理。這就導致了在Deployment的生命周期中，可能會出現某一個時間，Target會由於計算了Starting或者Stopping的的Pod而變得很大。這就會給HPA的計算帶來非常大的噪聲，在HPA Controller的計算中，如果發現當前的對象存在Starting或者Stopping的Pod會直接跳過當前的計算周期，等待狀態都變為Running再進行計算。
冷卻周期：
在彈性伸縮中，冷卻周期是不能逃避的一個話題，很多時候我們期望快速彈出與快速回收，而另一方面，我們又不希望集群震盪，所以一個彈性伸縮活動冷卻周期的具體數值是多少，一直被開發者所挑戰。在HPA中，默認的擴容冷卻周期是3分鍾，縮容冷卻周期是5分鍾。
邊界值計算：
我們回到剛才的計算公式，第一次我們算出需要彈出的容器數目是5，此時擴容后整體的負載是42%，但是我們似乎忽略了一個問題，一個全新的Pod啟動會不會自己就占用了部分資源？此外，8%的緩沖區是否就能夠緩解整體的負載情況，要知道當一次彈性擴容完成后，下一次擴容要最少等待3分鍾才可以繼續擴容。為了解決這些問題，HPA引入了邊界值△，目前在計算邊界條件時，會自動加入10%的緩沖，這也是為什么在剛才的例子中最終的計算結果為6的原因
2.3、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
HPA通過定期（定期輪詢的時間通過–horizontal-pod-autoscaler-sync-period選項來設置，默認的時間為30秒）通過Status.PodSelector來查詢pods的狀態，獲得pod的CPU使用率。然后，通過現有pods的CPU使用率的平均值（計算方式是最近的pod使用量（最近一分鍾的平均值，從metrics-serve中獲得）
除以設定的每個Pod的CPU使用率限額）跟目標使用率進行比較，並且在擴容時，還要遵循預先設定的副本數限制：MinReplicas <= Replicas <= MaxReplicas。
計算擴容后Pod的個數：sum(最近一分鍾內某個Pod的CPU使用率/量的平均值)/CPU使用上限的整數+1
流程
1、創建HPA資源，設定目標CPU使用率限額，以及最大、最小實例數
2、收集一組中（PodSelector）每個Pod最近一分鍾內的CPU使用率，並計算平均值
3、讀取HPA中設定的CPU使用限額
4、計算：平均值之和/限額，求出目標調整的實例個數
5、目標調整的實例數不能超過1中設定的最大、最小實例數，如果沒有超過，則擴容；超過，則擴容至最大的實例個數
6、回到2，不斷循環
三、實現一個Web服務器的自動伸縮特性
使HPA生效前提：
必須定義 requests參數，必須安裝metrics-server
# 1、運行hpa資源，名稱為php-apache，並設置請求CPU的資源為200m並暴露一個80端口
[root@k8s-master01 ~]# kubectl run php-apache --image=mirrorgooglecontainers/hpa-example --requests=cpu=200m --expose --port=80
service/php-apache created
pod/php-apache created
# 2、當hpa資源的deployment資源對象的CPU使用率達到20%時，就進行擴容，最多可以擴容到5個
[root@k8s-master01 ~]# kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=20 --min=1 --max=5
# 3、確定當前的pod正常運行
[root@master ~]# kubectl get pod | grep php-apa
php-apache-867f97c8cb-9mpd6 1/1 Running 0 44m
模擬消耗php-apache的資源，並驗證pod是否會自動擴容與縮容
# 新開啟多個終端（也可使用node節點），對php-apache的pod進行死循環請求，如下（如果你的系統資源比較充足，可以選擇開啟多個終端，對pod進行死循環請求
while true; do wget -q -O- 10.97.45.108; done
# 然后查看數量
[root@master ~]# kubectl get pod
# 當停止死循環請求后，也並不會立即減少pod數量，會等一段時間后減少pod數量，防止流量再次激增。
# 至此，HPA實現pod副本數量的自動擴容與縮容就實現了。