什么是 HPA？

• Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler） 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量。 除了 CPU 利用率，也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标 来执行自动扩缩。 Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象，比如 DaemonSet。「VPA 可以默认放弃，如果还有对外服务如果只能垂直升，那写的都是啥？」
  Horizontal Pod Autoscaler

实现原理

• Pod 由控制器 kube-controller-manager 周期性的进行管理，每个周期按照 HorizontalPodAutoscaler 给到的指标确认利用率/度量值后与设置好的target对比后，将会进行资源利用率/原始数计算后给到扩容比例
  • --horizontal-pod-autoscaler-sync-period: 默认 30s HPA 审核应用使用资源情况或自定义指标的频率
  • --horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay: 默认 5m0s 缩容操作完成后，HPA 必须等待多长时间才能进行另外一次缩容操作
  • --horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay: 默认 3m0s 扩容操作完成后，HPA 必须等待多长时间才能进行另外一次扩容操作

• 需要注意如果是自定义度量值的话就是纯数字的对比了，不是百分比了。

  
  期望副本数 = ceil[(当前指标 / 期望指标) * 当前副本数]
• TargetUtilization 和 Target 的为目标利用率和目标利用值（平均值或总量值）
• 设置 Cpu 利用率为 40% 假设存在一个叫 A 的 Deployment，包含 3 个 Pod，每个副本的 Request 值是 1 核，当前获取的每个 Pod 的 Cpu 使用值为 0.5，0.8，0.7，则当前 Pod 的总 Cpu 利用率 x=(0.5+0.7+0.8)/(3 * 1)=66.7%；根据上面公式 targetPods=(66.7%)/(40%)*3=5
• 以网络接收字节数 Receive_bytes_total 为指标计算, 目标平均值 targetAverageValue 为 100，假设存在一个叫 A 的 Deployment，包含 3个 Pod，当前获取的每个 Pod 的 Receive_bytes_total 使用值为120，150，20，则当前 Pod 的 Receive_bytes_total 总平均使用值 x = (130+150+200)/3 = 160，根据上面公式 TargetPods = (160/100)*3 = 5
• Package podautoscaler
• podautoscaler > replica_calculator.go 「整不明白先看 replica_calculator_test.go」
• 核心方法
  • GetObjectMetricReplicas
  • GetObjectPerPodMetricReplicas
  • GetExternalMetricReplicas
  • GetExternalPerPodMetricReplicas

• HPA GitHub Readme

优雅使用

• AliyunContainerService/kubernetes-cronhpa-controller: 一款面向 Pod 水平定时伸缩场景的 CRD Controller，很好的解决了 HPA 启动 Pod 需要时间的问题
• Custom Metrics: 自定义指标场景

价值

• 成本：配合 Cluster Autoscaling + CronHpa/Custom Hpa 「我厂已有大佬实现，麻烦收下膝盖！！！」，可以非常好的控制成本，老省钱了「降本提效」
• 稳定性：发挥监控数据的价值提前自动化的扩容好服务 「好美 好美」
• 效率：无研发介入、无 infra 介入，全自动「真香」