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Pod 水平自动扩缩

Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler） 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 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。

Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。 控制器会周期性地调整副本控制器或 Deployment 中的副本数量，以使得类似 Pod 平均 CPU 利用率、平均内存利用率这类观测到的度量值与用户所设定的目标值匹配。

Pod 水平自动扩缩工作机制

水平自动扩缩示意图

Pod 水平自动扩缩器的实现是一个控制回路，由控制器管理器的 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 参数指定周期（默认值为 15 秒）。

每个周期内，控制器管理器根据每个 HorizontalPodAutoscaler 定义中指定的指标查询资源利用率。 控制器管理器可以从资源度量指标 API（按 Pod 统计的资源用量）和自定义度量指标 API（其他指标）获取度量值。

  • 对于按 Pod 统计的资源指标（如 CPU），控制器从资源指标 API 中获取每一个 HorizontalPodAutoscaler 指定的 Pod 的度量值，如果设置了目标使用率， 控制器获取每个 Pod 中的容器资源使用情况，并计算资源使用率。 如果设置了 target 值，将直接使用原始数据（不再计算百分比）。 接下来，控制器根据平均的资源使用率或原始值计算出扩缩的比例，进而计算出目标副本数。

    需要注意的是，如果 Pod 某些容器不支持资源采集，那么控制器将不会使用该 Pod 的 CPU 使用率。 下面的算法细节章节将会介绍详细的算法。

  • 如果 Pod 使用自定义指示，控制器机制与资源指标类似，区别在于自定义指标只使用 原始值，而不是使用率。
  • 如果 Pod 使用对象指标和外部指标（每个指标描述一个对象信息）。 这个指标将直接根据目标设定值相比较，并生成一个上面提到的扩缩比例。 在 autoscaling/v2beta2 版本 API 中，这个指标也可以根据 Pod 数量平分后再计算。

通常情况下，控制器将从一系列的聚合 API（metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io 和 external.metrics.k8s.io）中获取度量值。 metrics.k8s.io API 通常由 Metrics 服务器（需要额外启动）提供。 可以从 metrics-server 获取更多信息。 另外，控制器也可以直接从 Heapster 获取指标。

关于指标 API 更多信息，请参考度量值指标 API 的支持。

自动扩缩控制器使用 scale 子资源访问相应可支持扩缩的控制器（如副本控制器、 Deployment 和 ReplicaSet）。 scale 是一个可以动态设定副本数量和检查当前状态的接口。 关于 scale 子资源的更多信息，请参考这里.

算法细节

从最基本的角度来看，Pod 水平自动扩缩控制器根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例。

期望副本数 = ceil[当前副本数 * (当前指标 / 期望指标)]

例如，当前度量值为 200m，目标设定值为 100m，那么由于 200.0/100.0 == 2.0， 副本数量将会翻倍。 如果当前指标为 50m，副本数量将会减半，因为50.0/100.0 == 0.5。 如果计算出的扩缩比例接近 1.0 （根据--horizontal-pod-autoscaler-tolerance 参数全局配置的容忍值，默认为 0.1）， 将会放弃本次扩缩。

如果 HorizontalPodAutoscaler 指定的是 targetAverageValue 或 targetAverageUtilization， 那么将会把指定 Pod 度量值的平均值做为 currentMetricValue。 然而，在检查容忍度和决定最终扩缩值前，我们仍然会把那些无法获取指标的 Pod 统计进去。

所有被标记了删除时间戳（Pod 正在关闭过程中）的 Pod 和失败的 Pod 都会被忽略。

如果某个 Pod 缺失度量值，它将会被搁置，只在最终确定扩缩数量时再考虑。

当使用 CPU 指标来扩缩时，任何还未就绪（例如还在初始化）状态的 Pod 或 最近的指标 度量值采集于就绪状态前的 Pod，该 Pod 也会被搁置。

由于受技术限制，Pod 水平扩缩控制器无法准确的知道 Pod 什么时候就绪， 也就无法决定是否暂时搁置该 Pod。 --horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay 参数（默认为 30s）用于设置 Pod 准备时间， 在此时间内的 Pod 统统被认为未就绪。 --horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period 参数（默认为5分钟） 用于设置 Pod 的初始化时间， 在此时间内的 Pod，CPU 资源度量值将不会被采纳。

在排除掉被搁置的 Pod 后，扩缩比例就会根据 currentMetricValue/desiredMetricValue 计算出来。

如果缺失任何的度量值，我们会更保守地重新计算平均值， 在需要缩小时假设这些 Pod 消耗了目标值的 100%， 在需要放大时假设这些 Pod 消耗了 0% 目标值。 这可以在一定程度上抑制扩缩的幅度。

此外，如果存在任何尚未就绪的 Pod，我们可以在不考虑遗漏指标或尚未就绪的 Pod 的情况下进行扩缩， 我们保守地假设尚未就绪的 Pod 消耗了期望指标的 0%，从而进一步降低了扩缩的幅度。

在扩缩方向（缩小或放大）确定后，我们会把未就绪的 Pod 和缺少指标的 Pod 考虑进来再次计算使用率。 如果新的比率与扩缩方向相反，或者在容忍范围内，则跳过扩缩。 否则，我们使用新的扩缩比例。

注意，平均利用率的原始值会通过 HorizontalPodAutoscaler 的状态体现（ 即使使用了新的使用率，也不考虑未就绪 Pod 和 缺少指标的 Pod)。

如果创建 HorizontalPodAutoscaler 时指定了多个指标， 那么会按照每个指标分别计算扩缩副本数，取最大值进行扩缩。 如果任何一个指标无法顺利地计算出扩缩副本数（比如，通过 API 获取指标时出错）， 并且可获取的指标建议缩容，那么本次扩缩会被跳过。 这表示，如果一个或多个指标给出的 desiredReplicas 值大于当前值，HPA 仍然能实现扩容。

最后，在 HPA 控制器执行扩缩操作之前，会记录扩缩建议信息。 控制器会在操作时间窗口中考虑所有的建议信息，并从中选择得分最高的建议。 这个值可通过 kube-controller-manager 服务的启动参数 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 进行配置， 默认值为 5 分钟。 这个配置可以让系统更为平滑地进行缩容操作，从而消除短时间内指标值快速波动产生的影响。

API 对象

HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源。 在当前稳定版本（autoscaling/v1）中只支持基于 CPU 指标的扩缩。

API 的 beta 版本（autoscaling/v2beta2）引入了基于内存和自定义指标的扩缩。 在 autoscaling/v2beta2 版本中新引入的字段在 autoscaling/v1 版本中以注解 的形式得以保留。

创建 HorizontalPodAutoscaler 对象时，需要确保所给的名称是一个合法的 DNS 子域名。 有关 API 对象的更多信息，请查阅 HorizontalPodAutoscaler 对象设计文档。

kubectl 对 Horizontal Pod Autoscaler 的支持

与其他 API 资源类似，kubectl 以标准方式支持 HPA。 我们可以通过 kubectl create 命令创建一个 HPA 对象， 通过 kubectl get hpa 命令来获取所有 HPA 对象， 通过 kubectl describe hpa 命令来查看 HPA 对象的详细信息。 最后，可以使用 kubectl delete hpa 命令删除对象。

此外，还有个简便的命令 kubectl autoscale 来创建 HPA 对象。 例如，命令 kubectl autoscale rs foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80 将会为名 为 foo 的 ReplicationSet 创建一个 HPA 对象， 目标 CPU 使用率为 80%，副本数量配置为 2 到 5 之间。

滚动升级时扩缩

Kubernetes 允许你在 Deployment 上执行滚动更新。在这种情况下，Deployment 为你管理下层的 ReplicaSet。 当你为一个 Deployment 配置自动扩缩时，你要为每个 Deployment 绑定一个 HorizontalPodAutoscaler。 HorizontalPodAutoscaler 管理 Deployment 的 replicas 字段。 Deployment Controller 负责设置下层 ReplicaSet 的 replicas 字段， 以便确保在上线及后续过程副本个数合适。

如果你对一个副本个数被自动扩缩的 StatefulSet 执行滚动更新， 该 StatefulSet 会直接管理它的 Pod 集合 （不存在类似 ReplicaSet 这样的中间资源）。

冷却/延迟支持

当使用 Horizontal Pod Autoscaler 管理一组副本扩缩时， 有可能因为指标动态的变化造成副本数量频繁的变化，有时这被称为 抖动（Thrashing）。

从 v1.6 版本起，集群操作员可以调节某些 kube-controller-manager 的全局参数来 缓解这个问题。

从 v1.12 开始，算法调整后，扩容操作时的延迟就不必设置了。

  • --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization: 设置缩容冷却时间窗口长度。 水平 Pod 扩缩器能够记住过去建议的负载规模，并仅对此时间窗口内的最大规模执行操作。 默认值是 5 分钟（5m0s）。

对资源指标的支持

HPA 的任何目标资源都可以基于其中的 Pods 的资源用量来实现扩缩。 在定义 Pod 规约时，类似 cpu 和 memory 这类资源请求必须被设定。 这些设定值被用来确定资源利用量并被 HPA 控制器用来对目标资源完成扩缩操作。 要使用基于资源利用率的扩缩，可以像下面这样指定一个指标源：

type: Resource
resource:
  name: cpu
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 60

基于这一指标设定，HPA 控制器会维持扩缩目标中的 Pods 的平均资源利用率在 60%。 利用率是 Pod 的当前资源用量与其请求值之间的比值。关于如何计算利用率以及如何计算平均值 的细节可参考算法小节。

容器资源指标

FEATURE STATE: Kubernetes v1.20 [alpha]

HorizontalPodAutoscaler 也支持容器指标源，这时 HPA 可以跟踪记录一组 Pods 中各个容器的 资源用量，进而触发扩缩目标对象的操作。 容器资源指标的支持使得你可以为特定 Pod 中最重要的容器配置规模缩放阈值。 例如，如果你有一个 Web 应用和一个执行日志操作的边车容器，你可以基于 Web 应用的 资源用量来执行扩缩，忽略边车容器的存在及其资源用量。

如果你更改缩放目标对象，令其使用新的、包含一组不同的容器的 Pod 规约，你就需要 修改 HPA 的规约才能基于新添加的容器来执行规模扩缩操作。 如果指标源中指定的容器不存在或者仅存在于部分 Pods 中，那么这些 Pods 会被忽略， HPA 会重新计算资源用量值。参阅算法小节进一步了解计算细节。 要使用容器资源用量来完成自动扩缩，可以像下面这样定义指标源：

type: ContainerResource
containerResource:
  name: cpu
  container: application
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 60

在上面的例子中，HPA 控制器会对目标对象执行扩缩操作以确保所有 Pods 中 application 容器的平均 CPU 用量为 60%。

多指标支持

Kubernetes 1.6 开始支持基于多个度量值进行扩缩。 你可以使用 autoscaling/v2beta2 API 来为 Horizontal Pod Autoscaler 指定多个指标。 Horizontal Pod Autoscaler 会根据每个指标计算，并生成一个扩缩建议。 幅度最大的扩缩建议会被采纳。

自定义指标支持

自 Kubernetes 1.6 起，Horizontal Pod Autoscaler 支持使用自定义指标。 你可以使用 autoscaling/v2beta2 API 为 Horizontal Pod Autoscaler 指定用户自定义指标。 Kubernetes 会通过用户自定义指标 API 来获取相应的指标。

关于指标 API 的要求，请参阅对 Metrics API 的支持。

对 Metrics API 的支持

默认情况下，HorizontalPodAutoscaler 控制器会从一系列的 API 中检索度量值。 集群管理员需要确保下述条件，以保证 HPA 控制器能够访问这些 API：

  • 启用了 API 聚合层

  • 相应的 API 已注册：

    • 对于资源指标，将使用 metrics.k8s.io API，一般由 metrics-server 提供。 它可以作为集群插件启动。

    • 对于自定义指标，将使用 custom.metrics.k8s.io API。 它由其他度量指标方案厂商的“适配器（Adapter）” API 服务器提供。 确认你的指标流水线，或者查看已知方案列表。 如果你想自己编写，请从 boilerplate开始。

    • 对于外部指标，将使用 external.metrics.k8s.io API。可能由上面的自定义指标适配器提供。

  • --horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients 参数设置为 true 或者不设置。 如果设置为 false，则会切换到基于 Heapster 的自动扩缩，这个特性已经被弃用了。

关于指标来源以及其区别的更多信息，请参阅相关的设计文档， the HPA V2、 custom.metrics.k8s.io 和 external.metrics.k8s.io。

关于如何使用它们的示例，请参考 使用自定义指标的教程 和使用外部指标的教程。

支持可配置的扩缩

从 v1.18 开始，v2beta2 API 允许通过 HPA 的 behavior 字段配置扩缩行为。 在 behavior 字段中的 scaleUp 和 scaleDown 分别指定扩容和缩容行为。 可以两个方向指定一个稳定窗口，以防止扩缩目标中副本数量的波动。 类似地，指定扩缩策略可以控制扩缩时副本数的变化率。

扩缩策略

在 spec 字段的 behavior 部分可以指定一个或多个扩缩策略。 当指定多个策略时，默认选择允许更改最多的策略。 下面的例子展示了缩容时的行为:

behavior:
  scaleDown:
    policies:
    - type: Pods
      value: 4
      periodSeconds: 60
    - type: Percent
      value: 10
      periodSeconds: 60

periodSeconds 表示在过去的多长时间内要求策略值为真。 第一个策略（Pods）允许在一分钟内最多缩容 4 个副本。第二个策略（Percent） 允许在一分钟内最多缩容当前副本个数的百分之十。

由于默认情况下会选择容许更大程度作出变更的策略，只有 Pod 副本数大于 40 时， 第二个策略才会被采用。如果副本数为 40 或者更少，则应用第一个策略。 例如，如果有 80 个副本，并且目标必须缩小到 10 个副本，那么在第一步中将减少 8 个副本。 在下一轮迭代中，当副本的数量为 72 时，10% 的 Pod 数为 7.2，但是这个数字向上取整为 8。 在 autoscaler 控制器的每个循环中，将根据当前副本的数量重新计算要更改的 Pod 数量。 当副本数量低于 40 时，应用第一个策略（Pods），一次减少 4 个副本。

可以指定扩缩方向的 selectPolicy 字段来更改策略选择。 通过设置 Min 的值，它将选择副本数变化最小的策略。 将该值设置为 Disabled 将完全禁用该方向的缩放。

稳定窗口

当用于扩缩的指标持续抖动时，使用稳定窗口来限制副本数上下振动。 自动扩缩算法使用稳定窗口来考虑过去计算的期望状态，以防止扩缩。 在下面的例子中，稳定化窗口被指定为 scaleDown。

scaleDown:
  stabilizationWindowSeconds: 300

当指标显示目标应该缩容时，自动扩缩算法查看之前计算的期望状态，并使用指定时间间隔内的最大值。 在上面的例子中，过去 5 分钟的所有期望状态都会被考虑。

默认行为

要使用自定义扩缩，不必指定所有字段。 只有需要自定义的字段才需要指定。 这些自定义值与默认值合并。 默认值与 HPA 算法中的现有行为匹配。

behavior:
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 300
    policies:
    - type: Percent
      value: 100
      periodSeconds: 15
  scaleUp:
    stabilizationWindowSeconds: 0
    policies:
    - type: Percent
      value: 100
      periodSeconds: 15
    - type: Pods
      value: 4
      periodSeconds: 15
    selectPolicy: Max

用于缩小稳定窗口的时间为 300 秒(或是 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 参数设定值)。 只有一种缩容的策略，允许 100% 删除当前运行的副本，这意味着扩缩目标可以缩小到允许的最小副本数。 对于扩容，没有稳定窗口。当指标显示目标应该扩容时，目标会立即扩容。 这里有两种策略，每 15 秒添加 4 个 Pod 或 100% 当前运行的副本数，直到 HPA 达到稳定状态。

示例：更改缩容稳定窗口

将下面的 behavior 配置添加到 HPA 中，可提供一个 1 分钟的自定义缩容稳定窗口：

behavior:
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 60

示例：限制缩容速率

将下面的 behavior 配置添加到 HPA 中，可限制 Pod 被 HPA 删除速率为每分钟 10%：

behavior:
  scaleDown:
    policies:
    - type: Percent
      value: 10
      periodSeconds: 60

为了确保每分钟删除的 Pod 数不超过 5 个，可以添加第二个缩容策略，大小固定为 5， 并将 selectPolicy 设置为最小值。 将 selectPolicy 设置为 Min 意味着 autoscaler 会选择影响 Pod 数量最小的策略:

behavior:
  scaleDown:
    policies:
    - type: Percent
      value: 10
      periodSeconds: 60
    - type: Pods
      value: 5
      periodSeconds: 60
    selectPolicy: Min

示例：禁用缩容

selectPolicy 的值 Disabled 会关闭对给定方向的缩容。 因此使用以下策略，将会阻止缩容：

behavior:
  scaleDown:
    selectPolicy: Disabled

隐式维护状态禁用

你可以在不必更改 HPA 配置的情况下隐式地为某个目标禁用 HPA。 如果此目标的期望副本个数被设置为 0，而 HPA 的最小副本个数大于 0， 则 HPA 会停止调整目标（并将其自身的 ScalingActive 状况设置为 false）， 直到你通过手动调整目标的期望副本个数或 HPA 的最小副本个数来重新激活。

接下来

最后修改 August 18, 2021 at 2:53 PM PST : translation for the run-app section (742e7d7ee4)