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K8s中HPA的原理及分析是怎样的

今天就跟大家聊聊有关K8s中HPA的原理及分析是怎样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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一、介绍

HPA的全称为（Horizontal Pod Autoscaling）它可以根据当前pod资源的使用率（如CPU、磁盘、内存等），进行副本数的动态的扩容与缩容，以便减轻各个pod的压力。
当pod负载达到一定的阈值后，会根据扩缩容的策略生成更多新的pod来分担压力，当pod的使用比较空闲时，在稳定空闲一段时间后，还会自动减少pod的副本数量。

二、HPA的工作原理

k8s中的某个Metrics Server（Heapster或自定义Metrics Server）持续采集所有Pod副本的指标数据。

HPA控制器通过Metrics Server的API（Heapster的API或聚合API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod副本数量。

当目标Pod副本数量与当前副本数量不同时，HPA控制器就访问Pod的副本控制器（Deployment 、RC或者ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量，完成扩缩容操作。

K8s中HPA的原理及分析是怎样的

三、指标的类型

       Master的kube-controller-manager服务持续监测目标Pod的某种性能指标，以计算是否需要调整副本数量。目前k8s支持的指标类型如下。

◎　Pod资源使用率：Pod级别的性能指标，通常是一个比率值，例如CPU使用率。
◎　Pod自定义指标：Pod级别的性能指标，通常是一个数值，例如接收的请求数量。
◎　Object自定义指标或外部自定义指标：通常是一个数值，需要容器应用以某种方式提供，例如通过HTTP URL“/metrics”提供，或者使用外部服务提供的指标采集URL。

       k8s从1.11版本开始，弃用基于Heapster组件完成Pod的CPU使用率采集的机制，全面转向基于Metrics Server完成数据采集。Metrics Server将采集到的Pod性能指标数据通过聚合API（Aggregated API）如metrics.k8s.io、custom.metrics.k8s.io和external.metrics.k8s.io提供给HPA控制器进行查询。关于聚合API和聚合器（API Aggregator）的概念我们后面详细讲解。

四、扩缩容策略

通过伸缩系数判断是否要进行扩容或缩容。

HPA会根据获得的指标数值，应用相应的算法算出一个伸缩系数，此系数是指标的期望值与目前值的比值，如果大于1表示扩容，小于1表示缩容。

容忍度

--horizontal-pod-autoscaler-tolerance：容忍度

它允许一定范围内的使用量的不稳定，现在默认为0.1，这也是出于维护系统稳定性的考虑。

例如，设定HPA调度策略为cpu使用率高于50%触发扩容，那么只有当使用率大于55%或者小于45%才会触发伸缩活动，HPA会尽力把Pod的使用率控制在这个范围之间。

算法

具体的每次扩容或者缩容的多少Pod的算法为: 期望副本数 = ceil[当前副本数 * ( 当前指标 / 期望指标 )]

举个栗子

  • 当前metric值是200m，期望值是100m，那么pod副本数将会翻一倍，因为 比率为 200.0 / 100.0 = 2.0；

  • 如果当前值是50m，我们会将pod副本数减半，因为50.0 / 100.0 == 0.5

  • 如果比率接近1.0，如0.9或1.1（即容忍度是0.1），将不会进行缩放（取决于内置的全局参数容忍度，–horizontal-pod-autoscaler-tolerance，默认值为0.1）。

此外，存在几种Pod异常的情况，如下所述。

◎  Pod正在被删除（设置了删除时间戳）：将不会计入目标Pod副本数量。

◎ Pod的当前指标值无法获得：本次探测不会将这个Pod纳入目标Pod副本数量，后续的探测会被重新纳入计算范围。

◎ 如果指标类型是CPU使用率，则对于正在启动但是还未达到Ready状态的Pod，也暂时不会纳入目标副本数量范围。可以通过kube-controller-manager服务的启动参数--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay设置首次探测Pod是否Ready的延时时间，默认值为30s。另一个启动参数--horizontal-pod-autoscaler-cpuinitialization-period设置首次采集Pod的CPU使用率的延时时间。

注意：

  • 每次最大扩容pod数量不会超过当前副本数量的2倍

  • 如果某些pod的容器没有需要的的资源metrics，自动伸缩将不会根据这些metrics进行伸缩。

  • 如果指定了targetAverageValue 或者 targetAverageUtilization，currentMetricValue是所有目标pod的metric取均值。在检查容忍度和确定最终值之前，会结合参考pod是否就绪、是否丢失metrics。

  • 设置了删除时间戳的所有Pod（即处于关闭状态的Pod）和所有失败的Pod将被丢弃。

冷却和延迟机制

使用HPA管理一组副本时，有可能因为metrics动态变化而导致副本数频繁波动，这种现象叫做 “颠簸”。

想象一种场景：

当pod所需要的CPU负荷过大，从而在创建一个新pod的过程中，系统的CPU使用量可能会同样在有一个攀升的过程。所以，在每一次作出决策后的一段时间内，将不再进行扩展决策。对于扩容而言，这个时间段为3分钟，缩容为5分钟

  • --horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay：这个参数用于告诉autoscaler做完缩容操作后需要等多久才能进行下一次缩容，默认值是5分钟。

  • --horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay：这个参数用于告诉autoscaler做完扩容操作后需要等多久才能进行下一次扩容，默认值是3分钟。

注意：使用者需要知道调整这个参数可能造成的影响。设置得太长，HPA对负载变化的响应也会变长；太短又会导致自动伸缩“颠簸”。

Pod延迟探测机制

如果指标类型是CPU使用率，则对于正在启动但是还未达到Ready状态的Pod，也暂时不会纳入目标副本数量范围。

  • 可以通过kube-controller-manager服务的启动参数--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay设置首次探测Pod是否Ready的延时时间，默认值为30s。

  • 另一个启动参数--horizontal-pod-autoscaler-cpuinitialization-period设置首次采集Pod的CPU使用率的延时时间。

五、HPA获取自定义指标（Custom Metrics）的底层实现（基于Prometheus）

Kubernetes是借助Agrregator APIServer扩展机制来实现Custom Metrics。Custom Metrics APIServer是一个提供查询Metrics指标的API服务（Prometheus的一个适配器），这个服务启动后，kubernetes会暴露一个叫custom.metrics.k8s.io的API，当请求这个URL时，请求通过Custom Metics APIServer去Prometheus里面去查询对应的指标，然后将查询结果按照特定格式返回。

看完上述内容，你们对K8s中HPA的原理及分析是怎样的有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。


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