K8S HPA（Horizontal Pod Autoscaler）介绍

0x00 HPA基本介绍

Kubernetes 中的 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 控制器就向 Pod 的副本控制器（Deployment、RC 或 ReplicaSet）发起 scale 操作，调整 Pod 的副本数量，完成扩缩容操作。

在弹性伸缩中，冷却周期是不能逃避的一个话题， 由于评估的度量标准是动态特性，副本的数量可能会不断波动。有时被称为颠簸， 所以在每次做出扩容缩容后，冷却时间是多少。

HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：Pod个数自动扩/缩容。在 HPA 中，默认的扩容冷却周期是 3 分钟，缩容冷却周期是 5 分钟。可以通过调整kube-controller-manager组件启动参数设置冷却时间：

- --horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay ：扩容冷却
- --horizontal-pod-autoscaler-upscale-delay ：缩容冷却

0x02 HPA各个版本的区别

目前 HPA 已经支持了 autoscaling/v1、autoscaling/v2beta1和autoscaling/v2beta2 三个大版本 。大多数人比较熟悉是autoscaling/v1，这个版本只支持CPU一个指标的弹性伸缩。

而autoscaling/v2beta1增加了支持自定义指标，autoscaling/v2beta2又额外增加了外部指标支持。产生这些变化不得不提的是Kubernetes社区对监控与监控指标的认识与转变。从早期Heapster到Metrics Server再到将指标边界进行划分，一直在丰富监控生态。

v1版本示例：

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

v2beta2版本示例：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: packets-per-second
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 1k
  - type: Object
    object:
      metric:
        name: requests-per-second
      describedObject:
        apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
        kind: Ingress
        name: main-route
      target:
        type: Value
        value: 10k
  - type: External
    external:
      metric:
        name: queue_messages_ready
        selector: "queue=worker_tasks"
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 30