[k8s] HPA: Horizontal Pod Autoscaling

HPA 是 K8S 的一大利器. 通过 HPA, 我们可以让服务的 pod 数量根据特定指标自动增加或减少, 使得在高峰期有足够的资源服务请求, 在低峰期又可以避免占用过多的资源. 同时, 在 SOA 架构下, 我们也习惯通过 HPA 来避免劳心劳力的为每个微服务计算所需的资源.

HPA 的几个关键参数:

• minReplicas: 允许的最小 pod 数量
• maxReplicas: 允许的最大 pod 数量
• scaleTargetRef: hpa 针对的具体资源, 一般而言是 deployment
• metrics 指定增加 /减少 pod 数量的标准, 常见的以 CPU 使用率来判断是否需要伸缩. K8S 也支持其他指标, 包括用户自定义指标.

以下案例就指定了 demo 的最小 pod 数量为 2, 最大为 8.

spec: maxReplicas: 8 minReplicas: 2 scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: demo targetCPUUtilizationPercentage: 250 

targetCPUUtilizationPercentage 是旧版本 API 中的字段, 指定了所有 pod 的 CPU 平均使用率高于 250% 是进行扩容, 低于 250% 时进行缩容. 当以 CPU 使用率为扩容缩容的标准时, 我们需要注意对应数值是与 usage/request 比较, 而不是 usage/limit. 即分子是实际使用的 CPU 时间, 分母是在 deployment 中申请的 CPU 时间.

HPA 计算所需 pod 数量的公式比较直观: desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )] 在上述案例中, desireMetricValue 为 250. 如果实际 CPU 使用率为 320, 当前 pod 数量为 4, 则 desiredReplicas = ceil[4 * (320/ 250)], 即 5.12 向上取整的结果 6.

在实际计算中, HPA 会额外区分出 unreadyPod, missingPod 和 ignoredPod, 并根据初步计算结果选择忽视某些类型的 pod 指标再次计算, 突出一个稳. 具体逻辑可以参考 calcPlainMetricReplicas, 简单而言:

• missingPod 指没有正确获取到对应 metric 的 pod.
• ignoredPod 指已经或正在被删除的 pod, 和失败的 pod.
• unreadyPod 包含多类情况:
  • 处于 Pending 状态的 Pod.
  • 启动不久且不是 Ready 状态的 Pod.
  • 启动不久且 CPU 信息采集时间和 Ready 时间过近.
  • 启动一段时间, 但是从未 Ready 过的 Pod.

最后需要注意的是, 当开启了 HPA 后, 我们不应该再设置 deployment 的 spec.replicas. 否则, 当你发布时, K8S 会按照 spec.replicas 来计算诸如 rolling update 的步骤, 导致一些非预期的行为. 比如说, spec.replicas 为 6, HPA 的范围为 2 到 25, 当前实际 pod 数量为 20, 则一旦发布, 大概率会出现 14 个以上的 pod 同时被销毁, 导致服务用户请求的资源锐减, 业务出现抖动.