在 Kubernetes (K8S) 中，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 控制器是实现弹性伸缩的重要组件之一。HPA 控制器通过监控集群中的 CPU 和内存使用情况，自动增加或减少 Pod 的数量，以确保集群资源的充分利用和优化。在 K8S 中，HPA 控制器的应用可以大大简化集群的自动伸缩管理，并为应用程序提供更好的弹性和可用性。

本文以正在使用的 k8s 1.19.16 版本为例，对 hpa 弹性伸缩进行实践和验证。

hpa 版本

在 k8s-1.19.16 版本中，hpa 一共有三个版本，其中首选版本为 v1。

v1 版本的 HPA 只支持一种指标 —— CPU。传统意义上，弹性伸缩最少也会支持 CPU 与 Memory 两种指标，为什么在 Kubernetes 中只放开了 CPU 呢？其实最早的 HPA 是计划同时支持这两种指标的，但是实际的开发测试中发现：内存不是一个非常好的弹性伸缩判断条件。因为和 CPU不 同，很多内存型的应用，并不会因为 HPA 弹出新的容器而带来内存的快速回收，很多应用的内存都要交给语言层面的 VM 进行管理，也就是说，内存的回收是由 VM 的 GC 来决定的。这就有可能因为 GC 时间的差异导致 HPA 在不恰当的时间点震荡，因此在 v1 的版本中，HPA 就只支持了 CPU 这一种指标。

应用部署

部署 deployment

首先在 k8s 集群中部署一个 deployment 目标资源。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dp12
  namespace: default
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      jupiter.app.service: dp10
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 3
      maxUnavailable: 0
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        jupiter.app.service: dp10
    spec:
      containers:
      - image: hello-app:1.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: container01
        # 设定较小的容器配额，这样进行压测时，可以较容易观察到自动扩缩容的过程
        resources:
          limits:
            cpu: 70m
            memory: 500Mi
          requests:
            cpu: 10m
            memory: 100Mi
      dnsPolicy: ClusterFirst
      nodeName: <nodeName>
      restartPolicy: Always

部署 service+ingress

还需要部署 Service 和 Ingress 资源，这样我们就可以在集群外，通过压测工具对部署的 deployment 资源进行压测。

# Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: dp12-svc
  namespace: default
spec:
  ports:
  - port: 8080
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
  selector:
    jupiter.app.service: dp10
  type: ClusterIP
 
---
# ingress
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: nginx
  name: newtest
  namespace: default
spec:
  rules:
  - host: dp12.hpa.com
    http:
      paths:
      - backend:
          serviceName: dp12-svc
          servicePort: 8080
        path: /
        pathType: ImplementationSpecific

上述资源部署完成后，测试是否可以通过 ingress 路由访问压测资源。确保测试成功后再进行后续的步骤。

压测和弹性伸缩

安装压测工具

需要先安装命令行压测工具，这里我选用的是 http_load 

wget acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz
tar -xvzf http_load-12mar2006.tar.gz
make && make install
# 如果 make 命令失败，可能是未安装 gcc，可以通过 yum install gcc 命令安装。

准备 url 文件 test-url.txt，内容如下。当然也可以按需增加 url 内容：

dp12.hpa.com/
dp12.hpa.com/1
dp12.hpa.com/2
dp12.hpa.com/abc

创建 hpa 弹性伸缩

创建弹性伸缩 hpa 资源，当 deployment 工作负载 cpu 使用率超过 50%时，就进行弹性扩容，最大扩容数量为 10 个副本数；

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: h3
  namespace: default
spec:
  maxReplicas: 10
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: dp12
  # 当 cpu 资源利用率超过 50%，就会进行弹性扩容；
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

执行压测

执行压测压测，并观察 hpa 状态和 pod 变化：

# 以每秒 500 次请求的速率，向 test-url.txt 文件中的域名发起请求，持续事件 100秒；
http_load -rate 500 -seconds 100 test-url.txt

可以看到，随着压测进行，目标工作负载 cpu 使用量不断攀升，deploy 副本数也不断增加。

一段时间压测停止后，cpu 使用率下降，pod 陆续终止被回收。