HPA是针对Pod级别的，但是如果集群的资源不够了，那就需要对节点进行扩容了。Cluster Autoscaler是Kubernetes提供的集群节点弹性伸缩组件，可根据Pod调度状态及资源使用情况对集群的节点进行自动扩容缩容。

CCE的集群节点弹性伸缩请参见创建节点伸缩策略。

Cluster Autoscaler工作原理

Cluster Autoscaler（简称CA）的主要流程包括两部分：

• ScaleUp流程： CA会每隔15s检查一次所有不可调度的Pod，根据用户设置的策略，选择出一个符合要求的节点组进行扩容。
  
• ScaleDown流程：CA每隔10s会扫描一次所有的Node，如果该Node上所有的Pod Requests少于用户定义的缩容百分比时，CA会模拟将该节点上的Pod是否能迁移到其他节点，如果可以的话，当满足不被需要的时间窗以后，该节点就会被移除。
  

如上所述，当集群节点处于一段时间空闲状态时（默认10min），会触发集群缩容操作。

当节点存在以下几种状态的pod时，不可缩容：

1.        节点上的pod有设置PodDisruptionBudget，当移除pod不满足对应条件时，节点不会缩容。

2.        节点上的pod设置本地存储时，节点不会缩容。

3.        节点上的pod由于一些限制，如亲和、反亲和或者taints等，无法调度到其他节点，节点不会缩容。

4.        节点上的pod拥有"cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict": "false"这个annotations时，节点不缩容。

5.        节点上存在kube-system namespace下的Pod（除kube-system daemonset创建的Pod），节点不缩容。

6.        节点上有非controller（deployment/replica set/job/stateful set）创建的Pod，节点不缩容。

Cluster AutoScaler架构

Cluster AutoScaler架构如下图所示，主要由以下几个核心模块组成：

说明如下：

• Estimator： 负责扩容场景下，评估满足当前不可调度Pod时，每个节点池需要扩容的节点数量。
  
• Simulator： 负责缩容场景下，找到满足缩容条件的节点。
  
• Expander： 负责在扩容场景下，根据用户设置的不同的策略来，从Estimator选出的节点池中，选出一个最佳的选择。当前Expander有多种策略：
  

−          Random： 随机选择一个节点池，如果用户没有设置的话，默认是Random。

−          most-Pods： 选择此次扩容后能满足调度最多Pod的节点池，如果有相同的，再随机选择一个。

−          least-waste： 选择此次扩容完成后，具有最小浪费的CPU或者Mem资源的节点池。

−          price： 选择此次扩容所需节点金额最小的节点池。

−          priority： 根据用户自定义的权重，选择权重最高的节点池。

当前CCE提供除Price以外的所有的策略，当前CCE插件默认使用least-waste策略。