水平自动扩展

Horizontal Pod Autoscaling仅适用于 Deployment 和 ReplicaSet ，在v1版本中仅支持根据 Pod的CPU利用率 扩缩容，在v1alpha版本中，支持根据 内存 和 用户自定义的metric 扩缩容

Horizontal Pod Autoscaling由API server和controller共同实现

在不同版本的API中，HPA autoscale时可以根据以下指标来判断：

• autoscaling/v1
  • CPU
• autoscaling/v1alpha1
  • 内存
  • 自定义metrics
    • kubernetes1.6起支持自定义metrics，但是必须在 kube-controller-manager 中配置如下两项：
      • –horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients =true

      • –api-server 指向kube-aggregator

        也可以使用heapster来实现，通过在启动heapster的时候指定--api-server=true
        

• 多种metrics组合：HPA会根据每个metric的值计算出scale的值，并将最大的那个值作为扩容的最终结果　

在不同版本的API中，HPA autoscale时可以根据以下指标来判断：

• autoscaling/v1
  • CPU
• autoscaling/v1alpha1
  • 内存
  • 自定义metrics
    • kubernetes1.6起支持自定义metrics，但是必须在 kube-controller-manager 中配置如下两项：
      • –horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients =true

      • –api-server 指向kube-aggregator

        也可以使用heapster来实现，通过在启动heapster的时候指定--api-server=true
        

• 多种metrics组合：HPA会根据每个metric的值计算出scale的值，并将最大的那个值作为扩容的最终结果　

Horizontal Pod Autoscaling作为API resource也可以像Pod、Deployment一样使用kubeclt命令管理，使用方法跟它们一样，资源名称为 hpa

$ kubectl create hpa
$ kubectl get hpa
$ kubectl describe hpa
$ kubectl delete hpa

有一点不同的是，可以直接使用 kubectl autoscale 通过命令行的方式创建Horizontal Pod Autoscaler：

kubectl autoscale (-f FILENAME | TYPE NAME | TYPE/NAME) [--min=MINPODS] --max=MAXPODS
[--cpu-percent=CPU] [flags] [options]

例如：

kubectl autoscale deployment foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80

为Deployment foo创建 一个autoscaler，当Pod的CPU利用率达到80%的时候，RC的replica数在2到5之间

• 如果为ReplicaSet创建HPA的话，无法使用rolling update
• 对于Deployment来说是可以的，因为Deployment在执行rolling update的时候会自动创建新的ReplicationController

利用 Horizontal Pod Autoscaling，kubernetes 能够根据 监测到 的 CPU 利用率 （或者在 alpha 版本中支持的应用提供的 metric） 自动的扩容 replication controller ， deployment 和 replica set 。Horizontal Pod Autoscaler 作为 kubernetes API resource 和 controller 的实现：

• Resource: 确定 controller 的行为
• Controller: 会根据监测到用户指定的目标的 CPU 利用率周期性得调整 replication controller 或 deployment 的 replica 数量

1. Horizontal Pod Autoscaler 由一个 控制循环 实现，循环周期由 controller manager 中的 –horizontal-pod-autoscaler-sync-period 标志指定（默认是 30 秒）
2. 在每个周期内， controller manager 会 查询 HorizontalPodAutoscaler 中定义的 metric 的资源利用率。Controller manager从下面获取 metric :
   • 从 resource metric API（每个 pod 的 resource metric）
   • 或者自定义 metric API（所有的metric）中

3. 如果 设置 了 目标利用率 ，controller 计算利用的值与每个 Pod 的容器里的 resource request 值的百分比。如果 设置 了 目标原始值 ，将直接使用该原始 metric 值

   请注意，如果某些 Pod 的容器没有设置相关的 resource request ，则不会定义 Pod 的 CPU 利用率，并且 Aucoscaler 也不会对该 metric 采取任何操作
   
   对于每个 Pod 自定义的 metric，controller 功能类似于每个 Pod 的 resource metric，只是它使用原始值而不是利用率值
   
   对于 object metric，获取单个度量（描述有问题的对象），并与目标值进行比较，以产生如上所述的比率
   

4. controller 计算所有目标 Pod 的利用率或原始值（取决于所指定的目标类型）的 平均值 ，产生一个用于缩放所需 replica 数量的比率
5. HorizontalPodAutoscaler 控制器可以以两种不同的方式获取 metric ：直接的 Heapster 访问和 REST 客户端 访问

   • 当使用直接的 Heapster 访问时，HorizontalPodAutoscaler 直接通过 API 服务器的服务代理子资源查询 Heapster

     需要在集群上部署 Heapster 并在 kube-system namespace 中运行
     

   • Autoscaler 访问相应的 replication controller，deployment 或 replica set 来缩放子资源
     • Scale 是一个允许动态设置副本数并检查其当前状态的接口

Horizontal Pod Autoscaler 是 kubernetes 的 autoscaling API 组中的 API 资源

Horizontal Pod Autoscaler 和其他的所有 API 资源一样，通过 kubectl 以标准的方式支持。

• 使用kubectl create命令创建一个新的 autoscaler
• 使用kubectl get hpa列出所有的 autoscaler
• 使用kubectl describe hpa获取其详细信息
• 使用kubectl delete hpa删除 autoscaler。

另外，可以使用kubectl autoscale命令，很轻易的就可以创建一个 Horizontal Pod Autoscaler