随着企业扩展其应用程序以适应不断增长的用户群，在保持高性能的同时保持成本可控成为一种平衡行为。 在这种情况下经常出现的一个术语是 Kubernetes 中的 Horizontal Pod Autoscaling (HPA)。 Kubernetes 已迅速成为容器编排事实上的标准，而 HPA 是其最强大的功能之一。 然而，如果您不熟悉该主题，深入研究 HPA 可能会感觉就像进入迷宫。
这篇博文旨在通过讨论您应该了解的五个关键方面来揭开 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling 的神秘面纱。 系好安全带; 我们将使这个复杂的主题变得更加平易近人。
1. 什么是 Pod 水平自动缩放 (HPA)？
HPA 是一个自动化系统，用于调整 Kubernetes Deployment 或 ReplicaSet 中 pod 副本的数量。 简而言之，它根据观察到的 CPU 或内存使用情况来增加或减少 pod 的数量。 通过这样做，它允许应用程序无需人工干预即可满足服务要求，从而使 DevOps 团队能够专注于其他任务。
HPA 只是 Kubernetes 更广泛的自动扩展生态系统的一部分。 Kubernetes 还提供 Vertical Pod Autoscaling 和 Cluster Autoscaling，它们专注于不同的扩展策略。 如果您有兴趣，可以了解有关 Kubernetes 自动缩放的更多信息 此处.
设置 HPA 时，您可以定义指标和阈值来确定系统何时应扩展您的应用程序。 例如，您可能会指定，如果某个时间段内 CPU 使用率超过 80%，Kubernetes 应添加更多 pod 副本来平衡负载。
2. 支持的指标类型
HPA 可以基于各种类型的指标进行操作，而不仅仅是 CPU 和内存。 支持的指标类型有：
- 资源指标：这些是与容器使用的资源（例如 CPU 和内存）相关的指标。
- 自定义指标：您可以创建特定于您的应用程序的自定义指标，例如每秒的请求数。
- 外部指标：这些指标不与任何 Kubernetes 对象关联，而是从 Prometheus 等外部源提取。
了解与您的应用程序相关的指标类型可以帮助您制定更有效的 HPA 策略。
3. 控制循环
HPA 的核心是一个控制循环，它定期检查 Pod 是否应该扩大或缩小。 控制循环获取相关指标并将它们与您定义的阈值进行比较。 如果指标违反这些阈值，控制循环就会触发扩展。
可以配置此控制循环的频率，但请记住，设置得太激进可能会导致频繁的缩放事件，这可能会破坏应用程序的稳定性。
4.Kubectl 命令
要在 Kubernetes 中实现 HPA，您可以使用一系列 kubectl 命令。 例如，要创建 HPA 对象，您可以使用：
kubectl 自动缩放部署–min=2 –max=5 –cpu 百分比=80
这将自动扩展指定的部署，确保最少 2 个、最多 5 个 pod 副本，并在 CPU 使用率超过 80% 时进行扩展。
您还可以通过以下方式描述 HPA 状态：
kubectl 描述 hpa
这些命令可帮助您直接与 HPA 系统交互，从而更轻松地集成到现有工作流程中。
5. 限制和最佳实践
HPA 不是灵丹妙药，了解其局限性可以帮助您更有效地使用它：
- 冷却期：实施冷却期以防止系统扩展过快并导致不稳定。
- 最小和最大 Pod 计数：始终定义合理的最小值和最大值，以防止不必要的扩展。
- 多个指标：使用多个指标可以提供更平衡的扩展策略，但也会增加复杂性。 设置此选项时要小心。
- 指标收集：确保您拥有可靠的指标收集系统。 错误的指标可能会导致无效的扩展。
结论
Pod 水平自动扩展是 Kubernetes 的一项强大功能，可以大大简化扩展应用程序的任务。 了解 HPA 是什么、它支持的指标类型、控制循环如何工作以及相关的 kubectl 命令以充分利用它非常重要。 了解其局限性和最佳实践还可以帮助您更有效地实施 HPA。
现在，您已经了解了 HPA 的神秘面纱。 现在，您可以充满信心地进入 Kubernetes 自动扩展的世界，为高效且有效地扩展应用程序做好更充分的准备。
