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3.6. 了解如何添加自定义指标自动扩展

要添加自定义指标自动扩展，请为部署、有状态集或自定义资源创建 ScaledObject 自定义资源。为作业创建 ScaledJob 自定义资源。

您只能为每个您要扩展的工作负载创建一个扩展对象。另外，您不能在同一工作负载中使用扩展的对象和 pod 横向自动扩展(HPA)。

3.6.1. 在工作负载中添加自定义指标自动扩展
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您可以为 Deployment、StatefulSet 或 custom resource 对象创建的工作负载创建自定义指标自动扩展。

先决条件

  • 必须安装 Custom Metrics Autoscaler Operator。

  • 如果您使用自定义指标自动扩展来根据 CPU 或内存进行扩展：

    • 您的集群管理员必须已配置了集群指标。您可以使用 oc describe PodMetrics <pod-name> 命令来判断是否已配置了指标。如果配置了指标，输出将类似以下示例，CPU 和 Memory 在 Usage 下显示。 

      $ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
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      输出示例

      Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-23T18:47:56Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Timestamp:             2019-05-23T18:47:56Z
Window:                1m0s
Events:                <none>
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    • 与您要缩放的对象关联的 pod 必须包含指定的内存和 CPU 限值。例如：

      pod 规格示例

      apiVersion: v1
kind: Pod
# ...
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
# ...
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流程

  1. 创建一个类似如下的 YAML 文件：只有名称 <2>, 对象名称 <4>, 和对象类型 <5> 是必需的。

    缩放对象示例

    apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "0"
    1 
    
  name: scaledobject
    2 
    
  namespace: my-namespace
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    3 
    
    name: example-deployment
    4 
    
    kind: Deployment
    5 
    
    envSourceContainerName: .spec.template.spec.containers[0]
    6 
    
  cooldownPeriod:  200
    7 
    
  maxReplicaCount: 100
    8 
    
  minReplicaCount: 0
    9 
    
  metricsServer:
    10 
    
    auditConfig:
      logFormat: "json"
      logOutputVolumeClaim: "persistentVolumeClaimName"
      policy:
        rules:
        - level: Metadata
        omitStages: "RequestReceived"
        omitManagedFields: false
      lifetime:
        maxAge: "2"
        maxBackup: "1"
        maxSize: "50"
  fallback:
    11 
    
    failureThreshold: 3
    replicas: 6
    behavior: static
    12 
    
  pollingInterval: 30
    13 
    
  advanced:
    restoreToOriginalReplicaCount: false
    14 
    
    horizontalPodAutoscalerConfig:
      name: keda-hpa-scale-down
    15 
    
      behavior:
    16 
    
        scaleDown:
          stabilizationWindowSeconds: 300
          policies:
          - type: Percent
            value: 100
            periodSeconds: 15
  triggers:
  - type: prometheus
    17 
    
    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: basic
    authenticationRef:
    18 
    
      name: prom-triggerauthentication
      kind: TriggerAuthentication
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    1
    可选：指定自定义 Metrics Autoscaler Operator 将副本扩展到指定的值和停止自动扩展，如 "Pausing the custom metrics autoscaler for a workload" 部分所述。
    2
    指定此自定义指标自动扩展的名称。
    3
    可选：指定目标资源的 API 版本。默认为 apps/v1。
    4
    指定要缩放的对象名称。
    5
    指定 kind 为 Deployment, StatefulSet 或 CustomResource。
    6
    可选：指定目标资源中的容器的名称，其中的自定义自动扩展器获取包含 secret 的环境变量等。默认为 .spec.template.spec.containers[0]。
    7
    可选。指定一个在最后的触发器报告后等待的时间（以秒为单位），在经过这个时间后才会将部署缩减为 0（如果 minReplicaCount 设置为 0）。默认值为 300。
    8
    可选：指定扩展时的最大副本数量。默认值为 100。
    9
    可选：指定缩减时的最小副本数量。
    10
    可选：指定审计日志的参数。如"配置审计日志记录"部分中所述。
    11
    可选：指定在扩展程序无法从源中获取由 failureThreshold 参数定义的次数时回退到的副本数。有关回退行为的更多信息，请参阅 KEDA 文档。
    12
    可选：指定在出现回退时要使用的副本数。输入以下选项之一或省略该参数：
    • 输入 static，以使用 fallback.replicas 参数指定的副本数。这是默认值。
    • 输入 currentReplicas 以维护当前副本数。
    • 如果该数量高于 fallback.replicas 参数，则输入 currentReplicasIfHigher 以维护当前的副本数。如果当前副本数低于 fallback.replicas 参数，请使用 fallback.replicas 值。
    • 如果该数量低于 fallback.replicas 参数，输入 currentReplicasIfLower 以维护当前的副本数。如果当前副本数高于 fallback.replicas 参数，请使用 fallback.replicas 值。
    13
    可选：指定检查每个触发器的时间间隔（以秒为单位）。默认值为 30。
    14
    可选：指定是否在删除扩展对象后将目标资源扩展为原始副本数。默认为 false，这会在删除扩展对象时保留副本数。
    15
    可选：指定 pod 横向自动扩展的名称。默认为 keda-hpa-{scaled-object-name}。
    16
    可选：指定一个扩展策略来控制用来扩展或缩减 pod 的速度，如"扩展策略"部分中所述。
    17
    指定用作扩展基础的触发器，如"识别自定义指标自动扩展触发器"部分中所述。本例使用 OpenShift Container Platform 监控。
    18
    可选：指定触发器身份验证或集群触发器身份验证。如需更多信息，请参阅附加资源部分中的 了解自定义指标自动扩展触发器身份验证。
    • 输入 TriggerAuthentication 来使用触发器身份验证。这是默认值。
    • 输入 ClusterTriggerAuthentication 来使用集群触发器身份验证。

  2. 运行以下命令来创建自定义指标自动扩展： 

    $ oc create -f <filename>.yaml
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验证

  • 查看命令输出，以验证是否已创建自定义指标自动扩展： 

    $ oc get scaledobject <scaled_object_name>
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    输出示例

    NAME            SCALETARGETKIND      SCALETARGETNAME        MIN   MAX   TRIGGERS     AUTHENTICATION               READY   ACTIVE   FALLBACK   AGE
scaledobject    apps/v1.Deployment   example-deployment     0     50    prometheus   prom-triggerauthentication   True    True     True       17s
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    请注意输出中的以下字段：

    • TRIGGERS ：指示正在使用的触发器或缩放器。
    • AUTHENTICATION ：指示所使用的任何触发器身份验证的名称。

    • READY ：指示扩展对象是否准备好启动缩放：

      • 如果为 True，则扩展的对象已就绪。
      • 如果 False，由于您创建的对象中的一个或多个对象有问题，扩展的对象将不可用。

    • ACTIVE ：指示扩展是否发生：

      • 如果为 True，则会进行缩放。
      • 如果 False，则不会发生缩放，因为您创建的一个或多个对象中没有指标或多个问题。

    • FALLBACK ：指示自定义指标自动扩展是否能够从源获取指标

      • 如果 False，自定义指标自动扩展器会获取指标。
      • 如果为 True，自定义指标自动扩展会获取指标，因为您创建的一个或多个对象中没有指标或多个问题。

3.6.2. 在作业中添加自定义指标自动扩展
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您可以为任何作业对象创建自定义指标自动扩展。

重要

使用扩展作业进行扩展只是一个技术预览功能。技术预览功能不受红帽产品服务等级协议（SLA）支持，且功能可能并不完整。红帽不推荐在生产环境中使用它们。这些技术预览功能可以使用户提早试用新的功能，并有机会在开发阶段提供反馈意见。

有关红帽技术预览功能支持范围的更多信息，请参阅技术预览功能支持范围。

先决条件

  • 必须安装 Custom Metrics Autoscaler Operator。

流程

  1. 创建一个类似以下示例的 YAML 文件： 

    kind: ScaledJob
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: scaledjob
  namespace: my-namespace
spec:
  failedJobsHistoryLimit: 5
  jobTargetRef:
    activeDeadlineSeconds: 600
    1 
    
    backoffLimit: 6
    2 
    
    parallelism: 1
    3 
    
    completions: 1
    4 
    
    template:
    5 
    
      metadata:
        name: pi
      spec:
        containers:
        - name: pi
          image: perl
          command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
  maxReplicaCount: 100
    6 
    
  pollingInterval: 30
    7 
    
  successfulJobsHistoryLimit: 5
    8 
    
  failedJobsHistoryLimit: 5
    9 
    
  envSourceContainerName:
    10 
    
  rolloutStrategy: gradual
    11 
    
  scalingStrategy:
    12 
    
    strategy: "custom"
    customScalingQueueLengthDeduction: 1
    customScalingRunningJobPercentage: "0.5"
    pendingPodConditions:
      - "Ready"
      - "PodScheduled"
      - "AnyOtherCustomPodCondition"
    multipleScalersCalculation : "max"
  triggers:
  - type: prometheus
    13 
    
    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: "bearer"
    authenticationRef:
    14 
    
      name: prom-cluster-triggerauthentication
    Copy to Clipboard Toggle word wrap
    1
    指定作业可以运行的最长持续时间。
    2
    指定作业的重试次数。默认值为 6。
    3
    可选：指定作业应并行运行多少个 pod 副本；默认为 1。
    • 对于非并行作业，请保留未设置。如果未设置，则默认值为 1。
    4
    可选：指定标记作业完成需要成功完成多少个 pod。
    • 对于非并行作业，请保留未设置。如果未设置，则默认值为 1。
    • 对于具有固定完成计数的并行作业，请指定完成数。
    • 对于带有工作队列的并行作业，请保留 unset。当取消设置默认值时，默认值为 parallelism 参数的值。
    5
    指定控制器创建的 pod 模板。
    6
    可选：指定扩展时的最大副本数量。默认值为 100。
    7
    可选：指定检查每个触发器的时间间隔（以秒为单位）。默认值为 30。
    8
    可选：指定成功完成作业的数量。默认值为 100。
    9
    可选：指定应保留多少个失败作业。默认值为 100。
    10
    可选：指定目标资源中的容器的名称，其中的自定义自动扩展器获取包含 secret 的环境变量等。默认为 .spec.template.spec.containers[0]。
    11
    可选：指定在更新扩展作业时是否被终止现有作业：
    • default ：如果关联的扩展作业被更新，则自动扩展器会终止一个现有作业。自动扩展会使用最新的 specs 重新创建作业。
    • gradual ：如果关联的扩展作业被更新，则自动扩展不会终止现有的作业。自动缩放器使用最新的 specs 创建新作业。
    12
    可选：指定一个扩展策略： default、custom 或 accurate。默认为 default。如需更多信息，请参阅下面的"添加资源"部分中的链接。
    13
    指定用作扩展基础的触发器，如"识别自定义指标自动扩展触发器"部分中所述。
    14
    可选：指定触发器身份验证或集群触发器身份验证。如需更多信息，请参阅附加资源部分中的 了解自定义指标自动扩展触发器身份验证。
    • 输入 TriggerAuthentication 来使用触发器身份验证。这是默认值。
    • 输入 ClusterTriggerAuthentication 来使用集群触发器身份验证。

  2. 运行以下命令来创建自定义指标自动扩展： 

    $ oc create -f <filename>.yaml
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验证

  • 查看命令输出，以验证是否已创建自定义指标自动扩展： 

    $ oc get scaledjob <scaled_job_name>
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    输出示例

    NAME        MAX   TRIGGERS     AUTHENTICATION              READY   ACTIVE    AGE
scaledjob   100   prometheus   prom-triggerauthentication  True    True      8s
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    请注意输出中的以下字段：

    • TRIGGERS ：指示正在使用的触发器或缩放器。
    • AUTHENTICATION ：指示所使用的任何触发器身份验证的名称。

    • READY ：指示扩展对象是否准备好启动缩放：

      • 如果为 True，则扩展的对象已就绪。
      • 如果 False，由于您创建的对象中的一个或多个对象有问题，扩展的对象将不可用。

    • ACTIVE ：指示扩展是否发生：

      • 如果为 True，则会进行缩放。
      • 如果 False，则不会发生缩放，因为您创建的一个或多个对象中没有指标或多个问题。
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