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2.4. 使用 pod 横向自动扩展自动扩展 pod

作为开发人员，您可以使用 pod 横向自动扩展 (HPA) 来指定 OpenShift Container Platform 如何根据从属于某复制控制器或部署配置的 pod 收集的指标来自动增加或缩小该复制控制器或部署配置的规模。您可以为部署、部署配置、副本集、复制控制器或有状态集创建 HPA。

有关根据自定义指标缩放 pod 的信息，请参阅基于自定义指标自动扩展 pod。

注意

除非需要特定功能或由其他对象提供的行为，否则建议使用 Deployment 对象或 ReplicaSet 对象。如需有关这些对象的更多信息，请参阅了解部署。

2.4.1. 了解 pod 横向自动扩展

您可以创建一个 pod 横向自动扩展来指定您要运行的 pod 的最小和最大数量，以及 pod 的目标 CPU 使用率或内存使用率。

在创建了 pod 横向自动扩展后，OpenShift Container Platform 会开始查询 pod 上的 CPU 和/或内存资源指标。当这些指标可用时，pod 横向自动扩展会计算当前指标使用率与所需指标使用率的比率，并相应地扩展或缩减。查询和缩放是定期进行的，但可能需要一到两分钟时间才会有可用指标。

对于复制控制器，这种缩放直接与复制控制器的副本对应。对于部署配置，缩放直接与部署配置的副本计数对应。注意，自动缩放仅应用到 Complete 阶段的最新部署。

OpenShift Container Platform 会自动考虑资源情况，并防止在资源激增期间进行不必要的自动缩放，比如在启动过程中。处于 unready 状态的 pod 在扩展时具有 0 CPU 用量，自动扩展在缩减时会忽略这些 pod。没有已知指标的 Pod 在扩展时具有 0% CPU 用量，在缩减时具有 100% CPU 用量。这在 HPA 决策过程中提供更高的稳定性。要使用这个功能，您必须配置就绪度检查来确定新 pod 是否准备就绪。

要使用 pod 横向自动扩展，您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。

2.4.1.1. 支持的指标

pod 横向自动扩展支持以下指标：

表 2.1. 指标
指标描述API 版本

CPU 使用率

已用的 CPU 内核数。可以用来计算 pod 的已请求 CPU 百分比。

autoscaling/v1, autoscaling/v2

内存使用率

已用内存量。可以用来计算 pod 的已请求内存百分比。

autoscaling/v2

重要

对于基于内存的自动缩放，内存用量必须与副本数呈正比增大和减小。平均而言：

  • 增加副本数一定会导致每个 pod 的内存（工作集）用量总体降低。
  • 减少副本数一定会导致每个 pod 的内存用量总体增高。

使用 OpenShift Container Platform Web 控制台检查应用程序的内存行为，并确保应用程序在使用基于内存的自动缩放前满足这些要求。

以下示例显示了 image-registry Deployment 对象的自动扩展。初始部署需要 3 个 pod。HPA 对象将最小值增加到 5。如果 pod 的 CPU 用量达到 75%，pod 会增加到 7: 

$ oc autoscale deployment/image-registry --min=5 --max=7 --cpu-percent=75

输出示例

horizontalpodautoscaler.autoscaling/image-registry autoscaled

image-registry Deployment 对象的 HPA 示例，其中 minReplicas 被设置为 3

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: image-registry
  namespace: default
spec:
  maxReplicas: 7
  minReplicas: 3
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: image-registry
  targetCPUUtilizationPercentage: 75
status:
  currentReplicas: 5
  desiredReplicas: 0

  1. 查看部署的新状态： 

    $ oc get deployment image-registry

    部署中现在有 5 个 pod:

    输出示例

    NAME             REVISION   DESIRED   CURRENT   TRIGGERED BY
image-registry   1          5         5         config

2.4.2. HPA 的工作原理？

pod 横向自动扩展(HPA)扩展了 pod 自动扩展的概念。HPA 允许您创建和管理一组负载均衡的节点。当给定的 CPU 或内存阈值被超过时，HPA 会自动增加或减少 pod 数量。

图 2.1. HPA 的高级别工作流

工作流

HPA 是 Kubernetes 自动扩展 API 组中的 API 资源。自动扩展器充当控制循环，在同步周期内默认为 15 秒。在此期间，控制器管理器会根据 HPA 的 YAML 文件中定义的 CPU、内存使用率或两者查询 CPU、内存使用或两者。控制器管理器为 HPA 为目标的每个 pod 来获取来自每个 pod 资源指标（如 CPU 或内存）的资源指标的利用率指标。

如果设置了使用值目标，控制器会将利用率值视为各个 pod 中容器对等资源请求的百分比。然后，控制器需要所有目标 pod 的平均利用率，并生成一个用于缩放所需副本数的比率。HPA 配置为从 metrics.k8s.io 获取指标（由 metrics 服务器提供）。由于指标评估的动态性质，副本的数量在扩展一组副本期间会波动。

注意

要实现 HPA，所有目标 pod 都必须在其容器上设置了一个资源请求。

2.4.3. 关于请求和限制

调度程序使用您为 pod 中容器指定的资源请求，来确定要将 pod 放置到哪个节点。kubelet 强制执行您为容器指定的资源限值，以确保容器不允许使用超过指定的限制。kubelet 还保留针对该容器使用的系统资源的请求数量。

如何使用资源指标？

在 pod 规格中，您必须指定资源请求，如 CPU 和内存。HPA 使用此规范来确定资源利用率，然后扩展目标或缩减。

例如，HPA 对象使用以下指标源： 

type: Resource
resource:
  name: cpu
  target:
    type: Utilization
    averageUtilization: 60

在本例中，HPA 将 pod 的平均利用率保持在 scale 目标为 60%。使用率是当前资源使用量与 pod 请求的资源之间的比率。

2.4.4. 最佳实践

所有 pod 都必须配置资源请求

HPA 根据 OpenShift Container Platform 集群中观察的 pod 或内存使用率值做出缩放决定。利用率值计算为各个容器集的资源请求的百分比。缺少资源请求值可能会影响 HPA 的最佳性能。

配置冷却期

在横向 pod 自动扩展过程中，可能会快速扩展事件，而不会造成时间差。配置 cool down 周期，以防止频繁的副本波动。您可以通过配置 stabilizationWindowSeconds 字段指定 cool down period。当用于扩展的指标保持波动时，stabilization 窗口用于限制副本数的波动。自动扩展算法使用这个窗口来推断以前的预期状态，并避免对工作负载扩展不需要的更改。

例如，为 scaleDown 字段指定了 stabilization 窗口： 

behavior:
  scaleDown:
    stabilizationWindowSeconds: 300

在上例中，过去 5 分钟的所有所需状态都被视为。此近似滚动的最大值，避免让扩展算法频繁删除 pod，仅在稍后触发同等的 pod 重新创建。

2.4.4.1. 扩展策略

autoscaling/v2 API 允许您为 pod 横向自动扩展添加扩展策略。扩展策略用于控制 OpenShift Container Platform 横向自动扩展（HPA）如何扩展 pod。扩展策略允许您通过设置在指定时间段内扩展的特定数量或特定百分比来限制 HPA 扩展或缩减的速率。您还可以定义一个稳定化窗口（stabilization window），在指标有较大波动时，使用之前计算出的期望状态来控制扩展。您可以为相同的扩展方向创建多个策略，并根据更改的大小决定使用哪些策略。您还可以通过计时的迭代限制缩放。HPA 在迭代过程中扩展 pod，然后在以后的迭代中执行扩展（如果需要）。

带有扩展策略的 HPA 对象示例

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-resource-metrics-memory
  namespace: default
spec:
  behavior:
    scaleDown: 1
      policies: 2
      - type: Pods 3
        value: 4 4
        periodSeconds: 60 5
      - type: Percent
        value: 10 6
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Min 7
      stabilizationWindowSeconds: 300 8
    scaleUp: 9
      policies:
      - type: Pods
        value: 5 10
        periodSeconds: 70
      - type: Percent
        value: 12 11
        periodSeconds: 80
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 0
...

1
指定扩展策略的方向，可以是 scaleDown 或 scaleUp。本例为缩减创建一个策略。
2
定义扩展策略。
3
决定策略是否在每次迭代过程中根据特定的 pod 数量或 pod 百分比进行扩展。默认值为 pod。
4
在每次迭代过程中缩放数量（pod 数量或 pod 的百分比）的限制。在按 pod 数量进行缩减时没有默认的值。
5
决定扩展迭代的长度。默认值为 15 秒。
6
按百分比缩减的默认值为 100%。
7
如果定义了多个策略，则决定首先使用哪个策略。指定 Max 使用允许最多更改的策略，Min 使用允许最小更改的策略，或者 Disabled 阻止 HPA 在策略方向进行扩展。默认值为 Max。
8
决定 HPA 应该重新查看所需状态的时间周期。默认值为 0。
9
本例为扩展创建了策略。
10
扩展数量的限制（按 pod 的数量）。扩展 pod 数量的默认值为 4%。
11
扩展数量的限制（按 pod 的百分比）。按百分比扩展的默认值为 100%。

缩减策略示例

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-resource-metrics-memory
  namespace: default
spec:
...
  minReplicas: 20
...
  behavior:
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 30
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max
    scaleUp:
      selectPolicy: Disabled

在本例中，当 pod 的数量大于 40 时，则使用基于百分比的策略进行缩减。这个策略会产生较大变化，这是 selectPolicy 需要的。

如果有 80 个 pod 副本，在第一次迭代时 HPA 会将 pod 减少 8 个，即 80 个 pod 的 10%（根据 type: Percent 和 value: 10 参数），持续一分钟（periodSeconds: 60）。对于下一个迭代，pod 的数量为 72。HPA 计算剩余 pod 的 10% 为 7.2，这个数值被舍入到 8，这会缩减 8 个 pod。在每一后续迭代中，将根据剩余的 pod 数量重新计算要缩放的 pod 数量。当 pod 的数量低于 40 时，基于 pod 的策略会被应用，因为基于 pod 的数值会大于基于百分比的数值。HPA 每次减少 4 个 pod（type: Pod 和 value: 4），持续 30 秒（periodSeconds: 30），直到剩余 20 个副本（minReplicas）。

selectPolicy: Disabled 参数可防止 HPA 扩展 pod。如果需要，可以通过调整副本集或部署集中的副本数来手动扩展。

如果设置，您可以使用 oc edit 命令查看扩展策略： 

$ oc edit hpa hpa-resource-metrics-memory

输出示例

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  annotations:
    autoscaling.alpha.kubernetes.io/behavior:\
'{"ScaleUp":{"StabilizationWindowSeconds":0,"SelectPolicy":"Max","Policies":[{"Type":"Pods","Value":4,"PeriodSeconds":15},{"Type":"Percent","Value":100,"PeriodSeconds":15}]},\
"ScaleDown":{"StabilizationWindowSeconds":300,"SelectPolicy":"Min","Policies":[{"Type":"Pods","Value":4,"PeriodSeconds":60},{"Type":"Percent","Value":10,"PeriodSeconds":60}]}}'
...

2.4.5. 使用 Web 控制台创建 pod 横向自动扩展

在 web 控制台中，您可以创建一个 pod 横向自动扩展(HPA)，用于指定要在 Deployment 或 DeploymentConfig 对象上运行的 pod 的最小和最大数量。您还可以定义 pod 的目标 CPU 或内存用量。

注意

HPA 不能添加到作为 Operator 支持服务、Knative 服务或 Helm chart 一部分的部署中。

流程

在 web 控制台中创建 HPA：

  1. 在 Topology 视图中，点击节点公开侧面板。

  2. 在 Actions 下拉列表中，选择 Add HorizontalPodAutoscaler 来打开 Add HorizontalPodAutoscaler 表单。

    图 2.2. 添加 HorizontalPodAutoscaler

    Add HorizontalPodAutoscaler 表单

  3. 在 Add HorizontalPodAutoscaler 表单中，定义名称、最小和最大 pod 限值、CPU 和内存用量，并点 Save。

    注意

    如果缺少 CPU 和内存用量的值，则会显示警告。

在 web 控制台中编辑 HPA：

  1. 在 Topology 视图中，点击节点公开侧面板。
  2. 在 Actions 下拉列表中，选择 Edit HorizontalPodAutoscaler 来打开 Edit Horizontal Pod Autoscaler 表单。
  3. 在 Edit Horizontal Pod Autoscaler 表单中，编辑最小和最大 pod 限值以及 CPU 和内存用量，然后点 Save。
注意

在 web 控制台中创建或编辑 pod 横向自动扩展时，您可以从 Form 视图切换到 YAML 视图。

在 web 控制台中删除 HPA：

  1. 在 Topology 视图中，点击节点公开侧面板。
  2. 在 Actions 下拉列表中，选择 Remove HorizontalPodAutoscaler。
  3. 在确认弹出窗口中点击 Remove 删除 HPA。

2.4.6. 使用 CLI 根据 CPU 使用率创建 pod 横向自动扩展

使用 OpenShift Container Platform CLI，您可以创建一个 pod 横向自动扩展(HPA)来自动扩展现有的 Deployment、DeploymentConfig、ReplicaSet、ReplicationController 或 StatefulSet 对象。HPA 扩展与该对象关联的 pod，以维护您指定的 CPU 用量。

注意

除非需要特定功能或由其他对象提供的行为，否则建议使用 Deployment 对象或 ReplicaSet 对象。

HPA 会在最小和最大数量之间增加和减少副本数，以保持所有 pod 的指定 CPU 使用率。

为 CPU 使用率自动扩展时，您可以使用 oc autoscale 命令，并指定要在任意给定时间运行的 pod 的最小和最大数量，以及 pod 的目标平均 CPU 使用率。如果未指定最小值，则 OpenShift Container Platform 服务器会为 pod 赋予一个默认值。

要自动缩放特定 CPU 值，创建一个带有目标 CPU 和 pod 限制的 HorizontalPodAutoscaler 对象。

先决条件

要使用 pod 横向自动扩展，您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。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，输出类似于以下示例，其中 Usage 下列出了 Cpu 和 Memory。 

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

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>

流程

为 CPU 使用率创建 pod 横向自动扩展：

  1. 执行以下之一：

    • 要根据 CPU 使用率百分比来缩放，请为现有对象创建一个 HorizontalPodAutoscaler 对象： 

      $ oc autoscale <object_type>/<name> \1
  --min <number> \2
  --max <number> \3
  --cpu-percent=<percent> 4
      1
      指定要自动扩展的对象类型和名称。对象必须存在，并需要是 Deployment, DeploymentConfig/dc, ReplicaSet/rs, ReplicationController/rc, 或 StatefulSet。
      2
      另外，还可以指定缩减时的最小副本数量。
      3
      指定扩展时的最大副本数量。
      4
      指定所有 pod 的目标平均 CPU 使用率（以请求 CPU 的百分比表示）。如果未指定或为负数，则会使用默认的自动缩放策略。

      例如，以下命令显示 image-registry Deployment 对象的自动扩展。初始部署需要 3 个 pod。HPA 对象将最小值增加到 5。如果 pod 的 CPU 用量达到 75%，pod 将增加到 7: 

      $ oc autoscale deployment/image-registry --min=5 --max=7 --cpu-percent=75

    • 要扩展特定 CPU 值，请为现有对象创建类似如下的 YAML 文件：

      1. 创建一个类似以下示例的 YAML 文件： 

        apiVersion: autoscaling/v2 1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: cpu-autoscale 2
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1 3
    kind: Deployment 4
    name: example 5
  minReplicas: 1 6
  maxReplicas: 10 7
  metrics: 8
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu 9
      target:
        type: AverageValue 10
        averageValue: 500m 11
        1
        使用 autoscaling/v2 API。
        2
        指定此 pod 横向自动扩展对象的名称。
        3
        指定要缩放对象的 API 版本：
        • 对于 Deployment，ReplicaSet、Statefulset 对象，使用 apps/v1。
        • 对于 ReplicationController，使用 v1。
        • 对于 DeploymentConfig，使用 apps.openshift.io/v1。
        4
        指定对象类型。对象需要是 Deployment, DeploymentConfig/dc, ReplicaSet/rs, ReplicationController/rc, 或 StatefulSet.
        5
        指定要缩放的对象名称。对象必须存在。
        6
        指定缩减时的最小副本数量。
        7
        指定扩展时的最大副本数量。
        8
        对于内存使用率，使用 metrics 参数。
        9
        为 CPU 使用率指定 cpu 。
        10
        设置为 AverageValue。
        11
        使用目标 CPU 值设置为 averageValue。

      2. 创建 Pod 横向自动扩展： 

        $ oc create -f <file-name>.yaml

  2. 验证 pod 横向自动扩展是否已创建： 

    $ oc get hpa cpu-autoscale

    输出示例

    NAME            REFERENCE            TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
cpu-autoscale   Deployment/example   173m/500m       1         10        1          20m

2.4.7. 使用 CLI 根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展对象

使用 OpenShift Container Platform CLI，您可以创建一个 pod 横向自动扩展(HPA)来自动扩展现有的 Deployment、DeploymentConfig、ReplicaSet、ReplicationController 或 StatefulSet 对象。HPA 扩展与该对象关联的 pod，以维护您指定的平均内存使用率（可以是直接值，也可以是请求的内存百分比）。

注意

除非需要特定功能或由其他对象提供的行为，否则建议使用 Deployment 对象或 ReplicaSet 对象。

HPA 增加和减少最小和最大数量之间的副本数量，以维护所有 pod 的指定内存使用率。

对于内存使用率，您可以指定 pod 的最小和最大数量，以及 pod 的目标平均内存使用率。如果未指定最小值，则 OpenShift Container Platform 服务器会为 pod 赋予一个默认值。

先决条件

要使用 pod 横向自动扩展，您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。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，输出类似于以下示例，其中 Usage 下列出了 Cpu 和 Memory。 

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal -n openshift-kube-scheduler

输出示例

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Cpu:     0
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2020-02-14T22:21:14Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Timestamp:             2020-02-14T22:21:14Z
Window:                5m0s
Events:                <none>

流程

根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展：

  1. 为以下之一创建一个 YAML 文件：

    • 要扩展特定内存值，请为现有对象创建类似如下的 HorizontalPodAutoscaler 对象： 

      apiVersion: autoscaling/v2 1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-resource-metrics-memory 2
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1 3
    kind: Deployment 4
    name: example 5
  minReplicas: 1 6
  maxReplicas: 10 7
  metrics: 8
  - type: Resource
    resource:
      name: memory 9
      target:
        type: AverageValue 10
        averageValue: 500Mi 11
  behavior: 12
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 60
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max
      1
      使用 autoscaling/v2 API。
      2
      指定此 pod 横向自动扩展对象的名称。
      3
      指定要缩放对象的 API 版本：
      • 对于 Deployment、ReplicaSet 或 Statefulset 对象，请使用 apps/v1。
      • 对于 ReplicationController，使用 v1。
      • 对于 DeploymentConfig，使用 apps.openshift.io/v1。
      4
      指定对象类型。对象必须是 Deployment、DeploymentConfig、ReplicaSet、ReplicationController 或 StatefulSet。
      5
      指定要缩放的对象名称。对象必须存在。
      6
      指定缩减时的最小副本数量。
      7
      指定扩展时的最大副本数量。
      8
      对于内存使用率，使用 metrics 参数。
      9
      为内存使用率指定 memory 。
      10
      将类型设置为 AverageValue。
      11
      指定 averageValue 和一个特定的内存值。
      12
      可选：指定一个扩展策略来控制扩展或缩减率。

    • 要缩放一个百分比，请为现有对象创建一个类似如下的 HorizontalPodAutoscaler 对象： 

      apiVersion: autoscaling/v2 1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: memory-autoscale 2
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1 3
    kind: Deployment 4
    name: example 5
  minReplicas: 1 6
  maxReplicas: 10 7
  metrics: 8
  - type: Resource
    resource:
      name: memory 9
      target:
        type: Utilization 10
        averageUtilization: 50 11
  behavior: 12
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 180
      policies:
      - type: Pods
        value: 6
        periodSeconds: 120
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 120
      selectPolicy: Max
      1
      使用 autoscaling/v2 API。
      2
      指定此 pod 横向自动扩展对象的名称。
      3
      指定要缩放对象的 API 版本：
      • 对于 ReplicationController，使用 v1。
      • 对于 DeploymentConfig，使用 apps.openshift.io/v1。
      • 对于 Deployment、ReplicaSet 和 Statefulset 对象，使用 apps/v1。
      4
      指定对象类型。对象必须是 Deployment、DeploymentConfig、ReplicaSet、ReplicationController 或 StatefulSet。
      5
      指定要缩放的对象名称。对象必须存在。
      6
      指定缩减时的最小副本数量。
      7
      指定扩展时的最大副本数量。
      8
      对于内存使用率，使用 metrics 参数。
      9
      为内存使用率指定 memory 。
      10
      设置 Utilization。
      11
      为所有 pod 指定 averageUtilization 和一个目标平均内存利用率，以请求内存的百分比表示。目标 pod 必须配置内存请求。
      12
      可选：指定一个扩展策略来控制扩展或缩减率。

  2. 创建 Pod 横向自动扩展： 

    $ oc create -f <file-name>.yaml

    例如： 

    $ oc create -f hpa.yaml

    输出示例

    horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-resource-metrics-memory created

  3. 验证 pod 横向自动扩展是否已创建： 

    $ oc get hpa hpa-resource-metrics-memory

    输出示例

    NAME                          REFERENCE            TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
hpa-resource-metrics-memory   Deployment/example   2441216/500Mi   1         10        1          20m

    $ oc describe hpa hpa-resource-metrics-memory

    输出示例

    Name:                        hpa-resource-metrics-memory
Namespace:                   default
Labels:                      <none>
Annotations:                 <none>
CreationTimestamp:           Wed, 04 Mar 2020 16:31:37 +0530
Reference:                   Deployment/example
Metrics:                     ( current / target )
  resource memory on pods:   2441216 / 500Mi
Min replicas:                1
Max replicas:                10
ReplicationController pods:  1 current / 1 desired
Conditions:
  Type            Status  Reason              Message
  ----            ------  ------              -------
  AbleToScale     True    ReadyForNewScale    recommended size matches current size
  ScalingActive   True    ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from memory resource
  ScalingLimited  False   DesiredWithinRange  the desired count is within the acceptable range
Events:
  Type     Reason                   Age                 From                       Message
  ----     ------                   ----                ----                       -------
  Normal   SuccessfulRescale        6m34s               horizontal-pod-autoscaler  New size: 1; reason: All metrics below target

2.4.8. 使用 CLI 了解 pod 横向自动扩展状态条件

您可以使用设置的状态条件来判断 pod 横向自动扩展 (HPA) 是否能够缩放，以及目前是否受到某种方式的限制。

HPA 状态条件可通过 v2 版的自动扩展 API 使用。

HPA 可以通过下列状态条件给予响应：

  • AbleToScale 条件指示 HPA 是否能够获取和更新指标，以及是否有任何与退避相关的条件阻碍了缩放。

    • True 条件表示允许缩放。
    • False 条件表示因为指定原因不允许缩放。

  • ScalingActive 条件指示 HPA 是否已启用（例如，目标的副本数不为零），并且可以计算所需的指标。

    • True 条件表示指标工作正常。
    • False 条件通常表示获取指标时出现问题。

  • ScalingLimited 条件表示所需的规模由 pod 横向自动扩展限定最大或最小限制。

    • True 条件表示您需要提高或降低最小或最大副本数才能进行缩放。

    • False 条件表示允许请求的缩放。 

      $ oc describe hpa cm-test

      输出示例

      Name:                           cm-test
Namespace:                      prom
Labels:                         <none>
Annotations:                    <none>
CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference:                      ReplicationController/cm-test
Metrics:                        ( current / target )
  "http_requests" on pods:      66m / 500m
Min replicas:                   1
Max replicas:                   4
ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
Conditions: 1
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range
Events:

      1
      pod 横向自动扩展状态消息。

下例中是一个无法缩放的 pod：

输出示例

Conditions:
  Type         Status  Reason          Message
  ----         ------  ------          -------
  AbleToScale  False   FailedGetScale  the HPA controller was unable to get the target's current scale: no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"
Events:
  Type     Reason          Age               From                       Message
  ----     ------          ----              ----                       -------
  Warning  FailedGetScale  6s (x3 over 36s)  horizontal-pod-autoscaler  no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"

下例中是一个无法获得缩放所需指标的 pod：

输出示例

Conditions:
  Type                  Status    Reason                    Message
  ----                  ------    ------                    -------
  AbleToScale           True     SucceededGetScale          the HPA controller was able to get the target's current scale
  ScalingActive         False    FailedGetResourceMetric    the HPA was unable to compute the replica count: failed to get cpu utilization: unable to get metrics for resource cpu: no metrics returned from resource metrics API

下例中是一个请求的自动缩放低于所需下限的 pod：

输出示例

Conditions:
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range

2.4.8.1. 使用 CLI 查看 pod 横向自动扩展状态条件

您可以查看 pod 横向自动扩展 (HPA) 对 pod 设置的状态条件。

注意

pod 横向自动扩展状态条件可通过 v2 版本的自动扩展 API 使用。

先决条件

要使用 pod 横向自动扩展，您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。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，输出类似于以下示例，其中 Usage 下列出了 Cpu 和 Memory。 

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

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>

流程

要查看 pod 上的状态条件，请使用以下命令并提供 pod 的名称： 

$ oc describe hpa <pod-name>

例如： 

$ oc describe hpa cm-test

这些条件会出现在输出中的 Conditions 字段里。

输出示例

Name:                           cm-test
Namespace:                      prom
Labels:                         <none>
Annotations:                    <none>
CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference:                      ReplicationController/cm-test
Metrics:                        ( current / target )
  "http_requests" on pods:      66m / 500m
Min replicas:                   1
Max replicas:                   4
ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
Conditions: 1
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range

2.4.9. 其他资源

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