2.5.4. 使用 Vertical Pod Autoscaler Operator


您可以通过创建 VPA 自定义资源(CR)来使用 Vertical Pod Autoscaler Operator(VPA)。CR 指明应分析哪些 pod,并决定 VPA 应该对这些 pod 执行的操作。

流程

为特定工作负载对象创建 VPA CR:

  1. 切换到您要缩放的工作负载对象所在的项目。

    1. 创建一个 VPA CR YAML 文件:

      apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
      kind: VerticalPodAutoscaler
      metadata:
        name: vpa-recommender
      spec:
        targetRef:
          apiVersion: "apps/v1"
          kind:       Deployment 1
          name:       frontend 2
        updatePolicy:
          updateMode: "Auto" 3
        resourcePolicy: 4
          containerPolicies:
          - containerName: my-opt-sidecar
            mode: "Off"
      1
      指定您需要这个 VPA 管理的工作负载对象类型: DeploymentStatefulSetJobDaemonSetReplicaSetReplicationController
      2
      指定您希望此 VPA 管理的现有工作负载对象的名称。
      3
      指定 VPA 模式:
      • auto 会在与控制器关联的 pod 上自动应用推荐的资源。VPA 会终止现有的 pod,并使用推荐的资源限制和请求创建新 pod。
      • recreate 会在与工作负载对象关联的 pod 上自动应用推荐的资源。VPA 会终止现有的 pod,并使用推荐的资源限制和请求创建新 pod。recreate 模式应该很少使用,只有在需要确保每当资源请求改变时 pod 就需要重启时才使用。
      • Initial 在创建与工作负载对象关联的 pod 时自动应用推荐的资源。VPA 会学习新的资源建议,但不会更新 pod。
      • off 仅为与工作负载对象关联的 pod 生成资源建议。VPA 不会更新 pod,它只会学习新的资源建议,且不会将建议应用到新 pod。
      4
      可选。指定不需要受 VPA 影响的容器,将模式设置为 Off
    2. 创建 VPA CR:

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

      在一段短暂的时间后,VPA 会了解与工作负载对象关联的 pod 中容器的资源使用情况。

      您可以使用以下命令查看 VPA 建议:

      $ oc get vpa <vpa-name> --output yaml

      输出显示 CPU 和内存请求的建议,如下所示:

      输出示例

      ...
      status:
      
      ...
      
        recommendation:
          containerRecommendations:
          - containerName: frontend
            lowerBound: 1
              cpu: 25m
              memory: 262144k
            target: 2
              cpu: 25m
              memory: 262144k
            uncappedTarget: 3
              cpu: 25m
              memory: 262144k
            upperBound: 4
              cpu: 262m
              memory: "274357142"
          - containerName: backend
            lowerBound:
              cpu: 12m
              memory: 131072k
            target:
              cpu: 12m
              memory: 131072k
            uncappedTarget:
              cpu: 12m
              memory: 131072k
            upperBound:
              cpu: 476m
              memory: "498558823"
      
      ...

      1
      lowerBound 是最低的推荐资源级别。
      2
      target是推荐的资源级别。
      3
      upperBound 是最高的推荐资源级别。
      4
      uncappedTarget 是最新资源建议。
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