水平自动扩容HPA【Horizontal Pod Autoscaler】将流量分配到更多的节点上去

• 通过监听Pod的内存或者CPU使用率，达到警告值时来进行自动扩容

HPA v1为稳定版自动水平伸缩，只支持CPU指标

v2为beta版本，分为v2beta1和v2beta2

1、beta1:支持CPU、内存和自定义指标

2、beta2:支持CPU、内存、自定义指标Custom和额外指标ExternalMetrics

kubectl get  apiservices | grep auto

#创建一个deploy  hpa-nginx，【dry-run=client表示创建后但是不启动】 【-oyaml > hpa-nginx.yaml表示将yaml】
kubectl create deploy hpa-nginx --image=nginx:1.15.3 --dry-run=client -oyaml > hpa-nginx.yaml

#打开yaml文件，在resources下面添加requests节点，cpu: 10m
spec:
      containers:
      - image: nginx:1.15.3
        name: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: 10m

#根据文件创建deploy
kubectl create -f hpa-nginx.yaml

#暴露deploy的端口
kubectl expose deploy hpa-nginx --port=80

#自动扩容deploy nginx-server    监控cpu大于10%就进行扩容，最小1个副本，最大10个副本
kubectl autoscale deployment hpa-nginx --cpu-percent=10 --min=1 --max=10

kubectl get hpa
#如果HPA管理的deploy对应的Pod，有重复的label，那么有可能获取不到targets，一直显示unknown

新开终端，使用死循环访问nginx，模拟访问nginx

while true; do wget -q -O- http://10.96.0.61 > /dev/null; done

当停止访问后，hpa监控的CPU值下降后，pod会自动进行缩容

1. 必须安装metrics-server或其他自定义metrics-server
   2.必须配置requests参数
   3.不能扩容无法缩放的对象，比如DaemonSet
   4.后端一般不做hpa

k8s学习记录，HPA（十一）

原文：https://www.cnblogs.com/creamk87/p/14770556.html