master操作即可

一、k8s彈性伸縮類型

1. Cluster-Autoscale: 集群容量(node數(shù)量)自動伸縮，跟自動化部署相關的，依賴iaas的彈性伸縮，主要用于虛擬機容器集群
2. Vertical Pod Autoscaler: 工作負載Pod垂直(資源配置)自動伸縮，如自動計算或調整deployment的Pod模板limit/request，依賴業(yè)務歷史負載指標
3. Horizontal-Pod-Autoscaler: 工作負載Pod水平自動伸縮，如自動scale deployment的replicas，依賴業(yè)務實時負載指標

二、HPA原理

HPA在k8s中也由一個controller控制，controller會間隔循環(huán)HPA，檢查每個HPA中監(jiān)控的指標是否觸發(fā)伸縮條件，默認的間隔時間為15s。一旦觸發(fā)伸縮條件，controller會向k8s發(fā)送請求，修改伸縮對象（statefulSet、replicaController、replicaSet）子對象scale中控制pod數(shù)量的字段。k8s響應請求，修改scale結構體，然后會刷新一次伸縮對象的pod數(shù)量。伸縮對象被修改后，自然會通過list/watch機制增加或減少pod數(shù)量，達到動態(tài)伸縮的目的。

三、metrics-server插件

1. 概念：用來收集K8s集群中的資源使用情況。每15秒進行一次數(shù)據(jù)采集(可以通過-horizontal-pod-autoscaler-sync-period修改查詢metrics的資源使用情況），占用資源少，每個Node占用1 mili core的CPU和2 MB內(nèi)存，目前只能對CPU和內(nèi)存進行監(jiān)控

2. 下載yaml文件：wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.6.1/components.yaml

3. 修改yaml文件配置：vi components.yaml

   1. 注釋- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname在底下添加- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP    # node address類型的優(yōu)先權設置- --kubelet-insecure-tls    # 取消安全驗證 
   2. 注釋image: registry.k8s.io/metrics-server/metrics-server:v0.6.3在底下添加image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server:v0.6.1
   

4. 部署：kubectl apply -f components.yaml

5. 查看pod：kubectl get pod -n kube-system
   

6. 查看資源使用情況：

   1）kubectl top node
   

   2）kubectl top pod -n kube-system

   ps：查看全部空間的命令為kubectl top pod --all-namespaces
   

四、創(chuàng)建nginx提供負載測試

1. 創(chuàng)建yaml：vi /opt/pod-controller.yaml

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:name: pod-controllerlabels:controller: deploy 
   spec:replicas: 1selector:matchLabels:app: nginx-podtemplate:metadata:labels:app: nginx-podspec:containers:- name: nginximage: nginx:latestports:- name: nginx-portcontainerPort: 80protocol: TCPresources: # 要設置每個容器最低使用的CPU，不然測試不出效果requests:cpu: "0.1"
   

2. 創(chuàng)建pod：kubectl apply -f /opt/pod-controller.yaml

3. 暴露端口：kubectl expose deployment pod-controller --name=nginx-service --type=NodePort --port=80 --target-port=80

4. 查看端口：kubectl get svc
   

5. 訪問：http://192.168.248.11:31409/

五、部署HPA

1. 新建pod-hpa.yaml：vi /opt/pod-hpa.yaml

   ps：也可以直接設置控制器的資源限制：kubectl autoscale deploy 控制器 --cpu-percent=3 --min=1 --max=10

   apiVersion: autoscaling/v1
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:                                 name: pod-hpa                             # hpa的名稱labels:controller: hpa                         # 給hpa打標簽
   spec:minReplicas: 1                            # 縮容最小Pod數(shù)量maxReplicas: 10                           # 擴容最大Pod數(shù)量targetCPUUtilizationPercentage: 3         # 為了便于測試，這里設置CPU使用率警戒線為3%scaleTargetRef:                           # 指定要控制的Deployment的信息apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: pod-controller
   

2. 創(chuàng)建pod：kubectl apply -f /opt/pod-hpa.yaml

3. 查看HPA： kubectl get hpa
   

4. 查看服務pod個數(shù)：kubectl get deploy pod-controller -o wide
   

5. 使用postman測壓工具不斷訪問：http://192.168.248.11:31409/