K8S HPA：Pod 的自动水平扩展（yaml示例）

骑猪看日落 2024-02-19 08:27 18阅读 0赞

以下是一个 Kubernetes 中 Pod 的自动水平扩展示例，使用 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）来根据 CPU 使用率自动调整 Pod 的副本数。

1.  创建 Deployment：  
    首先，创建一个 Deployment 对象，定义应用程序的容器和资源需求。

apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: example-deployment
    spec:
      replicas: 3
      selector:
        matchLabels:
          app: example-app
      template:
        metadata:
          labels:
            app: example-app
        spec:
          containers:
            - name: example-container
              image: example/image:latest
              resources:
                limits:
                  cpu: 500m
                requests:
                  cpu: 200m

1.  创建 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：  
    接下来，创建一个 HorizontalPodAutoscaler 对象，定义 Pod 的自动水平扩展规则。

apiVersion: autoscaling/v2beta2
    kind: HorizontalPodAutoscaler
    metadata:
      name: example-hpa
    spec:
      scaleTargetRef:
        apiVersion: apps/v1
        kind: Deployment
        name: example-deployment
      minReplicas: 1
      maxReplicas: 10
      metrics:
        - type: Resource
          resource:
            name: cpu
            target:
              type: Utilization
              averageUtilization: 50

在上述示例中，HPA 的目标是 Deployment “example-deployment”，它将根据 CPU 使用率自动调整 Pod 的副本数。设置了最小副本数为 1，最大副本数为 10。平均 CPU 使用率目标为 50%。

1.  应用配置：  
    应用上述 YAML 配置文件到 Kubernetes 集群，创建 Deployment 和 HPA 对象：

kubectl apply -f deployment.yaml
    kubectl apply -f hpa.yaml

1.  监视 HPA：  
    使用以下命令来监视 HPA 的状态和自动扩展的情况：

kubectl get hpa
    kubectl describe hpa example-hpa

通过这些命令，您可以查看 HPA 的当前状态、目标和当前副本数，以及根据 CPU 使用率的变化自动调整 Pod 的副本数。

1.  测试自动扩展：  
    模拟负载来触发自动扩展。可以使用工具如 `hey`、`ab` 或自定义脚本来发送请求到应用程序，以增加 CPU 使用率。

hey -c 10 -z 30s http://example-app

根据负载的增加，HPA 将监测 CPU 使用率，并根据定义的规则自动扩展 Pod 的副本数。

以上是一个基本的 Kubernetes Pod 的自动水平扩展示例。您可以根据自己的需求和环境进行调整和扩展，例如根据其他指标（如内存使用率）进行自动扩展，或者调整 HPA 的配置参数。