标签：chart extension pil metrics des gen github bsp 自动化
Horizo??ntal Pod Autoscaler基于观察到的CPU利用率（或借助自定义指标 支持，基于其他一些应用程序提供的指标）自动缩放复制控制器，部署或副本集中的Pod数量 。请注意，自动伸缩不适用于无法缩放的对象，例如DaemonSets。
Horizo??ntal Pod Autoscaler被实现为Kubernetes API资源和控制器。该资源确定控制器的行为。控制器会定期调整复制控制器或部署中副本的数量，以使观察到的平均CPU利用率与用户指定的目标相匹配。
简单的理解：自动水平伸缩，是指运行在k8s上的应用负载(POD)，可以根据资源使用率进行自动扩容、缩容；我们知道应用的资源使用率通常都有高峰和低谷，所以k8s的HPA特性应运而生；它也是最能体现区别于传统运维的优势之一，不仅能够弹性伸缩，而且完全自动化！
下面我们进行实验：
# 创建deploy和service
$ kubectl run php-apache --image=pilchard/hpa-example --requests=cpu=200m --expose --port=80
# 创建autoscaler
$ kubectl autoscale deploy php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
# 等待3~5分钟查看hpa状态
$ kubectl get hpa php-apache
# 增加负载
$ kubectl run --rm -it load-generator --image=busybox /bin/sh $ while true; do wget -q -O- http://php-apache; done;
# 等待约5分钟查看hpa显示负载增加，且副本数目增加
# 注意k8s为了避免频繁增删pod，对副本的增加速度有限制
# 实验过程可以看到副本数目从1到4到8到10，大概都需要4~5分钟的缓冲期
$ kubectl get hpa php-apache -w
# 清除负载，CTRL+C 结束上述循环程序，稍后副本数目变回1
通过注解annotations添加自动伸缩例子：
Deployment / StatefulSet:
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: example
labels:
annotations:
hpa.autoscaling.banzaicloud.io/minReplicas: "1"
hpa.autoscaling.banzaicloud.io/maxReplicas: "3"
cpu.hpa.autoscaling.banzaicloud.io/targetAverageUtilization: "70"
chart模板：https://github.com/helm/charts/blob/master/stable/nginx-ingress/templates/controller-hpa.yaml
参考：
https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling
标签：chart extension pil metrics des gen github bsp 自动化
原文地址：https://www.cnblogs.com/Dev0ps/p/11885662.html
