在Kubernetes(简称K8s)中,Horizontal Pod Autoscaler(HPA)是一种自动扩展Pod副本数量的机制,其原理是基于集群中运行的应用程序资源使用情况动态调整Pod副本的数量。
HPA的工作原理可以概括为以下几个步骤:
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监控指标:
- HPA通过与Kubernetes Metrics API交互,持续监控指定目标对象(如Deployment、StatefulSet或ReplicationController等)关联的Pods的资源使用情况。
- 默认情况下,它会关注CPU利用率,但也可以配置为根据内存或其他自定义metrics进行扩展。
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阈值设定:
- 用户需要为HPA设置一个最小和最大Pod副本数,并指定一个资源使用率的目标阈值(如CPU使用率达到80%时触发扩展)。
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评估及决策:
- 当HPA检测到实际平均CPU利用率超过用户设定的目标阈值时,它会决定增加Pod副本的数量,以分散负载并降低单个Pod的资源压力。
- 反之,当资源利用率低于另一个较低的阈值时,HPA可能会减少Pod副本的数量,以避免资源浪费。
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执行扩容/缩容:
- 根据上述决策,HPA会更新目标对象的
.spec.replicas
字段,从而触发Kubernetes控制器(如Deployment Controller)去创建或删除相应的Pod实例,达到调整副本数目的目的。
- 根据上述决策,HPA会更新目标对象的
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平滑过渡:
- 在滚动更新策略的支持下,新的Pod副本将被逐渐创建和就绪,而旧的Pod副本则会被逐步替换。这样可以确保服务在扩展或收缩过程中保持可用性,实现平滑的流量迁移。
综上所述,HPA是一个自动化水平扩展工具,能够根据应用程序的实际需求实时调整Pod副本数,有效提高资源利用率,同时保证应用的服务质量。
标签:副本,阈值,CPU,原理,HPA,K8S,Pod,资源 From: https://www.cnblogs.com/huangjiabobk/p/18002543