1. 介紹

Kubernetes 提供了多種資源管理方式，其中 彈性伸縮（Auto-scaling）是最重要的特性之一。彈性伸縮可以根據應用的負載變化自動調整 Pod 的數量和資源，以確保在高負載下應用能夠正常運行，而在低負載時節省資源。在 Kubernetes 中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）和 Vertical Pod Autoscaler（VPA）是實現彈性伸縮的兩大核心組件。本文將重點講解這兩個組件的工作原理、配置和使用場景。

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2. Horizontal Pod Autoscaler（HPA）

什么是 HPA？

Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是 Kubernetes 中用于根據負載自動調整 Pod 數量的機制。HPA 會根據實際的資源使用情況（如 CPU、內存、或自定義指標），自動增加或減少 Pod 的副本數，從而實現彈性伸縮。

HPA 工作原理

HPA 通過監控 Pod 的資源使用情況（如 CPU 使用率、內存占用等）來決定是否擴容或縮容。當監控到的負載超過預設閾值時，HPA 會增加 Pod 的副本數；當負載降低時，HPA 會減少 Pod 的副本數。

HPA 使用 Metrics Server 收集 Pod 的實時資源使用數據，并通過比對當前資源使用情況與目標值，來決定是否調整 Pod 數量。

配置 HPA

HPA 可以為任何類型的 Kubernetes 工作負載（如 Deployment、ReplicaSet）創建。以下是一個基于 CPU 使用率的 HPA 配置示例：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: my-app-hpa
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appminReplicas: 1  # 最少副本數maxReplicas: 10 # 最大副本數metrics:- type: Resourceresource:name: cputarget:type: UtilizationaverageUtilization: 80  # 目標 CPU 使用率為 80%

關鍵字段解析：

• scaleTargetRef: 指定 HPA 作用的目標資源（如 Deployment、StatefulSet 等）。
• minReplicas: Pod 副本的最小數量。在低負載時，Pod 不會縮容到小于此值。
• maxReplicas: Pod 副本的最大數量。在高負載時，Pod 不會擴容到超過此值。
• metrics: 指定用于伸縮的指標類型。type: Resource 表示基于資源（如 CPU 或內存）進行伸縮。averageUtilization 表示當 CPU 使用率超過 80% 時，Pod 副本會增加。

HPA 工作流程

1. 指標采集：HPA 控制器通過 Metrics Server 獲取 Pod 的實時資源利用數據，如 CPU 或內存的使用率。
2. 目標值判斷：HPA 控制器會將當前的資源使用情況與設定的目標值進行對比。例如，如果 CPU 使用率超過 80%，則表示負載較高，Pod 需要擴展。
3. 調整副本數：如果資源使用超過目標值，HPA 會增加 Pod 的副本數。如果資源使用低于目標值，HPA 會減少 Pod 的副本數。
4. 自動調節：HPA 控制器會根據負載的變化，定期進行伸縮操作，確保 Pod 數量適應負載變化。

注意事項

• 延遲響應：由于 HPA 基于實際負載和資源使用情況來伸縮，因此如果負載劇烈波動，HPA 可能會出現延遲響應。
• CPU 或內存使用率：HPA 通常基于 CPU 或內存的使用率來進行伸縮。如果應用的負載與這些資源指標不直接相關（例如，負載與網絡流量有關），可能需要使用 自定義指標 來調整伸縮策略。

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3. Vertical Pod Autoscaler（VPA）

什么是 VPA？

Vertical Pod Autoscaler（VPA）是 Kubernetes 中另一種彈性伸縮機制，和 HPA 不同的是，VPA 主要用于 垂直擴展，即根據 Pod 的實際資源需求（如 CPU、內存）自動調整 Pod 的資源請求和限制，而不是改變 Pod 副本數。VPA 通過分析 Pod 的資源使用情況，自動調整容器的 CPU 和內存請求。

VPA 工作原理

VPA 會根據 Pod 的資源使用情況（CPU、內存）調整 Pod 的資源請求。如果 Pod 當前的資源請求過低，VPA 會增加資源請求；如果資源請求過高，VPA 會減少資源請求。VPA 不會增加或減少 Pod 的副本數，它只會調節現有 Pod 的資源配額。

VPA 可以根據以下兩種模式來調整 Pod 的資源：

• Auto: 自動更新資源請求。
• Initial: 只在 Pod 初始化時調整資源請求。
• Off: 禁用自動調整。

配置 VPA

以下是一個 VPA 的配置示例，它會自動調整 Pod 的 CPU 和內存請求：

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:name: my-app-vpa
spec:targetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appupdatePolicy:updateMode: "Auto"  # 自動調整資源請求

關鍵字段解析：

• targetRef: 指定 VPA 適用的目標資源（如 Deployment）。

• updatePolicy: 設置資源更新策略。

  • Auto: VPA 會根據實時數據自動更新資源請求。
  • Initial: 僅在 Pod 初始化時進行資源調整。
  • Off: 禁用資源自動調整。

VPA 工作流程

1. 指標采集：VPA 會監控 Pod 的 CPU 和內存使用情況，分析當前資源的使用是否符合預期。
2. 資源請求調整：根據 Pod 實際的資源使用情況，VPA 會增加或減少容器的資源請求。如果 Pod 使用的 CPU 或內存接近請求的最大限制，VPA 會建議增加資源請求。
3. 更新資源請求：VPA 會根據計算出的推薦值，自動更新 Pod 的資源請求。如果 Pod 在啟動后需要更多的資源，VPA 會進行調整。
4. 自動化調整：VPA 會自動進行這些調整，幫助 Pod 避免資源瓶頸或資源浪費。

注意事項

• 重啟 Pod：VPA 調整資源請求時，通常會導致 Pod 被重啟。這是因為 Kubernetes 需要重新分配資源，尤其是在調整 CPU 或內存請求時。
• VPA 與 HPA 的結合使用：VPA 和 HPA 可以一起使用。VPA 調整 Pod 的資源請求，HPA 根據這些資源請求和負載情況調整 Pod 副本數。這樣，既能優化每個 Pod 的資源利用，又能在負載增加時動態擴展 Pod 數量。

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4. HPA 與 VPA 的結合使用

在實際生產環境中，HPA 和 VPA 可以結合使用，從而實現更加靈活的資源伸縮。具體來說：

• HPA 可以根據負載（如 CPU、內存等）動態擴展或縮小 Pod 的副本數。
• VPA 可以根據 Pod 的資源使用情況動態調整每個 Pod 的 CPU 和內存請求。

通過同時使用這兩種自動伸縮機制，Kubernetes 可以靈活地應對應用負載的變化，確保應用在高負載時能夠自動擴容，而在低負載時又能節省資源。

HPA + VPA 的應用場景

• 負載波動較大的應用：例如 Web 應用，負載可能在高峰時突然增加，使用 HPA 擴容 Pods，使用 VPA 調整 Pods 的資源請求，確保應用能夠處理大流量。
• 資源請求不明確的應用：對于那些未明確配置資源請求的應用，VPA 可以根據實際運行時的資源消耗，自動調整請求，避免因資源不足而導致 Pod 被殺死。

配置實例：HPA + VPA 聯動

假設我們有一個應用，既希望根據負載自動擴容 Pods，又希望根據實際的資源使用情況自動調整資源請求。我們可以同時配置 HPA 和 VPA。

HPA 配置：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: my-app-hpa
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appminReplicas: 1maxReplicas: 10metrics:- type: Resourceresource:name: cputarget:type: UtilizationaverageUtilization: 80

VPA 配置：

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:name: my-app-vpa
spec:targetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: my-appupdatePolicy:updateMode: "Auto"

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5. 總結

Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 和 Vertical Pod Autoscaler (VPA) 是實現彈性伸縮的關鍵組件。HPA 通過自動調整 Pod 的副本數來應對負載的波動，而 VPA 則通過動態調整每個 Pod 的資源請求，確保它們獲得適當的資源配置。兩者結合使用，可以讓應用根據實際需求靈活地擴展和調整，從而提高資源利用率和系統的彈性。