K8S系列：Pod的扩缩容方法

最新推荐文章于 2025-03-20 15:56:09 发布
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#kubernetes #容器 #云原生

本文介绍了Kubernetes中Pod的手动和自动扩缩容机制，包括使用`scale`命令进行手动调整及通过设置指标触发自动扩容。同时，还探讨了自定义指标在Pod扩缩容中的应用。
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K8S集群扩缩容①：K8S集群自动扩缩容方案以及HPA弹性伸缩原理以及扩缩容流程
江晓龙的博客
09-27 3380
HPA默认情况下，每隔30秒会检测一次指标，只要指标达到了HPA设置的阈值，则会计算出预期设置的工作负载副本数量，进行扩缩容操作，同时为了避免过于频繁的扩缩容，默认在5分钟内没有扩缩容的情况下，才会触发扩缩容操作，因为可能高并发只是一瞬间，立刻就下来了，频繁扩缩容对于集群的性能是有影响的。HPA可以利用Metrics监控指标，例如CPU使用率、磁盘或者自定义的监控指标，通过这些指标来自动的扩容或缩容Pod的副本数量，当系统负载增加时，HPA会自动为Pod添加适量的数量，提高系统的稳定性。
K8S集群Pod资源自动扩缩容方案
江晓龙的博客
09-03 1997
在K8S集群中部署的应用程序都是以Pod的形式部署的，我们在部署Pod资源时都会指定Pod资源的副本数，但是这个数量是写死的，平时可能启动10个Pod副本就可以满足日常的业务需求，但是当压力增大时，启动的10个Pod副本可能无法满足并发请求，从而就会造成影响。
k8s对接云实现自动扩容pod
神圣坤的博客
06-28 1642
公众号关注「SY技术小站」设为「星标」，每天带你分享技术与生活！介绍在之前的文章我介绍了下 Custom Metric 怎么实现自动扩容的。k8s基于自定义指标实现自动扩容实际上Kub...
k8s从入门到放弃(2): 缩扩容&更新
weixin_33770878的博客
03-08 1625
前言 自动缩扩容是现代化的容器调度平台带给我们的最激动人心的一项能力。在上规模的业务系统中我们无时无刻不面临着这样的难题：用户的流量往往随着时间波动，甚至偶尔出现不可预测的峰值（毛刺流量），每当流量增加时都需要手工的对应用进行扩容，峰值流量消失后又需要将扩容的机器回收，运维起来费时费力。 幸运的是，k8s这样的容器调度平台正在逐渐帮助我们解决这样的问题，它带来的AutoScaler功能目前已经支持...
kubectl源码分析之apply
mark's technic world
06-20 1740
发布一个k8s部署视频：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/26967 课程内容：各种k8s部署方式。包括minikube部署，kubeadm部署，kubeasz部署，rancher部署，k3s部署。包括开发测试环境部署k8s，和生产环境部署k8s。 腾讯课堂连接地址https://ke.qq.com/course/478827?taid=4373109931462251&tuin=ba64518 第二个视频发布https://edu.youkuaiyun.com/c..
k8s中实现pod自动扩缩容
weixin_45432833的博客
01-02 2841
k8s中pod自动扩容缩容操作
K8s系列之：Pod的扩容和缩容
zhengzaifeidelushang的博客
02-07 8086
Pod的扩容和缩容一、手动扩容和缩容模式二、自动扩容和缩容模式 在实际生产系统中，经常会遇到某个服务需要扩容的场景，可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。可以利用Deployment/RC的Scale机制来完成这些工作。 K8s对Pod的扩容和缩容操作提供了手动和自动两种模式，手动模式通过执行kubectl scale命令对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置，可一键完成。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标，并指定Pod副本数量的范围，系统将
k8s:Pod 自动扩缩容
m0_50434960的博客
03-07 1504
Pod 自动扩缩容 通过手工执行kubectl scale 命令可以实现Pod 的扩缩容，但是这样毕竟需要每次去手工操作一次，而且不确定什么时候业务请求量就很大了，所以如果不能做到自动化的去扩缩容的话，这也是一个很麻烦的事情。如果Kubernetes 系统能够根据Pod 当前的负载的变化情况来自动的进行扩缩容就好了，因为这个过程本来就是不固定的，频繁发生的，所以纯手工的方式不是很现实。 幸运的是Kubernetes 为我们提供了这样一个资源对象：Horizontal PodAutoscaling（Pod水平
11.6.k8s实战-节点扩缩容
qq_22321199的专栏
06-18 2172
生产环境中，对于k8s已有环境进行扩容和缩容是比较常见的操作，比如现有k8s集群资源不足，就需要扩容节点，就是将物理机配置加入k8s集群node；或者说当前k8s集群工作不饱和，有大量空闲的机器资源，闲置浪费严重，所以需要缩容，就是将物理机配置退出k8s集群node；
精选资源
K8S之HPA基于内存指标实现pod自动扩缩容测试用例
02-14
标题 "K8S之HPA基于内存指标实现pod自动扩缩容测试用例" 涉及的关键知识点是 Kubernetes（K8S）的水平自动扩展（Horizontal Pod Autoscaler, HPA）以及如何根据内存指标来调整Pod的副本数量。在这个测试用例中，我们...
自动化进行Pod的扩缩容-HPA
皮皮的博客
02-11 1402
本文主要讲通过HPA机制进行Pod副本的自动扩容与缩容
k8s教程（pod篇）-扩缩容
阿甘兄
12-30 6681
主要讲解pod扩缩容的一些概念以及案例
【云原生之K8s】k8s中某个服务的节点pods的什么时候会自动扩容？ 扩容是指什么，加一个pods节点吗，扩容的形式有哪些？
最新发布
qq_39666711的博客
03-20 1008
在 Kubernetes（K8s）中，Pod 的自动扩容是一种重要的弹性伸缩机制，能根据实际负载动态调整 Pod 的数量。下面为你详细介绍Pod 自动扩容的触发条件以及扩容的具体含义。
Pod 自动扩缩容
weixin_50071922的博客
09-23 432
文章目录Pod 自动扩缩容 Pod 自动扩缩容 我们可以手动实现 Pod 的扩缩容，但是如果业务请求量很大的时候，就很麻烦了，所以我们需要去实现自动扩缩容。如果 Kubernetes 系统能够根据 Pod 当前的负载的变化情况来自动的进行扩缩容就好了，因为这个过程本来就是不固定的，频繁的发生，所以手动实现扩缩容是不现实的。 Kubernetes 为我们提供了一个资源对象： Horizontal Pod Autoscaling （Pod 水平自动伸缩）简称 HPA 。HPA通过监控分析 RC 或者 Depl
Pod 自动扩缩容(HPA)
weixin_43133073的博客
09-09 331
环境CentOS7 [root@k8s-master deploy]# cat /etc/hosts 192.168.41.191 k8s-master 192.168.41.192 k8s-node1 192.168.41.193 k8s-node2 [root@k8s-master deploy]# kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION k8s-master Ready .
K8s之自动扩缩容
youziguo的专栏
08-26 2753
Kubernetes 的动态扩缩容机制使得应用能够根据实际需求自动调整资源，既能在高峰期提供足够的计算能力，又能在低负载时节约资源。这种自动化的资源管理极大地提升了系统的弹性和可扩展性，适用于各种复杂的应用场景。
023.掌握Pod-Pod扩容和缩容
爱无止
11-24 1160
一 Pod的扩容和缩容系统小说 https://wap.kuwx.net/ Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式，手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标，并指定Pod副本数量的范围，系统将自动在这个范围内根据性能指标...
K8s Pod 扩缩容策略：灵活应对业务负载变化
wdfdgygg77的博客
03-17 801
K8s Pod 扩缩容策略为应对业务负载变化提供了高效灵活的解决方案。HPA 和 VPA 从水平和垂直方向实现 Pod 资源的动态调整，确保应用性能，降低成本。理解并合理运用扩缩容策略，关注执行过程和注意事项，能使 K8s 集群更好地支撑业务发展，适应复杂多变的业务场景。
k8S中的MySQL如何扩容_k8s Pod 扩容和缩容
weixin_30915487的博客
01-27 1195
在生产环境下，在面临服务需要扩容的场景时，可以使用Deployment/RC的Scale机制来实现。Kubernetes支持对Pod的手动扩容和自动扩容。手动扩容缩容通过执行扩容命令，对某个deployment直接进行扩容：#kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4当要缩容，减少副本数量即可：#kubectl scale de...
K8S pod扩缩容方式
02-13
### Kubernetes Pod 扩缩容方法 #### 自动水平扩展 (Horizontal Pod Autoscaler) 为了应对流量变化，Kubernetes 提供了 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)，这是一种可以根据观察到的CPU利用率或其他自定义指标自动调整Pod副本数目的控制器。当检测到负载过高时，HPA会增加Pod实例的数量；反之，则减少不必要的Pod以节省资源[^1]。 ```yaml apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: php-apache spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: php-apache minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 50 ``` 此YAML文件定义了一个针对名为`php-apache`部署对象的HPA，它将基于CPU使用情况维持最少1个至最多10个Pod副本，并保持平均CPU利用率为50%。 #### 垂直扩展 (Vertical Pod Autoscaler) 除了横向扩展外，还有垂直扩展选项——即改变现有Pod资源配置而不更改其数量。这通常适用于那些难以预测工作量的应用程序。Vertical Pod Autoscaler(VPA) 可以动态调整正在运行的Pod请求和限制值，使它们更好地匹配实际需求[^3]。 ```yaml apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1 kind: VerticalPodAutoscaler metadata: name: frontend-vpa spec: targetRef: apiVersion: "apps/v1" kind: Deployment name: frontend updatePolicy: updateMode: "Auto" ``` 上述配置展示了如何设置VPA来自动更新指定Deployment下的Pod规格，无需人工干预即可完成优化过程。 #### 用户自定义扩缩容逻辑 对于某些特定场景下，可能需要更加精细控制的扩缩容行为。这时可以开发定制化的Operator或者CRD(CustomResourceDefinition), 结合Prometheus等监控工具收集数据并触发相应的动作。例如Airbnb就实现了与其业务紧密关联的独特扩缩容算法，提高了整体系统的效率与响应速度[^4]。
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