在Kubernetes集群中部署Heapster

背景

公司的容器云平台需要新增应用的自动扩缩容功能，以便能够更加智能化的对应用进行管理。

Kubernetes官方提供了HPA（Horizontal Pod Autoscaling）资源对象。要让我们部署的应用做到自动水平的（水平指的是增减Pod副本数量）进行扩缩容，我们只需要在Kubernetes集群中创建HPA资源对象，然后让该资源对象关联某一需要进行自动扩缩容的应用即可。

HPA默认的是以Pod平均CPU利用率作为度量指标，也就是说，当应用Pod的平均CPU利用率高于设定的阈值时，应用就会增加Pod的数量。CPU利用率的计算公式是：Pod当前CPU的使用量除以它的Pod Request（这个值是在部署deployment时自己设定的）值。而平均CPU利用率指的就是所有Pod的CPU利用率的算术平均值。

Pod平均CPU利用率的计算需要知道每个Pod的CPU使用量，目前是通过查询Heapster扩展组件来得到这个值，所以需要安装部署Heapster。

接下来我就将我们在Kubernetes集群中部署Heapster的过程记录下来，也会描述我们在部署过程中遇到的问题以及解决的方法，希望能够帮助到也准备在Kubernetes集群中部署Heapster的朋友。

Heapster成功部署之后，我们使用了性能测试工具对http应用做了压力测试，以观察HPA进行自动扩缩容时的实际效果。

部署过程

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首先，我们在github中搜索Heapster，会找到Kubernetes中的Heapster库：

将这个库clone到集群的master节点中。

在Heapster目录下运行命令kubectl create -f deploy/kube-config/standalone/Heapster-controller.yaml

理论上创建完成后会启动三个资源对象，deployment、service、serviceaccount，此时Heapster应该就能够为HPA提供CPU的使用量了。

此时为验证Heapster是否可用，在集群中部署一个HPA资源对象，关联某个应用，并设定阈值为90: