14、Horizontal Pod Autoscale

原创 已于 2023-07-14 10:40:22 修改 · 165 阅读 · 0 ·
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#kubernetes #缩扩容

于 2023-07-13 18:09:07 首次发布
本文介绍了Kubernetes中Horizontal Pod Autoscale（HPA）的概念和工作原理，详细阐述了手动与自动缩扩容模式，重点讨论了HPA如何根据Pod的资源指标自动调整副本数量，以保持系统的稳定运行。

一、为何进行缩扩容？

    在实际生产中，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。

二、缩扩容模式

Kubernetes 对 Pod 扩容与缩容提供了手动和自动两种模式。
  • 一、手动扩容和缩容模式：手动模式通过执行 kubectl scale -- replicas=num 命令对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置，可一键完成。
  • 二、自动扩容和缩容模式 ：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的变化进行调整。

三、手动缩扩容

伸缩（Scale Up/Down）是指在线增加或减少 Pod 的副本数。
  
方式1：
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HPA（Horizontal Pod Autoscaler）弹性伸缩
每天都要开心呀(#^.^#)
05-23 955
快速理解Kubernetes水平扩缩策略
k8s之Horizontal Pod Autoscaler（Pod水平自动伸缩）
weixin_50801368的博客
02-15 1646
官方文档：Pod 水平自动扩缩 | Kuberneteshttps://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/ Pod 水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler） 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、ReplicaSet 和 StatefulSet 中的 Pod 数量。 除了 CPU 利用率，也可以基于其他应程序提供
kubernetes自动扩容之Horizontal Pod Autoscaling（HPA）
abcy071213的博客
06-14 1170
我们通过手动执行命令，可以实现Pod扩容。但是，分布式系统要能够根据当前负载的变化情况自动触发水平扩展或缩容的行为，因为这一过程可能是频繁发生的、不可预料的，所以手动控制的方式是不现实的。因此，在版本中首次发布了这一重量级新特性-----。Pod水平自动扩缩（Horizontal Pod Autoscaler），简称HPA，意思是Pod横向水平自动扩容，与之前的RC、Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象。
14、Horizontal Pod Autoscal
无痕的博客
11-17 483
Kubernetes 对 Pod 提供了手动和自动两种模式的缩扩容
如何配置 Horizontal Pod Autoscaler (HPA）
bltyu2000的博客
03-07 1054
如何配置 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)？HPA 依据哪些指标进行扩缩容？
Horizontal Pod Autoscaling水平Pod自动缩放
gswcfl
09-11 483
水平扩展意味着对增加负载的响应是部署更多的Pods。这不同于垂直扩展，对于Kubernetes来说，垂直扩展意味着将更多的资源(例如：内存或CPU)分配给已经在为工作负载运行的Pods。如果负载减少，并且pods的数量高于配置的最小值，Horizontal Pod Autoscaler会指示工作负载资源(部署、StatefulSet或其他类似资源)缩减。通过测试，hpa负载逐步增加，Pod数量增加到5个，测试结束后，hpa负载逐步减少，最后pods数量减少到1个Pod。
k8s测试十七 Horizontal Pod Autoscaling
王佳宇的个人博客
03-21 701
如果看过测试十六到这里我们已经具备了去实验HPA的条件了，没看过的可以去看一下！ 简介： Horizontal Pod Autoscaling 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 Replication Controller、Deployment 或者Replica Set 中的 Pod 数量。 运行一个比较耗费资源的pod： kubectl run php-apache --imag...
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler
xjune的专栏
10-29 6003
Kubernetes的自动弹性伸缩有两个维度： 处理node缩放操作的Cluster Autoscaler 自动弹性伸缩部署副本集Pod数量的Horizontal Pod Autoscaler（HPA） Cluster Autoscaler 需要依赖云服务功能。 HPA在K8S版本1.8以下默认以heapster作为性能指标采集来源。在Kubernetes 1.8中，只有启用horizonta...
【kubernetes系列】Kubernetes之自动扩容Horizontal Pod Autoscaling（HPA）
margu_168的博客
05-10 2067
然后，通过现有pods的CPU使用率的平均值（计算方式是最近的pod使用量（最近一分钟的平均值，从heapster中获得）除以设定的每个Pod的CPU使用率限额）跟目标使用率进行比较，并且在扩容时，还要遵循预先设定的副本数限制：MinReplicas
Horizontal Pod Autoscaler（Pod水平自动伸缩）
Addisoni
02-09 1954
Horizontal Pod Autoscaler 根据观察到的CPU利用率（或在支持自定义指标的情况下，根据其他一些应用程序提供的指标）自动伸缩 replication controller, deployment, replica set, stateful set 中的pod数量。注意，Horizontal Pod Autoscaling不适用于无法伸缩的对象，例如DaemonSets。 ...
K8S哲学 - 资源调度 HPA （horizontal pod autoScaler-sync-period）
gu2022_3_5_21_23的博客
05-04 467
最小2个node 最大5个。
K8S-Deployment资源对象
2501_92915057的博客
12-02 409
Kubernetes Deployment 是管理 Pod 和 ReplicaSet 的声明式对象，支持滚动更新、回滚、扩缩容等操作。本文详细解析了 Deployment 的 YAML 配置，包括副本数设置、更新策略（maxSurge/maxUnavailable）、健康检查（livenessProbe/readinessProbe）、资源限制和环境变量等核心配置项。通过企业应用案例演示了如何创建 Deployment 和 Service，并进行扩缩容、滚动更新和版本回滚操作。最后介绍了自定义更新策略的设置
第1章：Dashboard初体验 - 你的可视化K8s控制台
huangxuanheng的专栏
12-02 535
通过本章学习，你已经掌握了：✅Dashboard的核心价值：可视化管理的效率优势✅界面布局解析：各个功能区域的职责划分✅实战操作对比：与kubectl命令的效率比较✅快速上手路径：5分钟从陌生到熟悉下一章预告：第2章 工作负载管理 - 可视化应用部署。提示：如果你还没有安装Dashboard，请参考作者之前的《Kubernetes Dashboard 图形化界面安装指南：从0到丝滑体验》完成环境准备。互动思考：你现在更倾向于使用命令行还是Dashboard？
K8S-Pod资源对象
weixin_56665846的博客
12-02 538
#查看对象中包含哪些字段标签其实就一对 key/value ，被关联到对象上，比如Pod,标签的使用我们倾向于能够表示对象的特殊特点，就是一眼就看出了这个Pod是干什么的，标签可以用来划分特定的对象（比如版本，服务类型等），标签可以在创建一个对象的时候直接定义，也可以在后期随时修改，每一个对象可以拥有多个标签，但是，key值必须是唯一的。创建标签之后也可以方便我们对资源进行分组管理。如果对pod打标签之后就可以使用标签来查看、删除指定的pod。（慎重！！！在k8s中，大部分资源都可以打标签。
Longhorn-k8s存储
最新发布
qq_42895490的博客
12-02 117
1.7.3 适配 K8s ≥1.21；1.8+ 需 1.25+。，即可看到 Longhorn 仪表盘。
K8s 1.28.2 + Containerd + CentOS7.9 集群部署
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信。
12-02 629
本文以“1 Master + 2 Node”架构为蓝图，手把手演示如何在 CentOS 7.9 上基于 containerd 部署 Kubernetes 1.28.2 高可用集群
学习K8S-Deployment资源对象
sz12567的博客
12-02 594
Kubernetes Deployment详解与实战 摘要：Deployment是Kubernetes中管理Pod和ReplicaSet的声明式API对象，支持滚动更新、回滚、扩缩容等操作。本文详细解析了Deployment的YAML配置，包括副本数设置、滚动更新策略(maxSurge/maxUnavailable)、健康检查(livenessProbe/readinessProbe)、资源限制等核心参数。通过企业应用案例演示了从创建、扩缩容到滚动更新的完整流程，并介绍了版本回滚方法。最后讲解了自定义更新策
[root@k8s-master ~]# kubectl autoscale deployment nginx-server --cpu-percent=10 --min=1 --max=10 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization=5m0s Error: unknown flag: --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization See 'kubectl autoscale --help' for usage. 怎么解决
05-13
<think>好的，我现在需要解决用户在使用kubectl autoscale命令时遇到的未知参数错误，具体是--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization这个标志不被识别的问题。首先，我要回忆一下kubectl autoscale的常用参数，确认这个参数是否存在或者是否有拼写错误。 根据我的知识，kubectl autoscale命令通常用于创建Horizontal Pod Autoscaler（HPA）。常见的参数包括--min、--max、--cpu-percent等。用户提到的--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization看起来像是HPA的某个配置选项，但可能不是kubectl autoscale的直接参数。 接下来，我需要查阅Kubernetes的官方文档，确认kubectl autoscale支持的参数列表。访问Kubernetes文档后发现，kubectl autoscale命令的参数确实不包含--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization。这个参数其实是HPA资源本身的字段，属于spec.behavior.scaleDown.stabilizationWindowSeconds的配置项，用于设置缩容操作的稳定窗口时间。 因此，用户可能混淆了kubectl命令参数和HPA资源配置。正确的做法应该是先使用kubectl autoscale创建HPA，然后通过kubectl edit hpa来修改其行为配置，添加scaleDown的稳定窗口参数。或者，使用YAML文件定义HPA时，在spec部分指定behavior字段，再通过kubectl apply应用该配置。 另外，用户需要注意Kubernetes的版本兼容性。HPA的行为配置是在Kubernetes 1.18版本之后引入的，如果集群版本较旧，可能不支持该参数，需要升级集群或调整配置方式。同时，检查命令拼写是否正确，比如是否有多余的连字符或者拼写错误，例如是否应该是--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization-window之类的名称，但根据官方文档，正确的字段是stabilizationWindowSeconds，属于scaleDown下的配置。 总结解决方案步骤：1. 确认kubectl版本和集群版本是否支持该参数；2. 使用正确的HPA配置方式，通过编辑或YAML文件设置scaleDown的稳定窗口；3. 确保参数名称和位置的正确性。最后，提供示例YAML配置帮助用户具体操作。</think>### 分步解决方案：kubectl autoscale 未知参数错误 #### 错误原因分析 `--horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization` 是 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 的**行为参数**，但该参数不能直接作为 `kubectl autoscale` 命令的选项使用。此参数属于 HPA 资源配置的 `behavior.scaleDown.stabilizationWindowSeconds` 字段，需要通过 YAML 文件定义或通过 `kubectl edit` 修改现有 HPA 配置[^1]。 #### 验证步骤 1. **检查 kubectl 版本** ```bash kubectl version --short ``` Kubernetes 1.18+ 版本才支持 HPA 行为参数[^2] 2. **确认参数适用范围** ```bash kubectl explain hpa.spec.behavior.scaleDown.stabilizationWindowSeconds ``` 输出应显示字段描述：*缩容操作的稳定窗口时间* #### 正确配置方法 **方法 1：通过 YAML 文件创建 HPA** ```yaml apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: myapp-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: myapp minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 50 behavior: scaleDown: stabilizationWindowSeconds: 300 # 5分钟缩容稳定窗口 ``` **方法 2：修改现有 HPA** ```bash kubectl edit hpa myapp-hpa ``` 在编辑器中添加： ```yaml behavior: scaleDown: stabilizationWindowSeconds: 300 ``` #### 版本兼容性参考 | Kubernetes 版本 | HPA 行为支持 | |----------------|-------------| | < 1.18 | ❌ 不支持 | | ≥ 1.18 | ✅ 支持 | #### 常见错误排查 1. **参数拼写错误** ```bash # 错误：多级参数直接作为flag kubectl autoscale --behavior.scaleDown.stabilizationWindowSeconds=300 # 正确：通过YAML配置 ``` 2. **资源类型不匹配** ```bash kubectl get hpa myapp-hpa -o yaml | grep apiVersion ``` 确保使用 `autoscaling/v2` API 版本
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