13、Kubernetes 自动伸缩与应用设计最佳实践

Kubernetes 自动伸缩与应用设计最佳实践

在 Kubernetes 环境中，实现应用的高效伸缩是保障系统性能和资源利用率的关键。本文将深入探讨垂直 Pod 自动伸缩、外部指标、节点自动伸缩、容量规划以及应用设计等方面的内容，帮助你更好地应对不同场景下的伸缩需求。

垂直 Pod 自动伸缩（VPA）

垂直 Pod 自动伸缩（VPA）通过调整 Pod 的 CPU 和内存资源实现垂直扩展。Kubernetes 本身未直接提供 VPA 实现，但有开源版本，部分云提供商如 GKE 也有自己的版本。VPA 能自动确定 Pod 的资源请求，节省人力并提高资源效率，尤其适用于资源需求波动大的 Pod。不过，使用 VPA 会增加复杂性，且可能与水平 Pod 自动伸缩器（HPA）不兼容。因此，建议先设置合适的 Pod 资源请求和进行副本的水平扩展。

外部指标

• 每秒请求数（RPS） ：RPS 是常用的伸缩指标，通过测量应用实例每秒能处理的请求数（副本容量），用当前请求数除以该容量，即可得到所需的副本数： replica_count = RPS ÷ replica_capacity 。使用 RPS 指标的好处是，若应用能处理测试时的 RPS，就能在负载下实现伸缩。即便不进行自动伸缩，这也是规划容量的好方法。在 Kubernetes 中，可利用 HPA 的“外部指标”属性实现自动伸缩。由于该指标来自集群外部，若使用不同的监控解决方案，需查找相应的 RPS 指标。
• 配置步骤 ：
  1. 创建服务