13、自动伸缩：原理、配置与实践

自动伸缩：原理、配置与实践

1. 自动伸缩模式

自动伸缩器（Autoscaler）有稳定（stable）和恐慌（panic）两种模式。进入此阶段时，自动伸缩器会基于两个信息展开工作：一是当前处于稳定模式还是恐慌模式；二是是否超过了恐慌阈值。

1.1 模式切换规则

• 从稳定到恐慌 ：若自动伸缩器处于稳定模式，但超过了恐慌阈值，它会切换到恐慌模式。
• 结束恐慌 ：若自动伸缩器处于恐慌模式，它会根据恐慌持续时间和当前是否未超过恐慌阈值来决定是否结束恐慌。若恐慌时间过短或仍超过恐慌阈值，恐慌继续；若恐慌窗口已过且未超过恐慌阈值，恐慌结束，自动伸缩器回到稳定模式。

1.2 返回值决策

根据当前模式，自动伸缩器会决定返回的值：
- 若处于稳定模式，返回已计算的稳定期望实例数（Stable Desired Instance Count）。
- 若处于恐慌模式，且计算出的恐慌期望实例数增加，返回该计算值。
- 若计算出的期望实例数等于或低于当前实际实例数，返回当前实例数。

简单来说，在稳定模式下，期望实例数会随流量增减；而在恐慌模式下，期望实例数只能增加。

下面是决策流程的 mermaid 流程图：

graph TD
    A[稳定或恐慌?] -->|稳定| B[返回稳定期望实例数]
    A -->|恐慌| C[恐慌期望实例数增加?]
    C -->