kubernetes基于Metrics Server的HPA弹性伸缩pod

最新推荐文章于 2025-05-09 12:00:00 发布
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分类专栏： rancher k8s docker 文章标签： rancher kubernetes HPA metric-server docker
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23598037/article/details/100113031
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本文介绍了Kubernetes中的HPA（Horizontal Pod Autoscaler）如何根据资源使用情况自动伸缩Pod。重点讲解了Metrics Server的作用，实现HPA的关键因素，包括监控指标获取和伸缩判定算法。同时，文中还提供了配置HPA的步骤，并通过webbench压力测试展示了HPA的动态伸缩过程。

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文章目录

概念

HPA是kubernetes里面pod弹性伸缩的实现,它能根据设置的监控阀值进行pod的弹性扩缩容，目前默认HPA只能支持cpu和内存的阀值检测扩缩容，但也可以通过custom metric api 调用prometheus实现自定义metric 来更加灵活的监控指标实现弹性伸缩。但hpa不能用于伸缩一些无法进行缩放的控制器如DaemonSet。这里我们用的是resource metric api.

在这里插入图片描述

实现hpa的两大关键

1、监控指标的获取
早期kubernetes版本是使用hepster，在1.10后面版本更推荐使用metric-server

hepster简单来说是api-server获取节点信息，然后通过kubelet获取监控信息，因为kubelet内置了cadvisor。

metric-server，简单来说是通过metric-api来获取节点信息和监控信息。https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server

2、伸缩判定算法
HPA通过定期（定期轮询的时间通过–horizontal-pod-autoscaler-sync-period选项来设置，默认的时间为30秒）查询pod的状态，获得pod的监控数据。然后，通过现有pod的使用率的平均值跟目标使用率进行比较。
pod的使用率的平均值：
监控资源1分钟使用的平均值/设定的每个Pod的request资源值

扩容的pod数计算公式

TargetNumO
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（十一）基于metric server的自动伸缩hpa
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概念 hpa功能： 能根据pod的cpu丶内存以及其它指标自动伸缩pod副本数量, 该指标由metrics-service和custom-metrics-apiserver提供 hpa版本： 通过kubectl api-versions查看 autoscaling/v1 autoscaling/v2beta1 由metrics-service提供, 仅支持cpu指标来弹性伸缩 autosca...
Kubernetes - 实战：系统监控、使用Metrics Server、hpa 自动伸缩 Pod 数量、Prometheus 的使用
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它是 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 功能的基础，允许 HPA 根据 Pod 的资源使用情况进行自动扩缩容。综合以上，通过 Metrics Server 和 Prometheus 可以构建一套全面的 Kubernetes 集群监控体系，既能满足基本的资源使用监控需求，也能支持更加复杂的应用性能监控和基于自定义指标的自动化扩缩容功能。的 Deployment，根据 CPU 使用率自动调节 Pod 数量，最小副本数为 2，最大副本数为 10，目标平均 CPU 使用率为 50%。
kubernetes中metrics-server与HPA
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kubernetes(k8s)：基于metrics server的HPA(pod水平自动弹性伸缩)
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1. Horizontal Pod Autoscaler（HPA） pod水平自动伸缩 官网：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/
Kubernetes HPA 动态弹性扩缩容
专注基础架构领域
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【云原生】Kubernetes----Metrics-Server组件与HPA资源
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在Kubernetes集群中，为了确保资源的有效利用和应用的高可用性，我们通常需要监控集群中各个Pod的资源使用情况，并根据这些信息进行相应的调整。Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 就是这样一种机制，它可以根据Pod的资源使用情况自动调整Pod的副本数量。而Metrics-Server，作为Kubernetes的一个核心组件，为HPA提供了关键的度量数据支持。本文将详细解析Metrics-Server与HPA之间的关系、工作原理以及它们在实际应用中的重要性
Kubernetes - HPA-VPA - metrics介绍和安装 - HPA实验
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rancher中HPA的部署
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一、概念 HPA是kubernetes里面pod弹性伸缩的实现,它能根据设置的监控阀值进行pod的弹性扩缩容，目前默认HPA只能支持cpu和内存的阀值检测扩缩容 二、部署 1.确认当前集群中高级选项中的监控指标是保持开启状态 2.进入system项目的工作负载，找到kube-system下的metrics-server，确保存在这个工作负载 3.在同一个命名空间中部署工作负载，这里采用的是nginx的镜像，镜像配置中需要注意的是给cpu开启预留和限制 4.添加HPA策略，然后保存，几分钟后状态如
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HPA弹性伸缩1、概念2、创建测试deployment和service3、创建HPA4、网站压测5、验证HPA效果 1、概念 HPA全称是Horizontal Pod Autoscaler，翻译成中文是POD水平自动伸缩，HPA可以基于CPU利用率对replication controller、deployment和replicaset中的pod数量进行自动扩缩容 pod自动缩放不适用于无法缩放的对象，比如DaemonSets。 HPA由Kubernetes API资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。
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