13、自动缩放：原理、配置与实践

自动缩放：原理、配置与实践

1. 自动缩放模式与决策机制

自动缩放器（Autoscaler）有稳定（stable）和恐慌（panic）两种模式。进入这一阶段时，自动缩放器依据两个信息来运作：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 ：若自动缩放器处于稳定模式但超过了恐慌阈值，它会切换到恐慌模式。
• 恐慌模式的结束判断 ：若自动缩放器处于恐慌模式，它会根据恐慌持续时间以及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，自动缩放器回到稳定模式。

1.2 返回值决策

决策的最后一步是决定返回的值，稳定和恐慌模式在此起到关键作用：
- 若当前为稳定模式，自动缩放器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，自动缩放器返回该计算值。
- 若计算出的期望实例数等于或低于当前实际实例数，自动缩放器返回当前实例数。

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。

以下是决策流程的 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 -