Kubernetes HPA 的三个误区与避坑指南

前言

云计算带来的优势之一便是弹性能力，云原生场景下Kubernetes提供了水平弹性扩容能力（HPA），让应用可以随着实时指标进行扩/缩。然而HPA的实际工作情况可能和我们直观预想的情况是不一样的，这里面存在一些认知误区。本文总结了一下 EDAS 用户在使用 HPA 时常遇到的三个认知误区，具体如下：

误区一：HPA存在扩容死区

现象：当Request=Limit时，期望利用率超过90%时，无法正常扩容。

原因剖析：HPA中存在容忍度（默认为10%），指标变化幅度小于容忍度时，HPA会忽略本次扩/缩动作。若当期望利用率为90%时，则实际利用率在81%-99%之间，都会被HPA忽略。

避坑指南：当Request=Limit时，避免设置过高的期望利用率，一来避免扩容死区；二来被动扩容有一定的迟滞时间，留下更多的缓冲余量以应对突增流量。

误区二：误解利用率计算方法，HPA扩容与预期使用量不符

现象：当Limit > Request时，配置50%的利用率，使用量未达到Limit的50%便扩容。

原因剖析：HPA计算利用率是基于Request计算，当Limit > Request时，实际利用率是可以超过100%。

避坑指南：对于较为重要的应用，应当设置Request=Limit保证资源的独占。对于可以容忍资源共享的应用，对应的期望利用率也不应设置的过高，在集群资源紧张时，超量使用资源的Pod很有可能会被杀死，从而造成服务中断。

误区三：弹性行为总是滞后的，扩缩行为与心理预期不符

现象：指标突增时，HPA不会立刻扩容，且扩容可能