Kubernetes HPA Controller工作原理

HPA Controller 介绍

关于Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler(简称HPA)的概念和使用介绍,请参考以下官方文档链接,在这里我不再赘述。

HPA Controller 工作原理

  • K8s通过HPA,基于获取到的metrics(CPU utilization, custom metrics) value,对rc, deployment管理的pods进行自动伸缩。

截止到Kubernetes 1.6,Release特性中仅支持CPU utilization这一resource metrics,对custom metrics的支持目前仍在alpha阶段,请知晓。

  • HPA Controller周期性(默认每30s一次,可通过kube-controller-manager的flag--horizontal-pod-autoscaler-sync-period进行设置)的调整对应的rc, deployment中的replicas数量,使得指定的metrics value能匹配用户指定的target utilization value。
  • 在每个HPA Controller的处理周期中,kube-controller-manager都去查询HPA中定义的metrics的utilization。查询方式根据metric类型不同而不同:
    • 如果metric type是resource metrics,则通过resource metrics API查询。
    • 如果metric type属于custom metrics,则通过custom metrics API查询。
  • 计算伸缩比例算法:
    • 对于resource metrics,比如CPU,HPA Controller获取HPA中指定的metrics,如果HPA中设定了target utilization,则HPA Controller会将获取到的metrics除于对应的容器的resource request值作为监测到的当前pod的resource utilization。如此计算完所有HPA对应的pods后,对该resource utilization values取平均值。最后将平均值除于定义的target utilization,得到伸缩的比例。 注意:如果HPA对应的某些pods中的容器没有定义对应的resource request,则HPA不会对这些pods进行scale。
    • 对于custome metrics,HPA Controller的伸缩算法几乎与resource metrics一样,不同的是:此时是根据custome metrics API查询到的metrics value对比target metics value计算得到的,而不是通过utilization计算得到的。
  • HPA与rc, deployment, pod的关系如下图所示。
    • HPA通过Scale sub-resource接口,对RC和Deployment的replicas进行控制。
    • HPA最终对Pod副本数的控制终归还是通过RC和Deployment控制器。

HPA Controller有两种方式获取metrics:

  • direct Heapster access: 用于对resource metrics的监控,需要提前在kube-system namespace中部署Heapster。
  • REST client access: 用于对custom metrics的监控,需要设置kube-controller-manager的--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients flag为true。

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