在Kubernetes v1.1中首次引入了hpa特性，自那时起已经有了很大的发展。 hpa第一个版本基于观察到的CPU利用率，后续版本支持基于内存使用。...您将安装提供核心指标的度量服务器附加组件， 然后您将使用一个演示应用程序来展示基于CPU和内存使用的pod自动伸缩。在指南的第二部分， 您将部署Prometheus和一个自定义API服务器。...您将使用聚合器层注册自定义API服务器，然后使用演示应用程序提供的自定义度量配置HPA。...基于CPU和内存使用的自动缩放 你将使用一个基于golang的小程序测试hpa. 部署podinfo到默认命名空间 kubectl create -f ....基于自定义指标的自动扩容 创建podinfo nodeport服务并在default命名空间中部署： kubectl create -f ./podinfo/podinfo-svc.yaml,.
）的控制器，用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。...，autoscaling/v2则用于支持基于任意指标的自动扩缩容配置，包括基于资源使用率、Pod指标、其他指标等类型的指标数据，当前版本为autoscaling/v2beta2。...（2）Pods：基于Pod的指标，系统将对全部Pod副本的指标值进行平均值计算。 （3）Object：基于某种资源对象（如Ingress）的指标或应用系统的任意自定义指标。...Pods类型和Object类型都属于自定义指标类型，指标的数据通常需要搭建自定义Metrics Server和监控工具进行采集和处理。...Kubernetes推荐尽量使用type为Object的HPA配置方式，这可以通过使用Operator模式，将外部指标通过CRD（自定义资源）定义为API资源对象来实现。
自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标，并指定Pod副本数量的范围，系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。...1.2 自动扩容机制 Kubernetes使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。...其中autoscaling/v1仅支持基于CPU使用率的自动扩缩容， autoscaling/v2则用于支持基于任意指标的自动扩缩容配置， 包括基于资源使用率、 Pod指标、 其他指标等类型的指标数据。...metrics中的type（指标类型）设置为以下几种： Resource：基于资源的指标值，可以设置的资源为CPU和内存。 Pods：基于Pod的指标，系统将对全部Pod副本的指标值进行平均值计算。...Pods类型和Object类型都属于自定义指标类型，指标的数据通常需要搭建自定义Metrics Server和监控工具进行采集和处理。
HPA目前支持四种类型的指标，分别是Resource、Object、External、Pods。...其中在稳定版本autoscaling/v1只支持对CPU指标的动态伸缩，在测试版本autoscaling/v2beta2中支持memory和自定义指标的动态伸缩，并以annotation的方式工作在autoscaling...如果pod使用自定义指标，控制器机制与资源指标类型，区别在于自定义的指标只适用原始值，而不是利用率。...如果需要计算平均值，出现pod没准备好的情况，我们保守地假设尚未就绪的pods消耗了试题指标的0%，从而进一步降低了伸缩的幅度。...一个HPA支持多个指标的监控，HPA会循环获取所有的指标，并计算期望的pod数量，并从期望结果中获得最大的pod数量作为最终的伸缩的pod数量。
在本教程中，我们将为部署在集群中的应用和集群本身设置生产级Kubernetes日志记录。将使用Elasticsearch作为日志后端，同时Elasticsearch的设置将具有极高的可扩展性和容错性。...那么接下来我们将在GKE集群上部署这些服务（你使用其他的云服务也可以）。...在数据节点Pod的情况下，我们要做的就是使用K8s Dashboard或GKE控制台增加副本的数量。新创建的数据节点将被自动添加到集群中，并开始复制其他节点的数据。...访问 Kibana/ES-HQ 部署的服务仅在我们组织内部，即不创建公共 IP。我们需要使用GCP内部负载均衡器。...用于集群监控和管理的ElasticHQ Dashboard ? 总 结 至此，部署ES后端进行日志记录的工作就结束了。我们部署的Elasticsearch也可以被其他应用使用。
在前面的学习中我们使用用一个 kubectl scale 命令可以来实现 Pod 的扩缩容功能，但是这个毕竟是完全手动操作的，要应对线上的各种复杂情况，我们需要能够做到自动化去感知业务，来自动进行扩缩容...基于内存 HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源，在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CPU 指标的缩放...在 Beta 版本 autoscaling/v2beta2，引入了基于内存和自定义指标的缩放。所以我们这里需要使用 Beta 版本的 API。 ?...基于自定义指标 除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。...当我们要查某个指标的值时就要通过它指定的查询语句进行了。可以看到查询语句使用了速率和分组，这就是解决上面提到的只增指标的问题。
太长不看版：用单一指标指导单一工作负载进行扩缩容实在是太低效了。...如果能够直接根据业务流量的变化进行决策，并且将流量流经的所有微服务进行扩缩容，看起来情况就会好很多了。 HPA 的自定义指标支持，给这个问题了一个可行的方案。...的 Aggregated API HPA 使用自定义指标，同时对多个应用进行扩缩容。...所以在很多场景中，无需 Promethues，也能使用 Scaler 完成对输入指标的读取和判断。下面用 KEDA 为例，看看这种伸缩方法的具体实现。...$ kubectl scale deployment ingress --replicas=1 deployment.apps/ingress scaled $ kubectl get pods | cut
；自定义指标用于实现核心指标的扩展，能够提供更丰富的指标支持，如应用状态指标，自定义指标需要通过Aggregator和k8s api集成，当前主流通过promethues实现。...+服务指标通过API adaptor转换为apiserver能够处理的接口 HPA通过自定义指标实现更丰富的弹性扩展能力，需要通过HPA adaptor API做次转换。...dd if=/dev/zero of=/dev/null 再次查看HPA的日志，提示已扩容，原因是cpu resource utilization (percentage of request) above...1/1 Running 0 24m 通过上面的例子可以知道，HPA可以基于metric-server提供的API监控数据实现水平动态弹性扩展的需求，从而可以根据业务CPU...当前HPA V1扩展使用指标只能基于CPU分配使用率进行扩展，功能相对有限，更丰富的功能需要由HPA V2版来实现，其由不同的API来实现： metrics.k8s.io 资源指标API，通过metric-server
Scale 对象，从而实现自动扩容的 1.2 HPA 的四个区间 根据 HPA 的参数和当前 Scale(目标资源)的当前副本计数，可以将 HPA 分为如下四种个区间：关闭、高水位、低水位、正常，只有处于正常区间内...1分钟是指的监控数据中最新的那边指标的前一分钟内的数据，而不是当时间 1.6 稳定性与延迟 ?...，直接更新对应的scale对象即可，而scale副本为0的对象，则hpa不会在进行任何操作 if scale.Spec.Replicas == 0 && minReplicas !...= currentReplicas 2.4 多维度量指标的副本计数决策 在HPA中可用设定多个监控度量指标,HPA在实现上会根据监控数据，从多个度量指标中获取提议最大的副本计数作为最终目标，为什么要采用最大的呢...HPA控制器实现里面，比较精彩的部分应该主要是在使用率计算那部分，如何根据不同的状态来进行对应未知数据的填充并进行重新决策(比较值得借鉴的设计), 其次就是基于稳定性、变更事件、扩容策略的最终决策都是比较牛逼的设计
HPA说明 Kubernetes从1.1版本开始， 新增了名为Horizontal Pod Autoscaler（HPA） 的控制器， 用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。...Kubernetes在早期版本中， 只能基于Pod的CPU使用率进行自动扩缩容操作， 关于CPU使用率的数据来源于Heapster组件。...Kubernetes从1.6版本开始， 引入了基于应用自定义性能指标的HPA机制， 并在1.9版本之后逐步成熟。...指标类型 Pod的资源使用率，例如CPU使用率 Pod自定义指标，例如接收的请求数量 Object自定义指标或外部定义指标，例如通过HTTP URL“/metrics”提供， 或者使用外部服务提供的指标采集...URL Kubernetes从1.11版本开始， 弃用基于Heapster组件完成Pod的CPU使用率采集的机制， 全面转向基于Metrics Server完成数据采集。
对不同子系统进行侧写 snapshot： 给子系统进行快照并打印 top： 根据制定规则，搜集、排序和周期性地报告事件 trace： 跟踪和打印系统事件 traceloop： 获取类似 strace 格式的历史日志...Node "gke-gcp-vlab-k8s-default-pool-d3fe3442-9hsc" ready....Node "gke-gcp-vlab-k8s-default-pool-d3fe3442-nj0k" ready. ^C Stopping......执行一段时间后使用 Ctrl+C 终止命令，可以看到指定的输出文件中包含了一堆类似 JSON 的记录内容，可以用这个文件生成网络策略： $ kubectl gadget advise network-policy...-9hsc,gke-gcp-vlab-k8s-default-pool-d3fe3442-nj0k,gke-gcp-vlab-k8s-default-pool-d3fe3442-pw6v calico-node-t6hwg
自动扩缩容 Knative通过缩容到零（scale-to-zero）和自动扩缩容（autoscaling）特性能够有效地满足这些需求HPA依赖于3个重要指标 ❶ 并发数 ❷ 每秒请求数 ❸ CPU KPA...可以看作HPA的扩展版本，对默认HPA算法进行了一些调整，使其能更适应且更快速地响应并处理流量驱动的Knative扩缩容需求 配置Knative Service自动扩缩容 Kubernetes的knative-serving...不断计算生成质数，直到最大值 memload，模拟内存负载为100MB观察Pod扩容过程 $ watch kubectl get pods 第4章 Knative事件模块 Knative事件模块有3种主要使用方法...过滤器会在消息分发到消息接收器服务（订阅者）之前生效 使用事件源产生事件 Knative事件源是指那些可以产生事件的组件。...查看eventinghello Pod日志 $ stern eventinghello -c user-container
一、扩缩容 手动扩容 k8s使用过kubectl scale命令进行扩容 假设原本的pod有3个，这个时候由于业务的增长，我们可以将pod增加到5个 kubectl scale rc blog --replicas...自动扩容(HPA) 用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。...HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数--horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期（默认值为 15s），...HorizontalPodAutoscaler有两个版本，autoscaling/v1 只支持CPU使用率的指标数，autoscaling/v2则用于支持基于任意指标的自动扩缩容配置，包括基于资源使用率...Object的指标数据来源于其他资源对象或任意自定义指标， 其target指标类型可以使用Value或AverageValue（根据Pod副本数计算平 均值）进行设置 HPA 最佳实践 1）为容器配置
kubectl scale命令可以来实现 Pod 的扩缩容功能，但是这个毕竟是完全手动操作的，要应对线上的各种复杂情况，我们需要能够做到自动化去感知业务，来自动进行扩缩容。...HPA 会根据设定的 cpu 使用率（10%）动态的增加或者减少 Pod 数量。 当然我们依然还是可以通过创建 YAML 文件的形式来创建 HPA 资源对象。...，在后面的课程中我们还会学习到根据自定义的监控指标来自动对 Pod 进行扩缩容。...基于内存 HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源，在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CPU 指标的缩放...在 Beta 版本 autoscaling/v2beta2，引入了基于内存和自定义指标的缩放。
概述 Horizontal Pod Autoscaler（HPA，Pod水平自动伸缩），根据平均 CPU 利用率、平均内存利用率或你指定的任何其他自定义指标自动调整 Deployment 、ReplicaSet...对于自定义指标，将使用 custom.metrics.k8s.io API。它由其他度量指标方案厂商的“适配器（Adapter）” API 服务器提供。...检查你的指标管道以查看是否有可用的 Kubernetes 指标适配器。 对于外部指标，将使用 external.metrics.k8s.io API。可能由上面的自定义指标适配器提供。...15s/周期 -> 查询metrics.k8s.io API -> 算法计算 -> 调用scale 调度 -> 特定的扩缩容策略执行。...未就绪的 Pod 和缺少指标的 Pod 考虑进来再次计算使用率。如果新的比率与扩缩方向相反，或者在容忍范围内，则跳过扩缩。否则，我们使用新的扩缩比例。
基于自定义指标 除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外，我们还可以根据自定义的监控指标来进行。...，这些指标都是通过 APIServer 暴露的，而且 HPA 资源对象也可以很轻易的直接使用。...resources：通过 seriesQuery 查询到的只是指标，如果需要查询某个 Pod 的指标，肯定要将它的名称和所在的命名空间作为指标的标签进行查询，resources 就是将指标的标签和 k8s...as 为空就是使用默认值的意思。 metricsQuery：这就是 Prometheus 的查询语句了，前面的 seriesQuery 查询是获得 HPA 指标。...当我们要查某个指标的值时就要通过它指定的查询语句进行了。可以看到查询语句使用了速率和分组，这就是解决上面提到的只增指标的问题。
metrics-server 是一个采集集群中指标的组件，类似于 cadvisor，在 v1.8 版本中引入，官方将其作为 heapster 的替代者，metric-server 属于 core metrics...(核心指标)，提供 API metrics.k8s.io，仅可以查看 node、pod 当前 CPU/Memory/Storage 的资源使用情况，也支持通过 Metrics API 的形式获取，以此数据提供给...Dashboard、HPA、scheduler 等使用。...# Remove these lines for non-GKE clusters, and when GKE supports token-based auth. #-...kube-system metrics-server-v0.3.1-65b6db6945-rpqwf 2/2 Running 0 20h 三、metrics-server 的使用
、StatefulSet 中的 Pod 数量，同时也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩。...可以修改源码，或者使用自定义指标来代替。...好在1.20版本中已经支持了ContainerResource可以配置基于某个容器的资源使用率来进行扩缩，如果是之前的版本建议使用自定义指标替换。...调用链路 在hpa controller中一次hpa资源同步，需要调用多次apiserver接口，主要链路如下 通过scaleForResourceMappings得到scale资源 调用computeReplicasForMetrics...另外，hpa核心的扩缩算法根据当前指标和期望指标来计算扩缩比例，并不适合所有场景，只使用线性增长的指标。
HPA 控制器通过 Metrics Server 的 API（Heapster 的 API 或聚合 API）获取这些数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标 Pod 副本数量。...当目标 Pod 副本数量与当前副本数量不同时，HPA 控制器就向 Pod 的副本控制器（Deployment、RC 或 ReplicaSet）发起 scale 操作，调整 Pod 的副本数量，完成扩缩容操作...-> apiserver -> kube aggregation -> prometheus-adapter -> prometheus -> pods 基于Prometheus自定义指标扩缩容 资源指标只包含...但如果想根据自定义指标:如请求qps/5xx错误数来实现HPA，就需要使用自定义指标了，目前比较成熟的实现是 Prometheus Custom Metrics。....yml 这里使用Prometheus提供的指标测试来测试自定义指标（QPS）的自动缩放.
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