为此，Kubernetes 也为我们提供了这样的一个资源对象：HorizontalPodAutoscaling（Pod水平自动伸缩），简称 HPA，HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整...可以通过标准的 Kubernetes API 把监控数据暴露出来，有了 MetricsServer 之后，我们就完全可以通过标准的 Kubernetes API 来访问我们想要获取的监控数据了： https...API 了，我们把自己的服务运行在 Kubernetes 集群里面，然后 Kubernetes 的 Aggregator 通过 Service 名称就可以转发到我们自己写的 Service 里面去了。...丰富了 API，核心 kubernetes 团队阻止了很多新的 API 提案，通过允许开发人员将他们的 API 作为单独的服务公开，这样就无须社区繁杂的审查了。...确保新 API 遵循 Kubernetes 约定，如果没有这里提出的机制，社区成员可能会被迫推出自己的东西，这样很可能造成社区成员和社区约定不一致。
部署后，来看Hpa和pod数，如下List-3和List-4，都是１．...emp_no=091078 再来看下Hpa和pod数变为了8，随着访问量增多，cpu使用率提升，Hpa自动将pod进行扩容了。...List-6 #hpa的复制数变为了8 mjduan@mjduan:~/.kube$ kubectl get hpa -n test NAME...和pod数，变少了，因为访问量减少，k8s自动按Hpa的规则将pod减少了。...consumer-mjduan-mjduan-5c6bbff646-vxqfb 1/1 Running 0 8m8s Reference https://kubernetes.io
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。...https://kubernetes.io/docs/user-guide/horizontal-pod-autoscaling/ https://github.com/kubernetes/community.../blob/master/contributors/design-proposals/horizontal-pod-autoscaler.md https://kubernetes.io/docs/user-guide.../horizontal-pod-autoscaling/walkthrough/ http://blog.kubernetes.io/2016/07/autoscaling-in-kubernetes.html...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。
Author: xidianwangtao@gmail.com 更多关于kubernetes的深入文章，请看我csdn或者oschina的博客主页。...关于kubernetes HPA Controller的工作原理，请参考我这篇博文。...(hpa) if err !...= nil { return nil, false, err } return scaleFromRC(rc), false, nil } 了解kubernetes rc Controller的同学很清楚...更多关于kubernetes的深入文章，请看我csdn或者oschina的博客主页。
为此，Kubernetes 也为我们提供了这样的一个资源对象：Horizontal Pod Autoscaling（Pod 水平自动伸缩），简称HPA，HPA 通过监控分析一些控制器控制的所有 Pod...可以通过标准的 Kubernetes API 把监控数据暴露出来，有了 Metrics Server 之后，我们就完全可以通过标准的 Kubernetes API 来访问我们想要获取的监控数据了： https...API 了，我们把自己的服务运行在 Kubernetes 集群里面，然后 Kubernetes 的 Aggregator 通过 Service 名称就可以转发到我们自己写的 Service 里面去了。...丰富了 API，核心 kubernetes 团队阻止了很多新的 API 提案，通过允许开发人员将他们的 API 作为单独的服务公开，这样就无须社区繁杂的审查了。...确保新 API 遵循 Kubernetes 约定，如果没有这里提出的机制，社区成员可能会被迫推出自己的东西，这样很可能造成社区成员和社区约定不一致。
默认HPA可以满足一些简单场景，对于生产环境并不一定适合，本文主要分析HPA的不足与优化方式。...HPA Resource类型不足 默认HPA提供了Resource类型，通过CPU/MEM使用率指标（由metrics-server提供原始指标）来扩缩应用。...性能问题 单线程架构 默认的hpa-controller是单个Goroutine执行的，随着集群规模的增多，势必会成为性能瓶颈，目前默认hpa资源同步周期会15s，假设每个metric请求延时为100ms...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...总结 Kubernetes提供原生的HPA只能满足一部分场景，如果要上生产环境，必须对其做一些优化，本文总结了当前HPA存在的不足，例如在性能、使用率计算方面，并提供了解决思路。
前言 本文分析 HPA 功能增强的建议，而不是真正的实现。Kubernetes 1.16 发布前夕，该功能增强还没有合入，所以最快也要到 1.17 版本发布。...注：这里提到的算法是HPA controller层面的，跟据每个HPA的当前值和目标值计算出扩容比例后再套用该算法，以限制扩容速度。...有个参数（--horizontal-pod-autoscaler-sync-period） 控制的是 HPA controller 处理周期，每个周期中处理所有的 HPA（为HPA生成扩缩容建议，并执行扩缩容...特性设计： https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-autoscaling/20190307-configurable-scale-velocity-for-hpa.md...特性实现： https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/74525 文章转载自容器魔方。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态核心技术 Kubernetes Autoscaling 之一的—— Horizontal Pod Autoscaler (HPA)...HPA 是 Kubernetes 的一个核心组件，能够自动更新部署和 StatefulSet 等工作负载资源，并根据集群中应用程序的需求进行水平扩展。...— 02 — Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 实现原理 通常来讲，Horizontal Pod Autoscaler（HPA）是 Kubernetes 中的一种资源对象...— 03 — Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 源码剖析 「注：本次源码剖析版本为 Kubernetes v1.25.0」 1....最后，代码会更新 HPA 对象的状态，并将状态信息更新到 Kubernetes API 服务器。如果更新状态信息过程中出现错误，将会进行错误处理。 由于篇幅原因，本次源码解析到此为止。
今天我们将介绍 Kubernetes 的一个强大功能 —— 水平Pod自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaler，简称HPA），它可以帮助我们智能地调整应用的规模。...Kubernetes HPA 允许用户根据特定的度量，如CPU或内存利用率，自动增加或减少Pod的数量。这意味着，当应用的负载增加时，HPA可以自动启动更多的Pod来处理增加的负载。...HPA的工作原理 HPA使用 Kubernetes Metrics API 获取选定资源的当前使用情况。然后，它会将实际使用情况与我们在HPA配置中设定的目标使用率进行比较，并据此调整Pod的数量。...实施HPA的步骤 为了使用HPA，我们首先需要一个运行中的 Kubernetes 集群，并且 metrics-server 必须在集群上运行。...结论 在现代应用部署中，HPA是一个不可或缺的工具，能够保障应用在负载波动时的稳定性，并且有助于节省成本。通过这篇文章，应该知道了如何在 Kubernetes 集群中实现HPA的基础知识和操作指南。
Horizontal Pod Autoscaling 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 ReplicaSet、Deployment 或者中的 Pod 数量 cat hpa-deploy.yaml...apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: hpa-web spec: selector: matchLabels:...app: hpa-web replicas: 1 template: metadata: labels: app: hpa-web spec:...containers: - name: hpa-web image: gcr.io/google_containers/hpa-example imagePullPolicy...; done'] 资源限制 - Pod Kubernetes 对资源的限制实际上是通过 cgroup 来控制的，cgroup 是容器的一组用来控制内核如何运行进程的相关属性集合。
HPA 是 Kubernetes 中横向伸缩的实现，里面有很多可以借鉴的思想，比如延迟队列、时间序列窗口、变更事件机制、稳定性考量等关键机制， 让我们一起来学习下大佬们的关键实现。 ? 1....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...} 2.3 HPA动态伸缩决策核心逻辑 ?...，最终面向用户的只需要一个yaml，向大佬们学习 参考文档 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough.../ kubernetes 学习笔记地址: https://www.yuque.com/baxiaoshi/tyado3
上面简单说了一下 pod 的基本知识点，待到后面会使用到 pod 的一些高阶知识点的时候，还可以再细细琢磨底层原理 我们接着继续学习 Lable ， RC，HPA 的相关知识点 Label 是什么？...HPA 就是 Horizontal Pod Autoscal ，pod 的横向扩容，他也是 K8S 的一种资源对象 HPA 的简单原理 HAP 通过追踪和分析 RC 的 pod 的负载变化情况，酌情调整目标...pod 扩容和缩容 第一种是我们使用命令的方式对 RC，Deployment 进行扩容和缩容 kubectl scale rc/deployment 服务名 --replicas 数量 第二种是使用 HPA...: Service metadata: name: mynginx-svc spec: ports: - port: 80 selector: app: nginx 写一个 hpa...metadata: name: mynginx-hpa spec: scaletargetRef: apiversion: app/v1beta1 kind: deployment
本例以kubernetes v1.26.0 为例，metrics-server版本为v.06.3，拉取源为阿里云提供 metrics yaml apiVersion: v1 kind: ServiceAccount...volumeMounts: - mountPath: /tmp name: tmp-dir nodeSelector: kubernetes.io...: name: metrics-server namespace: kube-system version: v1beta1 versionPriority: 100 php-hpa-example...containers: - name: php-apache image: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/google_registry/hpa-example
概述HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是Kubernetes的一项功能，可以自动根据CPU使用率等指标来调整Pod副本数量，以实现自动水平扩展和收缩应用程序。...使用HPA，可以根据应用程序的需求动态调整Pod数量，从而实现更好的负载均衡和资源利用率。创建HPA创建HPA需要指定以下参数：需要水平扩展的Deployment或ReplicaSet的名称。...监控HPA可以使用以下命令查看HPA的状态：kubectl get hpa此命令将返回HPA的当前状态，包括目标Deployment或ReplicaSet的名称、当前副本数、目标副本数和当前CPU使用率...调整HPA参数可以使用以下命令更新HPA的参数：kubectl edit hpa example-hpa此命令将打开HPA定义，允许您更改参数。例如，您可以更改目标CPU使用率百分比或最大副本数量。...如果HPA已启用，则HPA将在稍后尝试将Pod副本数量调整为最适合应用程序需求的数量。
Kubernetes 有非常广泛的话题。但是构建云原生应用程序时最常见的问题还是弹性扩缩容。 什么是缩放？我们应该怎么做才能实施有效的扩展实践？Kubernetes 在这方面对我们有帮助吗？...常见的是 Horizontal Pod Autoscaler HPA。一旦你深入到 Kubernetes 中的自动缩放领域，它就会出现。HPA 基于 CPU、内存或任何外部指标源执行自动缩放。...虽然表面上 HPA 似乎是完美的，但有一些挑战限制了它在现代应用中的使用。 让我们了解一下 K8s HPA 的不足之处？ HPA 仅提供 CPU 和内存作为开箱即用的资源！...KEDA 是一个基于 Kubernetes 的事件驱动自动扩缩器。 它为 Kubernetes 资源提供了30 多个内置缩放器，因此我们不必担心为我们需要的各种指标源编写自定义适配器。...结论 KEDA 是一个轻量级组件，可以添加到任何 Kubernetes 集群中以扩展其功能。它解决了 K8s HPA 无法解决的现代世界应用程序自动扩展问题。
Kubernetes K8S之通过helm部署metrics-server与 Horizontal Pod Autoscaling (HPA)详解 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本...从Heapster的 GitHub地址：https://github.com/kubernetes-retired/heapster 中可以看到，heapster 已经 RETIRED【过时】。...从Kubernetes 1.12开始将从Kubernetes各种安装脚本中移除。Kubernetes推荐使用metrics-server。我们这里使用Helm来部署metrics-server。...GitHub地址： https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server metrics-server-amd64镜像下载 1 # 在集群所有节点都需要执行.../google_registry/hpa-example --requests=cpu=200m --expose --port=80 创建HPA控制器，相关算法参见如下地址： 1 # 官方地址：https
水平扩展（Horizontal Pod Autoscaling，HPA）图片水平扩展是Kubernetes中的一种自动调整Pod数量的方式。...水平扩展通过控制器管理器（Controller Manager）中的HPA Controller实现。水平扩展的工作原理如下：根据设置的指标（例如CPU利用率、内存利用率、网络流量等）进行监控。...当监控指标超过或低于设定的阈值时，HPA会调用Kubernetes API来增加或减少Pod的数量。通过创建或删除Pod，应用程序的负载得到动态调整，以满足当前的负载需求。...垂直扩展（Vertical Pod Autoscaling，VPA）图片垂直扩展是Kubernetes中的一种自动调整Pod资源配额的方式。...垂直扩展的工作原理如下：通过与Kubernetes Metrics Server结合，垂直扩展监控每个Pod的资源使用情况，包括CPU和内存。
视频教程连接：kubernetes快速入门 ---- 1....监控架构概述 kubernetes监控指标大体可以分为两类：核心监控指标和自定义指标，核心监控指标是kubernetes内置稳定可靠监控指标，早期由heapster完成，现由metric-server实现...监控指标用途： kubectl top 查看node和pod的cpu+内存使用情况 kubernetes-dashbaord 控制台查看节点和...2.3 metric-server部署 1、获取metric-server安装文件，当前具有两个版本：1.7和1.8+，kubernetes1.7版本安装1.7的metric-server版本，kubernetes...：https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server (https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server
HPA由Kubernetes API资源和控制器实现。...资源决定了控制器的行为，控制器会周期性的获取CPU和内存利用率，并与目标值相比较后来调整replication controller或deployment中的副本数量。...以下对K8S集群使用HPA进行Pod自动伸缩做个测试记录 1....创建HPA限制 设置kevin-t的 deployment的最大最小副本数，HPA对应pod的CPU和内存指标做限制。...查看创建的HPA [root@k8s-master01 work]# kubectl get hpa NAME REFERENCE TARGETS
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