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k8s HorizontalPodAutoscaler -将目标设置为限制,而不是请求

k8s HorizontalPodAutoscaler(HPA)是Kubernetes中的一个重要概念,它用于自动调整Pod副本数量,以便根据当前负载情况动态扩展或缩减应用程序的资源。

HPA的目标是将Pod的副本数量设置为限制(Limit),而不是请求(Request)。这意味着HPA根据Pod的资源限制来自动调整副本数量,而不是根据Pod的资源请求来进行调整。

具体来说,HPA通过监控指定的Pod的CPU利用率或其他自定义指标来确定是否需要调整副本数量。当Pod的CPU利用率超过设定的阈值时,HPA会自动增加Pod的副本数量,以应对高负载。反之,当Pod的CPU利用率低于设定的阈值时,HPA会自动减少Pod的副本数量,以节省资源。

HPA的优势包括:

  1. 自动化扩缩容:HPA能够根据实际负载情况自动调整应用程序的副本数量,无需手动干预,提高了应用程序的弹性和可伸缩性。
  2. 节省资源:通过根据实际负载情况动态调整副本数量,HPA可以避免资源的浪费,提高资源利用率。
  3. 提高性能:HPA能够根据负载情况及时增加或减少副本数量,以确保应用程序的性能和可用性。

HPA适用于需要根据负载情况自动调整副本数量的场景,特别是在应对突发高负载或波动负载的情况下,能够有效地保证应用程序的稳定性和可用性。

腾讯云提供了一系列与HPA相关的产品和服务,包括:

  1. 腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE):TKE是腾讯云提供的托管式Kubernetes服务,支持自动化扩缩容功能,可方便地使用HPA来管理应用程序的副本数量。 产品链接:https://cloud.tencent.com/product/tke
  2. 腾讯云监控服务(Cloud Monitor):Cloud Monitor提供了丰富的监控指标和告警功能,可以与HPA结合使用,实时监控Pod的CPU利用率等指标,并在达到阈值时触发自动扩缩容操作。 产品链接:https://cloud.tencent.com/product/monitoring
  3. 腾讯云弹性伸缩(Auto Scaling):Auto Scaling是腾讯云提供的自动化扩缩容服务,可以与HPA结合使用,根据实际负载情况自动调整应用程序的副本数量。 产品链接:https://cloud.tencent.com/product/as

通过使用这些腾讯云的产品和服务,用户可以方便地实现基于HPA的自动化扩缩容,提高应用程序的弹性和可伸缩性。

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例如,如果你部署的目标CPU利用率50%,现在你有五个pod在那里运行,则平均CPU利用率 75%。为了使pod平均值更接近你的目标,HPA 控制器增加三个副本。...提示: “如果你的 HPA 配置没有使用CPU或内存来设置其扩展目标,请同时使用 VPA 和 HPA。 何时使用 VPA? 工作负载可能会在某个时候遇到高利用率,但不断增加其请求限制不是一个好办法。...你可能会浪费CPU或内存资源并限制运行它们的节点。工作负载分布到多个应用程序实例有时候也是很棘手的,这就是 Vertical Pod Autoscaler 的帮助所在。 VPA 是如何工作的?...VPA 部署由三个组件组成: Recommender : 监控资源利用率并计算目标值,也就是检查历史资源利用率和当前使用的模式,并推荐一个理想的资源请求值 Updater : 检查pods 资源限制是否需要更新...Admission Controller:在创建pod时覆盖其资源请求 由于Kubernetes不允许更改正在运行的pod的资源限制,因此 VPA 首先终止旧的pod,然后更新的值注入新的pod规范

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,也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低需要减少服务实例数量的场景。...以CPU请求数量例,如果用户设置的期望指标值100m,当前实际使用的指标值200m,则计算得到期望的Pod副本数量应为两个(200/100=2)。...如果设置的期望指标值50m,计算结果0.5,则向上取整值1,得到目标Pod副本数量应为1个。 当计算结果与1非常接近时,可以设置一个容忍度让系统不做扩缩容操作。...可以metrics中的type(指标类型)设置以下三种,可以设置一个或多个组合,如下所述。 (1)Resource:基于资源的指标值,可以设置的资源CPU和内存。...例1,设置指标的名称为requests-per-second,其值来源于Ingress “main-route”,目标值(value)设置2000,即在Ingress的每秒请求数量达到2000个时触发扩缩容操作

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(译)Kubernetes 1.10 的秘宝

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释义:以CPU请求数量例,如果用户设置的期望指标值100m,当前实际使用的指标值200m,则计算得到期望的Pod副本数量应为两个(200/100=2)。...如果设置的期望指标值50m,计算结果0.5,则向上取整值1, 得到目标Pod副本数量应为1个。 注意:当计算结果与1非常接近时,可以设置一个容忍度让系统不做扩缩容操作。...如果在HorizontalPodAutoscaler设置了多个指标,系统就会对每个指标都执行上面的算法,在全部结果中以期望副本数的最大值最终结果。...1.3 HorizontalPodAutoscaler KubernetesHorizontalPodAutoscaler资源对象提供给用户来定义扩缩容的规则。...targetCPUUtilizationPercentage:期望每个Pod的CPU使用率都为50%,该使用率基于Pod设置的CPU Request值进行计算,例如该值200m,那么系统维持Pod的实际

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