云容器引擎 CCE-工作负载伸缩原理:HPA工作原理

时间:2024-05-31 08:37:50

HPA工作原理

HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

想要做到自动弹性伸缩,先决条件就是能感知到各种运行数据,例如集群节点、Pod、容器的CPU、内存使用率等等。而这些数据的监控能力Kubernetes也没有自己实现,而是通过其他项目来扩展Kubernetes的能力,CCE提供PrometheusMetrics Server插件来实现该能力:

  • Prometheus是一套开源的系统监控报警框架,能够采集丰富的Metrics(度量数据),目前已经基本是Kubernetes的标准监控方案。
  • Metrics Server是Kubernetes集群范围资源使用数据的聚合器。Metrics Server从kubelet公开的Summary API中采集度量数据,能够收集包括了Pod、Node、容器、Service等主要Kubernetes核心资源的度量数据,且对外提供一套标准的API。

使用HPA(Horizontal Pod Autoscaler)配合Metrics Server可以实现基于CPU和内存的自动弹性伸缩,再配合Prometheus还可以实现自定义监控指标的自动弹性伸缩。

HPA主要流程如图1所示。

图1 HPA流程图
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