Azure Kubernetes 水平自動擴充Pod,新手必須掌握kubernetes架構(gòu)

Azure Kubernetes水平并自動擴展Pod

當(dāng)我們將應(yīng)用部署到AKS以pod的形式提供外部服務(wù)時，為了保證用戶能夠獲得良好的體驗，我們需要注意以下兩種情況:

服務(wù)不可用，因為POD未知掛斷。

當(dāng)大量用戶訪問時，Pod能否在高負載下支持我們的應(yīng)用？

對于Pod的高可用性，我們可以使用AKS的部署控制器來保證Pod能夠持續(xù)提供外部服務(wù)。但是，當(dāng)面對大量的用戶訪問時，我們需要擴展我們的資源來滿足業(yè)務(wù)需求。在上一篇文章中，介紹了您手動擴展pods來滿足業(yè)務(wù)擴展需求，但是相信大家都已經(jīng)意識到，如果我們手動監(jiān)控Pods，手動調(diào)整副本，那么這個工作量無疑是巨大的，但是kubernetes已經(jīng)有了相應(yīng)的機制來應(yīng)對。這就是我們今天要給大家介紹的水平自動擴展POD(HPA)HPA的工作流程，全稱水平POD自動縮放控制器。

HPA的工作流程如下:

創(chuàng)建HPA資源對象，關(guān)聯(lián)部署等相應(yīng)資源，設(shè)置目標(biāo)CPU利用率閾值、最大最小副本數(shù)。前提:pod必須設(shè)置資源限制，參數(shù)請求才會讓HPA工作。

每隔15秒(可以通過設(shè)置controller manager的–horizontalpodauto scalersyncperiod參數(shù)來設(shè)置，默認為15秒)，HPA控制器通過觀察度量值來獲取資源使用信息。

HPA控制器將獲取的資源使用信息與HPA設(shè)置值進行比較，并計算要調(diào)整的副本數(shù)量。

根據(jù)計算結(jié)果調(diào)整副本數(shù)量，使單個POD的CPU利用率盡可能接近期望值，但無法兼顧設(shè)定的最大值和最小值。

上述2、3、4個周期

說了這么多，我們來看看如何配置HPA:在配置HPA之前，我們需要先了解節(jié)點的配置檢查并配置資源限制使用kubectl get nodes命令檢查節(jié)點信息(節(jié)點名)并使用kubectl describe nodes NODENAME命令確認節(jié)點資源配置狀態(tài)。因為之前沒有配置資源quata，所以需要先設(shè)置資源限制:打開之前創(chuàng)建的yaml文件，修改資源配置，其中CPU配置容器只使用一個CPU單元，請求限制使用0.5個CPU單元；修改之后，使用kubectl apply f FILENAME來重新部署相應(yīng)的POD。

設(shè)置水平自動擴展HPA使用命令ku bectl autoscale deployment nginxCPUpercent = 1min = 1max = 10將自動擴展設(shè)置為1%，并將最小副本數(shù)設(shè)置為1，最大副本數(shù)設(shè)置為10。

配置完成后，我們使用webbench對我們部署的NGINX網(wǎng)站進行壓力測試:使用命令kubectl get hpa觀察自動水平擴展的狀態(tài)。請注意，Target中有兩個數(shù)字。是，當(dāng)前/目標(biāo)CPU利用率。使用命令kubectl get deployment觀察部署的數(shù)量是否增加了。使用命令kubectl get pod來觀察pod的數(shù)量是否增加了，并注意狀態(tài)。如果為1，則表示水平自動擴展(hpa)設(shè)置成功且有效。

清除資源測試完成后，我們可以使用kubect delete f FILENAME刪除對應(yīng)的部署資源:使用kubectl delete hpa nginx刪除hpa資源:

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