k8s 自动伸缩 pod(HPA)】的更多相关文章

上一篇简单说了一下使用 kubeadm 安装 k8s.今天说一下 k8s 的一个神奇的功能:HPA (Horizontal Pod Autoscaler). HPA 依赖 metrics-server 获取 pod 的指标.所以我们要先安装 metrics-server 插件. 1. metrics-server 安装 1.1 下载 yaml 文件和 image # 在 k8s master 节点执行 mkdir metrics-server cd metrics-server wget htt…
HPA简介 HAP,全称 Horizontal Pod Autoscaler, 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController.Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量. 除了 CPU 利用率,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. Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象,比如 DaemonSet. Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现.资源决定了控制器的行为. 控制器会周期性的调整副…
我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能 但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少. 这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源:也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功. k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性. 所以现在引入一个新的概念: HPA(Horizontal Pod Autoscaler ) pod的自动水平伸缩 有了HPA,我们就不…
Pod 是在 Kubernetes 体系中,承载用户业务负载的一种资源.Pod 们运行的好坏,是用户们最为关心的事情.在业务流量高峰时,手动快速扩展 Pod 的实例数量,算是玩转 Kubernetes 的基本操作.实际上这个操作还可以更加自动化,运维人员可以事先设置好规则,让 Pod 实例的数量,在指定情况下自动的调整实例的数量,这一操作依靠 Horizontal Pod Autoscaler 来实现. 场景描述 如果企业应用的最终用户是人,那么它的访问压力情况,都会有潮汐特征.好比一款供企业内…
https://k8smeetup.github.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/ Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU利用率自动伸缩一个Replication Controller.Deployment 或者Replica Set中的Pod数量. Horizontal Pod Autoscaler需要使用Heapster所收集到的 度量数据,请确保Heapster…
K8S(17)二进制部署的K8S(1.15)部署hpa功能 目录 K8S(17)二进制部署的K8S(1.15)部署hpa功能 零.参考文件: 一.生成metrics-proxy证书 二.修改apiserver启动配置 三.kubelet参数修改并重启 四.下载metrics-server镜像及配置清单 A 获取配置清单(6个) B 修改启动参数 C 应用配置清单并验证 五.结果验证 零.参考文件: 参考01:https://www.cnblogs.com/tchua/p/10855001.htm…
Horizontal Pod Autoscaler 根据观察到的CPU利用率(或在支持自定义指标的情况下,根据其他一些应用程序提供的指标)自动伸缩 replication controller, deployment, replica set, stateful set 中的pod数量.注意,Horizontal Pod Autoscaling不适用于无法伸缩的对象,例如DaemonSets. Horizontal Pod Autoscaler 被实现作为Kubernetes API资源和控制器…
一.自动伸缩 1.启动 [root@k8s-master ~]# kubectl autoscale deployment nginx-deployment --max=8 --min=2 --cpu-percent=80 deployment "nginx-deployment" autoscaled 2.查看创建 [root@k8s-master ~]# kubectl get all NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE de…
到目前为止Kubernetes对基于cpu使用率的水平pod自动伸缩支持比较良好,但根据自定义metrics的HPA支持并不完善,并且使用起来也不方便. 下面介绍一个基于Prometheus和Alertmanager实现Kubernetes Pod 自动伸缩的方案,该方案支持任意自定义metrics.思路比较简单:由Prometheus负责收集需要的性能指标(如:当前链接的并发数,当前cpu的使用率等),根据定义好的告警规则生成告警事件,然后将告警事件传递给Alertmanager,由alert…
k8s弹性伸缩概念以及测试用例 本文原文出处:https://juejin.im/post/5c82367ff265da2d85330d4f 弹性伸缩式k8s中的一大亮点功能,当负载大的时候,你可以对应用进行扩容,提升pod的副本数来应对大量的流量,当负载小的时候可以对应用进行缩容,以避免资源浪费.也可以让应用自动的进行扩容和缩容,这一功能有用.例如当微博出现了一个话题时,这个时候人们都去访问,此时他的服务器将无法处理大量的流量访问,这个时候就需要扩容,而当这个话题不在新鲜时,人们的访问流量也就…