作者：justmine

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前言

k8s已經成為了容器管理和編排的標準，當應用容器化到K8S后，如何根據服務器資源自動伸縮應用，以應對任何的突發流量。

請考慮如何實現以下應用場景？

當服務器高負載時，自動擴容應用服務運行數量；當服務器低負載時，自動縮減應用服務運行數量，以實現“合適規模”的應用部署，從而更好地利用集群資源。

本篇就來演示K8S如何實現上面的場景。

準備工作

安裝metrics-server

項目地址：

https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server

Kubernetes Metrics Server 是集群中資源使用情況數據的聚合器。

下載

wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/archive/v0.3.6.tar.gz && tar -xzf v0.3.6.tar.gz;

部署

# Kubernetes 1.7$ kubectl create -f metrics-server-0.3.6/deploy/1.7/# Kubernetes > 1.8$ kubectl create -f metrics-server-0.3.6/deploy/1.8+/

驗證

kubectl get deployment metrics-server -n kube-system

演示

1、創建一個簡單的 Apache Web 服務器應用程序

kubectl run httpd --image=httpd --requests=cpu=100m --limits=cpu=200m --expose --port=80

向此Apache Web服務器Pod提供100 millicpu和200 MB內存，并在端口80上提供服務。

2、為 httpd 部署創建 Horizontal Pod Autoscaler 資源。

kubectl autoscale deployment httpd --cpu-percent=50 --min=1 --max=10

為Apache Web服務器創建50%CPU利用率的Autoscaler，并設置伸縮參數，如下：

• min(下限)=1：當平均CPU負載低于50%時，Autoscaler嘗試減少部署中的Pod數量，最低1個。

• max(上限)=10：當平均CPU負載大于50%時，Autoscaler嘗試增加部署中的Pod數量，最高10個。

查看Autoscaler詳細信息，如下：

命令：kubectl describe hpa/httpd

3、模擬高負載

向Apache Web服務器并發50萬請求，命令如下：

kubectl run apache-bench -i --tty --rm --image=httpd -- ab -n 500000 -c 1000 http://httpd.default.svc.cluster.local/

輸出：

4、查看Apache Web服務器整個自動伸縮過程

kubectl get horizontalpodautoscaler.autoscaling/httpd --watch

從上面可以看出，當服務器高負載時，Pod數量從1擴容到了10；當服務器低負載時，Pod數量從10又縮減到了1，這就是K8S的水平伸縮過程，也是K8S相對于傳統部署方式的突出優勢。

總結

本篇演示了K8S的水平伸縮，這種伸縮方式非常適合于無狀態服務，那么問題來了，如下：

如何伸縮有狀態服務呢？

答案：使用K8S的垂直伸縮器。

當K8S集群資源不夠，如何進行集群級別的伸縮呢？

答案：使用K8S的集群伸縮器。

欲知后事如何，請關注下回演示。

工欲善其事，必先利其器，K8S還有很多超能力，想學習更多K8S知識，及相關實踐，可以關注我。

參考

https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale

https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/autoscaling/horizontal-pod-autoscaler.md

https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/eks/latest/userguide/horizontal-pod-autoscaler.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的K8S水平伸缩器 - 自动伸缩微服务实例数量的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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